这就是大厂的AI「氛围编程」:老工程师现身说法后,大家绷不住了

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这就是大厂的AI「氛围编程」:老工程师现身说法后,大家绷不住了
5486点击    2025-08-25 15:59

氛围编程(vibe coding),这个由 Andrej Karpathy 带火的热词,已经成为了一种相当流行的编程方式。但这种编程方式的流行程度究竟如何,目前还没有什么比较可靠的统计数据。不过,近日的一篇 Reddit 热帖,却可以让我们窥见一些端倪:看起来,氛围编程可能比我们预想的更受欢迎,FAANG 等大型科技公司也不乏 vibe coder—— 虽然人们对这个工作流程算不算是氛围编程存在很大争议。


这就是大厂的AI「氛围编程」:老工程师现身说法后,大家绷不住了


这篇帖子发布在 r/vibecoding,发帖者 u/TreeTopologyTroubado 自称是一位拥有十多年工作经验的 AI 软件工程师,并且其有一半的时间都是在 FAANG(即 Meta、亚马逊、苹果、Netflix 和 Alphabet 五大科技巨头)工作。他职业生涯前半段是系统工程师,而不是开发者,不过他现在已有 15 年左右的编程经验了。


然后,他分享了使用 AI 开发产品代码的方法。简单来说,就是始终从可靠的设计文档和架构开始,然后在此基础上逐步构建。始终先编写测试。


更具体而言:


1.你仍然需要从技术设计文档开始。这是工作的主体。一开始,设计文档是一份提案文档。如果你能让足够多的利益相关者认同你的提案有价值,你就可以开始开发系统设计本身。这包括完整的架构、与其他团队的集成等等。


2.在开始开发工作之前进行设计评审。这指的是让高级工程师彻底揉碎评估团队的设计文档。这是个很好的做法。我认为这可以减轻开发过程中的痛苦。


3.如果通过审核,就可以开始开发工作了。最初的几周,我们会针对各个开发团队即将构建的各个子系统编写更多文档。


4.待办事项开发和冲刺规划。开发人员需要与项目经理和技术项目经理协作,确定各个开发人员需要处理的独立任务及其执行顺序。


5.软件开发。终于,我们可以拿起键盘,开始处理任务单了。这正是 AI 展现强大实力的地方。我们使用的方法是测试驱动开发(Test Driven Development),也就是让 AI 编程智能体先为要构建的功能编写测试。之后,我才会开始使用这个智能体来构建这个功能。


6.代码提交审核。在将代码合并到人工代码之前,我们会有两个开发人员进行审批。AI 在协助审核方面也展现出巨大的潜力。


7.在预发布版本中进行测试。如果预发布版本一切正常,我们就会将其推送到生产版本。


该帖在 Reddit 和 X 上都引起了广泛讨论。其中一个很大的讨论点是,FAANG 等大型科技公司竟然允许员工氛围编程!


即便谷歌曾宣称其现在大约一半的代码都是 AI 编写的,但这一说法也备受质疑,一些开发者还曾表示谷歌可能把自动代码补全的部分也算成 AI 生成的代码了,也有不少人质疑谷歌究竟在生产环境中部署了多少这些 AI 生成的代码。


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不过,也有人认为,根据该帖子的描述,这个流程其实不能称之为「氛围编程」,因为其中依然有大量必须人类参与的环节 —— 这或许是该帖子最引人争议的地方。


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Hyperbolic 联创 & CEO Yuchen Jin 也认为这样的工作流程对人类工作者来说很痛苦,不够 vibe。


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同时,这也表明,即便有 AI 加持,大型科技公司繁琐的流程还是会拖延研发速度 —— 这似乎对独立创始人来说是好事。


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尽管如此,也有不少开发者从中看到了可取之处。


比如开发者 Frank Lin 认为这可以成为使用 AI 的最佳实践,即详细的技术规格,在编程之前先审查解决方案,并首先编写测试代码。


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而其中,编程是最轻松和乏味的阶段,工程师的价值则是体现在「设计、头脑风暴、编写规范、测试等」方面,也就是要弄清楚需要编写什么代码。


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也有人分享了自己的经验。


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对此,你怎么看?或者有什么经验与我们分享吗?


参考链接:


https://www.reddit.com/r/vibecoding/comments/1myakhd/how_we_vibe_code_at_a_faang/


https://x.com/Yuchenj_UW/status/1959661025319608603


https://x.com/rohanpaul_ai/status/1959414096589422619


文章来自于微信公众号“机器之心”,作者是“机器之心”。


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1
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


2
AI工作流

【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!

项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio


【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/付费

3
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md