最近有个朋友问我：如果AI能写代码了，我们还需要程序员吗？这个问题让我想起了上世纪90年代，当可视化编程工具出现时，也有人问过类似的问题。三十年过去了，程序员不仅没有消失，反而创造了更多价值。今天，我想和大家聊聊在氛围编程时代，人与AI的边界在哪里。
在我看来，Vibe Coding不是要取代程序员，而是要重新定义编程的本质。传统编程中，我们花费80%的时间在语法细节和调试上，只有20%在思考业务逻辑。而现在，AI帮我们翻转了这个比例 – 我们可以把更多精力放在定义「要做什么」，而不是「怎么写代码」。
但这里有个关键问题：如果我们把太多决策权交给AI，系统会不会变得不可控？去年GitHub Copilot的一项研究显示，开发者接受AI建议的代码时，有40%的情况下没有充分理解其含义。这就像把方向盘交给自动驾驶系统，却不知道它要去哪里。
这就是为什么我们需要建立清晰的逻辑边界。在我的实践中，我始终坚持三个原则：第一，AI负责实现，人类负责意图；第二，所有关键决策必须可追溯；第三，系统行为必须可观测。就像建筑师和施工队的关系 – 建筑师定义设计理念和规范，施工队负责具体执行。
举个例子，最近我帮一家电商公司重构他们的推荐系统。我们不是让AI直接写代码，而是先定义清晰的业务规则：”当用户浏览商品超过30秒时，推荐相似价位的热销商品”。然后AI根据这个意图生成多个实现方案，我们再基于性能测试结果选择最优解。
这种协作模式让我想起管理学家彼得·德鲁克的名言：”效率是把事情做对，效果是做对的事情。”在Vibe Coding中，AI帮我们提升效率，而人类确保我们在做对的事情。
不过，建立边界不是要筑起高墙。恰恰相反，清晰的边界让协作更顺畅。就像足球比赛需要边界线一样，明确的规则让球员能尽情发挥。在Vibe Coding中，当我们清楚知道哪些该交给AI，哪些必须自己掌控时，才能真正释放人机协作的潜力。
未来已来，但道路还在我们脚下。当AI能写出越来越复杂的代码时，我们最大的价值也许不再是编码能力，而是定义问题、设定边界、做出价值判断的能力。这不正是人类最擅长的吗？