支持。而且我认为争论”是否支持”这件事本身已经没意义了。

我写了十几年代码，去年开始用 AI（Claude Code + Codex）做项目，到今天为止上线了好几个——开源通知网关 Orion、agentskill.work 目录站、ZhiForge 自动化工具链，还有一堆小工具。这些项目里，AI 写了绝大多数代码，我写了规范文件和架构判断。

所以我不是在讨论一个概念，我是在说一种我每天都在用的工作方式。

先说个具体的事。

agentskill.work 这个站，从想法到上线，半天。

AI 帮我写了全部代码：前端 Next.js 页面、后端 FastAPI 接口、GitHub API 数据抓取、Celery 定时任务、Nginx 反代配置、Let’s Encrypt 证书自动化、Docker Compose 编排、Umami 埋点统计。

全部。一行没手写。

但这里面有个东西很多人忽略了：每个技术决策是我做的。

用 Celery 而不是 cron——因为我之前被 cron 坑过，定时任务失败了没日志没重试没告警，排查问题的时候恨不得砸键盘。Celery 自带重试、自带记录、队列就是系统心跳，出问题能定位。

限流是我逼着 AI 加的。GitHub API rate limit 一打满，你站就白了。AI 写代码的时候压根不会想这个——它甚至会在前端直接请求 GitHub API，你不说它觉得这很合理。

证书自动续期我也盯着配了。Let’s Encrypt 90 天过期，这事我之前在另一个项目上忘了，上线三个月突然 HTTPS 红锁了，客户打电话过来的时候我整个人是懵的。

AI 写了 100% 的代码，但架构判断力占了这个项目 80% 的价值。

顺便说一下效果：上线三天，Google Search Console 就出现了收录信号。详情页开始有长尾词展示和点击。这不是因为我懂 SEO——我一窍不通——是因为我让 AI 按规矩做了 robots.txt、sitemap、JSON-LD 结构化数据、还有 llms.txt 面向 LLM 的索引文件。我不懂 SEO，但我知道”不懂就查、查完就做、做完就验证”。AI 是电钻，不是建筑师。

再说个更小的事，但特别说明问题。

有天我想把博客文章发到 X.com 的编辑器里，保留 Markdown 格式。听着挺简单对吧？

我跟 Claude 说了需求，它先给我输出纯文本——粘贴过去格式全丢。我说要富文本。它用 pbcopy 复制——还是纯文本，因为 pbcopy 只能复制纯文本。我说要用 NSPasteboard 设置 HTML 格式。它给我建虚拟环境装 pyobjc-framework-Cocoa——终于有格式了，但代码块没了。我说 X.com 不支持代码块。它给我转引用块——好了，但表格没了。我说也不支持表格。它给我转列表——终于能用了。

来来回回改了五六轮，40 分钟。

这就是 vibe coding 的真实状态：AI 像一个手速极快但缺乏常识的初级工程师。 你告诉它该怎么做，它秒给你写出来。你不告诉它，它就一路走到黑。

说白了，它不会主动说”你这个思路走不通”。它只会顺着你的指令往下写，直到你发现不对。

Orion 项目更大，坑也更深。

后端 FastAPI + SQLAlchemy，前端 Next.js + Tailwind，Docker Compose 一键拉起。几乎所有代码都是 AI 生成的。

项目大了以后 AI 就开始”忘事”——改了 A 文件忘了 B 文件也要同步改，写了新接口忘了更新文档，加了数据库字段忘了写 migration 脚本。有一次它把我的路由表改乱了，前端调后端全 404，我排查了快一个小时才发现它把路由前缀悄悄改了一个字母。

后来我写了个 AGENTS.md，相当于项目的”宪法”。所有 AI（Claude、Gemini、Cursor 的规则文件）都指向它。里面写死了目录结构、提交规范、分支策略。CI 强制检查：改核心代码必须带配套文档（agents_chat/ 目录下的协作记录），少一个不让合。

我还要求每次 AI 动手之前必须先 git diff，改完之后先 git status 看改了哪些文件，确认没越界再提交。大改之前开分支，崩了就删分支回主线，心态干净。

