作者回顾了半年来使用AI编程的发展,指出使用量显著增长。一个关键变化是发现并依赖VibeKanban进行多任务处理,其独特功能对高效并行工作至关重要。
作者认为AI正在改变软件工程行业,挤压初级程序员的溢价但提升了优秀工程师的价值。他建议从业者应注重培养判断力、品味和开放心态,主动适应技术变革浪潮。
在去年年底,我起心动念,开始写上一篇 AI Coding 文章,最终发表在 从“代码补全”到“全托管 Agent”:我的 2025 AI Coding 进化论

而半年后的现在,我重新开始写这篇文章的更新,聊聊半年过去,我和 AI Coding 之间的关系的变化。
半年后的文章,我觉得不太需要重新写完整的架构,反倒是用问答的方式来撰写,其实是更好的选择。那么, Let‘s Go!
我还在使用 AI Coding 么?
是的,还在使用,而且用量与日俱增。我的 AI Coding 使用量和时间的关系大抵如此。

其中,这里面有一个曲线变陡和曲线向下,刚好对应了两件事:
- 第一件事是我发现了 VibeKanban 这个好用的工具 ,并开始大量使用它;
- 第二件事是 VibeKanban Sunset 之后,我没有找到平替软件来使用;
这里 VibeKanban 帮我解决了帮我做 Agent 横向拓展的能力;Sunset 实在可惜。在 VibeKanban 上,我可以一次性并行5-10个任务;
为什么是 Vibekanban,而不是 Slock(Raft)、Multica?
对于我来说,核心功能有几个:
- 对于 Worktree 的操作:多 Agent 在一个仓库下并行时,worktree 是必要的,不然没办法解决代码冲突的问题。
- Plan Mode 的支持:目前我在用 Raft、Multica 的时候,他们都没有 Plan Mode 的支持,而我敢于快速 Scale 的前提,就是 Plan Mode。在没有 Plan Mode 的产品当中,我并不能快速且放心的批量 Scale
- 多分支合并下的 Agent 冲突处理:当你开足够多的分支时,冲突是不可避免的,除非你人肉规划不同的任务,让他们尽可能的不要修改相同的文件,但显然,在意图清晰的情况下;让 Agent 来去合并分支是一个更好的选择。
没有这三个Feature 的产品,对于我来说和使用 Terminal 没有本质的区别。
为什么一定是 Plan mode?聊天怎么就不行了?
我觉得这个算是我对自己的一个身份定位 —— 工程师;
作为工程师,你不是和 Vibe Coder 一样,只要让 AI 无脑干活就行;你需要保障软件的整体质量;那么这个过程中,你需要有足够的时间和精力,让你操作 AI 产出符合你预期的产品和工具;这是你的工资对应事情。
食君之禄,忠君之事。
Plan 就是我控制 AI 的手段。通过 Plan ,确认 AI 在大方向上没有问题,细节上我可以后续再调整。但大方向不能错!
为什么一定是工程师,而不是 Vibe Coder?
从上一个问题延展一下,我觉得其实很多时候,大家没太想清楚自己的定位、企业的定位。
如果你的产品做给自己使用的,且没有预期给其他人使用。那么你可以随意 Vibe。不需要工程师,不需要 Care 所谓的工程师实践。
但如果你的产品是做给别人使用的,你要考虑,对方到底要的是什么?对方是否愿意为一个 Vibe 产品付费?
我不是说不能 Vibe,不能 AI Coding;而是,你的东西应该是有一些你自己的心血在里面(一句话Prompt 不叫心血),你为他所投入的时间、心血,使得它有了价值。
“正是你为你的玫瑰付出的时间,使得你的玫瑰是如此的重要。”
《小王子》安托万·德·圣埃克苏佩里
“人类已经忘记这条真理,”狐狸说,“但你千万不要忘记。你要永远为你驯化的东西负责。你要为你的玫瑰负责……”
《小王子》安托万·德·圣埃克苏佩里
这些心血可能是你和模型对话了数百轮,才把一个产品从一句话可以打造出来的产品,变成一个正经可用的产品;也可能是你对于某一处细节、某一处流程的深度优化(即使是通过 AI 实现的)。
不要 Just Vibe。你不应该把你的狗尾巴花当成玫瑰拿出去,并预期别人把它当成玫瑰;你的玫瑰别人可能看成狗尾巴花,也可能看成玫瑰。但别人很难把你的狗尾巴花当成玫瑰。努力的用你的心血浇筑,让你的狗尾巴花变成玫瑰,然后交给他人。
当然,还有一种可能性是 —— 别人没有判断力,他压根分不清狗尾巴草和玫瑰,那么这个时候,你可以大胆的选择 —— 先给他狗尾巴草,但请不要止步于此,因为你和他不是一锤子买卖,你需要持续迭代,你可以先 Fake it as 玫瑰花,但请持续 Make it until it real a 玫瑰花,让你的狗尾巴花变成玫瑰花不止是为了他人,也是为了你自己。
我在用什么模型?
如今的我,基本上主要是 GPT 5.5 XHigh;使用模型的最高智能来完成工作,而非使用一个更便宜的模型。得益于 GPT 5.5 本身比 Claude Sonnet 更便宜的定价,我可以爽用模型。
当然,Claude 也在用,不过 Claude 更多是我日常和他对齐一些技术架构,讨论一些技术设计。大的模型消耗还是 GPT5.5。
我如何看待 AI 对于软件工程师的职业影响?
很明显,程序员的溢价中的泡沫在被挤压,对于程序员来说,可能没那么舒服了。在过去的数年里,因为程序员的缺口极大,导致很多人涌入这个行业,并不是每个人都真正适合这个行业。因为稀缺,每个人都拥有了更高的溢价。
但今天,AI模型满足了很多初级需求,对于很多初级用户的用法来说, AI 已经满足了他们的需求了,对于程序员的需求量也在下降;
另一方面,AI 也给予了软件工程师更高的溢价:因为今天虽然人人都能 Vibe 了,但你相反,更难找到好的工程师。因为人人都是程序员,让其中的工程师显得更贵。而一个好的工程师,可以帮助你的产品更加稳健的走下去。对于软件工程师来说,可以有更高的溢价 —— 可以一个人带着 AI干过去十个人的事情,同时拿过去 2-3 个人的钱。
我对新人有什么建议?
大家常聊,AI 时代,什么样特质的人是更紧缺的?答案也比较明确 —— 有 Taste、有判断力、有想法的人更重要。
前两者其实是相同的 —— 你需要先看尽好与坏的差异,然后才能在遇到不好的产品的时候,快速分辨出来;你只有看过足够多的好东西,你自然就知道你不想要的东西。所以,在 AI 的时代,应该尽可能多的去做一些尝试;然后通过尝试,体验更多的好东西。
而后者,则要求你有足够多的输入,不要固步自封,也不要怨天尤人。AI 带来的变革是大势,我们无能为力。就像大浪袭来,我们可以选择站在岸边等浪扑到脸上,也可以选择拿上冲浪板,主动走上浪尖,做弄潮儿。
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