程序员们坐不住了！
Anthropic的CEO Dario Amodei最近放出了一个重磅炸弹：
在未来3到6个月内，AI将编写90%的代码，而在12个月后，几乎所有代码都可能由AI生成！
这个预测让整个编程社区炸开了锅！
到底该欢呼还是该担忧？
程序员们的饭碗是不是真的要被 AI 端走了？
AI编程革命：真相还是营销？
Dario Amodei在视频中表达了他对工作前景的担忧，特别提到编程是「人工智能取得最大进展的领域之一」。
他信心满满地预测：
「我想我们会在3到6个月内到达那里。人工智能正完成编写90%的代码。12个月后，我们可能会进入一个世界，人工智能基本上是在编写所有代码。」
然而，并非所有人都认同这一观点。社区反应可以说是褒贬不一，甚至有些人直接表示这是纯粹的营销手段。
scov(@scov95)一针见血指出：
「如果我是一家产品公司，我也会这么说。」
而Bogdan(@ispijac_kafe)的反应更加直接：
「哈哈哈哈，不。」
程序员真的要失业了吗？
对于Amodei的预测，许多有经验的开发者表示强烈质疑。
Maverick(@kallu1989) 认为：
「任何在大型代码库上工作过的人都非常清楚，这离事实还很遥远。当然，对于创建副项目或在一些小型代码库上工作，这可能是真的。」
dlb(@davidlbowman)则更加犀利：
「谁在乎。90%的垃圾代码运行得不好，而最后10%是最有价值的部分。而且，50%的软件工程师对项目提供的价值为负到零，你完全可以用一把空椅子替换他们，你会更有效率。」
Temple(@xCryptoTemple)将这比作计算器：
「胡说八道。就像说计算器在做所有的数学一样。」
AI 生成代码的真正挑战
AI生成代码的质量和可维护性也引发了热烈讨论。
Jozef Izso(@jozefizso)警告：
「直到人们意识到它生成的是不可维护和有bug的代码，这些代码必须被废弃。」
Ivan von Turkovich(@Ithora)指出了AI编码的局限性：
「它善于解决过去解决过的可比较问题，一旦你需要做特定的代码，有更复杂的业务逻辑，而没有提供详细和深思熟虑的规范，它就不会给出结果。」
Rafaell Lycan(@RafaellLycan)对Claude 3.7 Sonnet的表现提出质疑：
「有趣的是，没有人提到Sonnet 3.7在简单重构单个文件的代码时变得更糟了。它比GPT-4o或o3-mini做得更好，但在我看来它比3.5产生的幻觉更多。我看到了更多的过度工程化，甚至忽略了先前提示中设置的一些规则。」
Kal(@k_sze)提供了一个实际例子：
「同时，Claude 3.7 Sonnet无法修复一个用~100行Rust编写的示例程序的编译时错误。」
两种观点
面对AI编程时代，开发者社区分化为两种截然不同的观点。
一些人认为AI是编程的终结者，如Bob Loblaw(@Bob_Loblaw2022)担忧道：
「想象一下下个月毕业的数以万计的计算机科学学位的人。😫🥺 哎呀！😱」
而另一些人则看到了新的机遇，如Mr. Torben(@torbenanderson)表示：
「他在很大程度上是对的；但现在的优秀程序员将成为更好的AI程序员！只有那些不转型或不想转型的人才会感到失落！我认为其他人只会擅长AI编码！生产力会飞速提升！」
Martin Heyer(@MartinHeyer85)则保持谨慎：
「另外，我仍然会检查100%的代码。」
我们需要更多代码吗？
在热闹的辩论中，Leon Grapenthin(@LGrapenthin)提出了一个更深层次的问题：
「LLM销售人员没有看到的是，我们问题的解决方案在于减少代码，而不是增加代码。这种方法正朝着错误的方向前进，将带领我们进入一个”代码拥堵”的时代 – 就像当每个人突然有了”大数据”问题一样，仅仅是因为磁盘内存变得更便宜，而粗心的日志记录变成了一种诱人的习惯。」
这确实需要我们思考：
AI 是在解决问题，还是在创造新的问题？
根本的问题：AI 能否自我进化？
在所有讨论中，最引人深思的问题来自Jaseem Paloth(@jaseempaloth)：
「问题是：AI能编写下一个Claude吗？」
HX(@hx_dks)也提出了类似疑问：
「但Claude能写一个chatgpt吗？」
这些问题看似调皮，但或许也触及了 AI 自我进化的本质，也是判断 AI 是否真正取代程序员的关键。
尽管Anthropic CEO的预测引起了轩然大波，但技术社区似乎并不完全买账。
无论 AI 在编程领域取得了多大进展，或许最终还是需要人类来指导、验证和完善。
或许，未来的程序员不会被取代，而是转变为 AI 的驯化师和指挥官。
又或许，最终人类将不允许编写任何代码，全将交由 AI 来完成？
而恰好在这个时候，Constellar.ai的Peter Wong发布了《终极Vibe编程指南》，详细阐述了这种新兴的编程范式如何彻底改变开发工作流。
Vibe编程：拥抱AI的全新开发范式
随着Anthropic CEO的大胆预测，一种被 Andrej Karpathy 称为「Vibe编程」的新范式正在兴起。
Peter Wong在其指南中这样定义它：
什么是Vibe编程？
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一种「完全顺应潮流」的新范式（Andrej Karpathy语） -
拥抱AI编写95%以上的代码库 -
从程序员转变为「产品工程师」 -
通过深度使用AI编码工具提升10-100倍生产力
这与Dario Amodei的预测惊人地一致！
必备工具
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Cursor – 最流行的Vibe编程IDE，具有全面的代码理解能力 -
Windsurf – 快速增长的替代品，可索引整个代码库 -
Claude 3.5 Sonnet/3 Opus – 日常编码任务的顶级模型 -
Claude 01/03 – 用于调试复杂问题的推理模型 -
ChatGPT – 专门用于推理调试问题
新工作流程
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重写而非修复 – 重写比调试更便宜（直接从头重试） -
并行提示（同时在不同功能上运行多个AI会话） -
专注于快速迭代而非完美代码 -
人类品味现在比编码技能更重要
看到最后一点，是不是感到既惊讶又释然？
Vibe编程的优势场景
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从零到一的产品开发（速度就是一切） -
功能原型设计和快速迭代 -
规模不是直接问题的项目 -
简单到中等复杂度的应用 -
使用现代、文档完善的框架时
人类元素
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培养系统思维和架构技能（AI在这方面仍有挑战） -
培养产品品味和用户同理心 -
学习判断AI生成代码的质量 -
调试仍然是关键的人类技能 -
关注「为什么」和「是什么」而非「怎么做」
规模化构建
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Vibe编程让你快速达到MVP，但扩展需要专业知识 -
为复杂基础设施挑战雇佣系统思想家 -
技术债务积累更快 – 需要战略性地规划重构 -
关键系统可能需要更传统的方法 -
平衡快速开发与架构考虑
这份指南恰好印证了我们前面提到的许多开发者的担忧：虽然AI可以大幅提升编码速度，但它带来的技术债务、代码质量和维护性问题不容忽视。
你认为AI真的能在6个月内接管90%的编码工作吗？
或者，你已经准备好拥抱Vibe编程了？
（文：AGI Hunt）