Vibe Coding 已经过时?Simon Willison 谈 Agentic Engineering 的真正含义

“Vibe Coding”(氛围编程)这个词在 2025 年火遍了整个技术圈——大意是“让 AI 写代码,你只管描述需求”。但知名开发者 Simon Willison 最近发文指出,这个概念正在被误解和滥用,他更倾向于用“Agentic Engineering”(代理工程)来描述真正有价值的 AI 辅助开发方式。

Vibe Coding 是什么?

Vibe Coding 这个词由 Andrej Karpathy(前 Tesla AI 总监、OpenAI 联合创始人)在 2025 年初提出,核心理念是:

  • 你不需要理解每一行代码
  • 只要描述你想要什么,AI 就能生成
  • “看到报错就复制粘贴给 AI 修复”
  • 感觉对了就行(vibe = 感觉、氛围)

这种方式确实降低了编程的门槛,让非程序员也能“写”出能跑的应用。但 Simon Willison 指出,这种方式有严重的局限性。

Simon Willison 的观点

Vibe Coding 的问题

Willison 认为,纯粹的 Vibe Coding 有几个根本问题:

  • 不理解代码 = 无法维护:如果 AI 写的代码出了问题,你不知道怎么修
  • 安全风险:AI 生成的代码可能有安全漏洞,你不理解就发现不了
  • 技术债:快速生成的代码往往质量不高,长期维护成本很高
  • 能力退化:长期不写代码,编程能力会退化

Agentic Engineering 的定义

Willison 提出的“Agentic Engineering”(代理工程)是这样一种方式:

  • 你理解每一行代码:AI 是帮你写代码的工具,但你要理解代码在做什么
  • 你做架构决策:AI 负责实现细节,你负责整体设计
  • 你审查所有输出:AI 生成的代码必须经过你的审查
  • 你对结果负责:代码的质量和安全是你的责任

简单来说:AI 是你的“高级助手”,不是“替代品”。

对站长的实际意义

1. AI 辅助开发是趋势

不管你叫它 Vibe Coding 还是 Agentic Engineering,用 AI 辅助写代码已经是不可逆的趋势。站长应该学会利用 AI 工具来提高效率。

2. 但不能放弃理解

对于站长来说,你可能不是专业程序员,但你至少要理解:

  • 代码做了什么(功能层面)
  • 有没有明显的安全问题
  • 性能是否合理
  • 是否符合你的需求

3. 推荐的工作方式

结合 Willison 的建议,站长用 AI 写代码的推荐方式是:

  1. 明确需求:先想清楚你要做什么,再让 AI 写
  2. 分步生成:不要让 AI 一次生成整个项目,分模块、分功能
  3. 审查代码:每段代码都要看一遍,至少理解它在做什么
  4. 测试验证:AI 写完一定要测试,不能只看“能跑”
  5. 逐步学习:通过 AI 生成的代码学习编程,而不是完全依赖

实用 AI 编码工具推荐

以下工具适合站长用来“Agentic Engineering”式开发:

  • GitHub Copilot:IDE 内的实时代码补全,适合日常开发
  • Cursor:AI 原生的代码编辑器,深度集成 AI 能力
  • Claude Code:Anthropic 的 CLI 工具,适合终端用户
  • Amp:Sourcegraph 出品,结合代码搜索
  • Aider:开源的终端 AI 编码工具

总结

Vibe Coding 降低了编程门槛,这是好事。但如果你要运营一个真正的网站或应用,纯粹的“让 AI 随便写”是不够的。正确的做法是:用 AI 提高效率,但保持对代码的理解和控制。

正如 Willison 所说:“AI 编码工具是力量倍增器——如果你本身有能力,它让你更强;如果你没有能力,它可能让你制造更大的问题。”

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<p>菲尔兹奖得主、剑桥大学数学家Timothy Gowers近日在个人博客上分享了他使用ChatGPT 5.5 Pro的体验。令他惊讶的是,这款模型在一小时内连续攻克了多个博士级别的数学难题,展现出远超前代的推理能力。</p>

<h2>菲尔兹奖得主的实测</h2>

<p>Timothy Gowers是当代最有影响力的数学家之一,1998年获得菲尔兹奖,在组合数学和泛函分析领域有重要贡献。他在5月8日发布了一篇详细的博文,记录了自己测试ChatGPT 5.5 Pro推理能力的过程。</p>

<p>据Gowers描述,他给ChatGPT 5.5 Pro提出了多个需要深度推理的数学问题,这些问题的难度大致相当于数学博士资格考试或研究级别。让他印象深刻的是,模型不仅能够给出正确答案,还能提供完整的推理过程,包括:</p>

<ul>
<li>对问题的准确理解</li>
<li>合理的解题策略选择</li>
<li>严密的逻辑推导链</li>
<li>对特殊情况的处理</li>
</ul>