这套东西听着像形式主义，其实是活命线。没有它，AI 写的东西你根本不敢上线。

我后来专门统计了一下 Orion 项目的 agents_chat 目录：三周开发期间攒了 47 条协作记录。平均每条包含需求、做了什么、验收命令、TODO。这些记录不是为了好看，是真的有人（包括我自己）后来回去翻，搞清楚”两周前那个接口为什么这么设计”。

这种”过程可审计”的开发方式，我觉得比代码本身更有价值。传统的开源项目开源的是代码，vibe coding 时代应该开源的是开发过程——需求怎么提的、AI 怎么理解的、为什么改了三遍、最终为什么选了这个方案。

说回”是否支持 vibe coding”这个问题。

我觉得争论这个，跟十年前争论”是否支持用 Stack Overflow 查代码”一样，属于浪费时间。

工具就是工具。关键看你用它做什么、怎么用。

我见过有人用 AI 写出一堆能跑的 demo，然后上线就炸，因为没限流没缓存没错误处理。这不是 AI 的问题，是用的人没有工程判断力。

我也见过有人一行 AI 代码都不敢用，非要手搓，结果同样的活别人半天搞定他搞了两周。这也不是什么工匠精神，就是固执。

vibe coding 真正改变的是什么？

软件的”写出来”部分变得廉价了。 以前写一个功能可能要一天，现在可能半小时。以前学一个新框架要一周上手，现在跟 AI 说”用 XXX 框架帮我搭个 YYY”，十分钟出来一个能跑的骨架。

但”做对”变得更贵了。

限流要不要加？缓存策略怎么选？定时任务用什么方案？数据库 migration 谁来管？证书过期了怎么办？部署链路会不会在某个节点卡死？

这些问题 AI 不会替你考虑。它写代码的时候不会想”三个月后证书过期了怎么办”。它也不会想”GitHub API rate limit 打满了你的站会变成白屏”。

这些判断力从哪来？踩坑。

我那些”每次让 AI 动手前先 git commit”的习惯，是被 AI 改乱代码之后养成的。我那些”限流必须有、缓存必须有、失败必须降级”的要求，是被线上事故教出来的。

这些经验，恰好是 vibe coding 时代最值钱的东西。

所以我的观点很明确：

Vibe coding 不值得争论。它已经是事实了。就像 Dario Amodei 说的：It’s the only coding game in town.

该争论的是：在 AI 帮你写了 100% 代码的情况下，你那”0% 的代码”里到底藏着多少判断力？

你写的 AGENTS.md 值不值钱？你设计的 CI 流程值不值钱？你盯着的那些”AI 不会想到但迟早会炸”的细节值不值钱？

如果你只是让 AI 写个 demo，跑通就完事——那你确实不需要 vibe coding，因为你本来就不需要编程。

如果你想把东西做到能上线、能长期跑、能扛住现实——那 vibe coding 是你效率翻倍的入口，而你的工程判断力是你在这个时代不被替代的护城河。

我再说一遍那句话：AI 是施工队，你是总工 + 质检员。

施工队越能干，总工越值钱。

反过来说，如果你觉得自己被施工队替代了，那可能你一直干的就是施工队的活。

对了，我之前有个认知是错的，说出来可能有些人会不服。

我以前觉得”代码要复用，所以要写得通用”。这是软件工程教了我们二十年的东西。

但去年开始我发现：很多时候”现场造一个”比”找一个通用的”更快。

那个 X.com 发文工具就是例子。GitHub 上有现成项目，我没 clone。不是它不好，是”描述需求让 AI 写”比”找到项目、理解结构、配环境、跑起来”更短。而且 AI 写出来的东西完全贴合我的项目结构——它知道我的 _posts 在哪、文章格式是什么、系统是 macOS。这不是通用工具，这是现场定制，用完即走。

软件的”写”变廉价之后，”复用”的性价比在下降，”定制”的性价比在上升。

这个转变对程序员意味着什么？意味着”能快速理解需求并做出正确的技术判断”比”能写出优雅的可复用代码”更值钱。

以前值钱的是手速。现在值钱的是脑子。

我知道这话说出来有点得罪人，但这就是我过去一年实际做项目的真实体感。你可以不同意，但建议先用 AI 真正做一个上线的项目再下结论。光写 demo 不算。