前几天有个创业者朋友问我：”现在AI写代码这么厉害，我们还需要学习编程吗？”这个问题让我思考了很久。在我看来，AI辅助开发不是要取代程序员，而是开启了一种全新的软件开发范式——我称之为”氛围编程”（Vibe Coding）。
氛围编程的本质是什么？简单说，就是从”写代码”转向”定义意图”。就像建筑师不需要亲自搬砖砌墙，而是专注于设计蓝图和规范一样。在氛围编程中，开发者的核心工作是清晰地表达需求、定义约束、制定规范，然后让AI来组装和执行。
但这里有个关键问题：如果人人都能通过AI”编程”，我们如何确保软件的质量、安全和可维护性？这正是我们需要一套原则的原因。经过长时间的实践和思考，我总结出了氛围编程的十大核心原则。
首先，”一切皆数据”。在AI时代，代码、提示词、运行日志、配置参数都是数据。我们需要建立统一的数据治理体系，就像GitHub联合创始人Tom Preston-Werner说的：”所有重要的软件最终都会演变成一个数据问题。”
第二，”避免数据删除”。这听起来有点反直觉，但在遵循隐私法规的前提下，保留数据意味着保留可追溯性。想象一下，如果每次AI生成的代码都能被完整追踪，调试会变得多么简单。
第三点可能是最具颠覆性的：”代码是能力，意图与接口才是长期资产”。传统软件开发中，我们花费大量时间维护代码；而在氛围编程中，代码可能是临时性的，真正重要的是那些定义清晰的需求描述、接口规范和约束条件。
这就引出了第四原则：”不手改代码”。听起来很激进，但想想看，如果AI生成的代码有问题，你是应该直接修改代码，还是应该优化产生这个代码的提示词？后者显然更符合长期利益。
第五，”用标准连接一切能力”。就像USB接口标准化了设备连接，我们需要标准化的通信协议和数据格式，让不同的AI能力和组件能够无缝协作。
第六原则”AI组装，对齐人类”强调了一个关键平衡：AI负责执行，人类负责决策。就像自动驾驶中的”驾驶员在环”概念，人类始终是最终的责任主体。
第七，”依靠自组织的微程序来搭积木”。这让我想起生物系统中的细胞，每个细胞都很简单，但组合起来却能形成复杂的生命体。软件系统也应该如此。
第八，”验证与观测是系统成功的核心”。如果不能观测、不能测试、不能追责，再智能的系统也是不可靠的。Google的Site Reliability Engineering理念在这里同样适用。
第九，”人人编程，专业治理”。当业务人员也能通过自然语言创建软件时，专业开发者的角色就转向了制定标准、确保安全和维护生态。
最后，”从软件工程到软件生态”。我们不再只是构建单个软件，而是在培育一个充满活力的软件生态系统。
这些原则听起来很理想化，但正如亚马逊CEO Andy Jassy所说：”好的领导力需要固执的愿景和灵活的细节。”我们现在需要的正是这种固执的愿景。
当然，实现这些原则还面临很多挑战。模型能力的限制、安全治理的复杂性、工程工具的缺失……但正因为有这些挑战，才更需要明确的方向。
在我看来，氛围编程不是遥远的未来，而是正在发生的现实。每次你用自然语言让AI完成一个任务，每次你通过优化提示词获得更好的结果，你都在实践氛围编程。
那么问题来了：当AI让编程变得如此”简单”时，什么才是我们真正的核心竞争力？也许答案不在于我们写代码的能力，而在于我们定义问题、制定规范、确保价值对齐的能力。这不正是我们一直追求的”更高层次的思考”吗？