<h2>与前代模型的对比</h2>

<p>Gowers在博文中提到,之前版本的ChatGPT在处理类似难度的数学问题时,经常出现以下问题:</p>

<ul>
<li>推理链中途断裂,得出错误结论</li>
<li>混淆不同数学概念</li>
<li>在计算步骤中出错</li>
<li>无法识别问题的关键约束条件</li>
</ul>

<p>而ChatGPT 5.5 Pro在这些方面有了显著提升。Gowers认为,这一代模型的数学推理能力已经达到了”可以辅助专业数学研究”的水平。</p>

<h2>对普通用户意味着什么</h2>

<p>虽然菲尔兹奖级别的数学测试看起来离普通人很远,但ChatGPT 5.5 Pro展现出的推理能力提升,对日常使用也有实际影响:</p>

<ul>
<li><strong>编程辅助</strong>:更强的逻辑推理能力意味着在代码调试、算法设计等场景下能给出更准确的建议。</li>
<li><strong>数据分析</strong>:处理复杂的数据分析任务时,模型能更好地理解数据关系和统计方法。</li>
<li><strong>技术文档</strong>:在撰写技术文档、API文档等需要严密逻辑的内容时,输出质量更高。</li>
<li><strong>教育辅导</strong>:作为学习辅助工具,能提供更准确的解题思路和步骤讲解。</li>
</ul>

<h2>AI数学能力的里程碑</h2>

<p>ChatGPT 5.5 Pro的表现引发了AI社区的广泛讨论。有观点认为,这标志着大语言模型在形式推理领域取得了重要突破。也有研究者持谨慎态度,指出:</p>

<ul>
<li>单一数学家的主观测试不能替代系统性基准评估</li>
<li>模型可能在训练数据中见过类似题目</li>
<li>真正的数学创新(如提出新定理、发现新证明)仍然是AI的短板</li>
</ul>

<p>无论如何,AI在数学推理方面的进步速度是实实在在的。对于站长和开发者来说,善用AI的推理能力来辅助技术工作,已经是一个切实可行的选择。</p>

<blockquote>
<p><strong>来源:</strong></p>
<ul>
<li><a href=Timothy Gowers Blog – A Recent Experience with ChatGPT 5.5 Pro
  • OSCHINA – ChatGPT 5.5 Pro一小时攻克博士级数学难题
  • -枫选">

    菲尔兹奖得主、剑桥大学数学家Timothy Gowers近日在个人博客上分享了他使用ChatGPT 5.5 Pro的体验。令他惊讶的是,这款模型在一小时内连续攻克了多个博士级别的数学难题,展现出远超前代的推理能力。

    菲尔兹奖得主的实测

    Timothy Gowers是当代最有影响力的数学家之一,1998年获得菲尔兹奖,在组合数学和泛函分析领域有重要贡献。他在5月8日发布了一篇详细的博文,记录了自己测试ChatGPT 5.5 Pro推理能力的过程。

    据Gowers描述,他给ChatGPT 5.5 Pro提出了多个需要深度推理的数学问题,这些问题的难度大致相当于数学博士资格考试或研究级别。让他印象深刻的是,模型不仅能够给出正确答案,还能提供完整的推理过程,包括:

    • 对问题的准确理解
    • 合理的解题策略选择
    • 严密的逻辑推导链
    • 对特殊情况的处理

    与前代模型的对比

    Gowers在博文中提到,之前版本的ChatGPT在处理类似难度的数学问题时,经常出现以下问题:

    • 推理链中途断裂,得出错误结论
    • 混淆不同数学概念
    • 在计算步骤中出错
    • 无法识别问题的关键约束条件

    而ChatGPT 5.5 Pro在这些方面有了显著提升。Gowers认为,这一代模型的数学推理能力已经达到了”可以辅助专业数学研究”的水平。

    对普通用户意味着什么

    虽然菲尔兹奖级别的数学测试看起来离普通人很远,但ChatGPT 5.5 Pro展现出的推理能力提升,对日常使用也有实际影响:

    • 编程辅助:更强的逻辑推理能力意味着在代码调试、算法设计等场景下能给出更准确的建议。
    • 数据分析:处理复杂的数据分析任务时,模型能更好地理解数据关系和统计方法。
    • 技术文档:在撰写技术文档、API文档等需要严密逻辑的内容时,输出质量更高。
    • 教育辅导:作为学习辅助工具,能提供更准确的解题思路和步骤讲解。

    AI数学能力的里程碑

    ChatGPT 5.5 Pro的表现引发了AI社区的广泛讨论。有观点认为,这标志着大语言模型在形式推理领域取得了重要突破。也有研究者持谨慎态度,指出:

    • 单一数学家的主观测试不能替代系统性基准评估
    • 模型可能在训练数据中见过类似题目
    • 真正的数学创新(如提出新定理、发现新证明)仍然是AI的短板

    无论如何,AI在数学推理方面的进步速度是实实在在的。对于站长和开发者来说,善用AI的推理能力来辅助技术工作,已经是一个切实可行的选择。

    来源:

    菲尔兹奖得主、剑桥大学数学家Timothy Gowers近日在个人博客上分享了他使用ChatGPT 5.5 Pro的...

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