今年的上海高考作文题 “专” “转” “传” 很有意思，题目如图。
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无巧不成书，在AI编程（Vibe Coding）领域，这三个字竟奇妙地映射出人机协作的进阶之路。当开发者将代码编写交给通义灵码、Claude、Cursor、Windsurf、Trae等AI伙伴时，我们同样面临专业深度、协作转换与知识传承的三重挑战。
最近用Claude Code在写代码，人在绞尽脑汁写书。写书过程不免“心懔懔以怀霜，志眇眇而临云”，心想这边刚起的号也得兼顾呀，遂“慨投篇而援笔“，和DeepSeek一起来蹭个热度
“专”：当AI成为你的“实习生”，如何扬长避短？
AI写代码处于L2.5级，它能解决约30%的代码补全问题，却难以应对跨文件、跨库的复杂调用场景。
李建国, CodeFuse（2024.04）
谷歌超25%新代码由AI生成，工程师负责优化与集成。
Sundar Pichai, Google（2024.11）
3-6个月内AI编写90%代码，1年内或实现100%代码生成，人类转向审核与架构设计。
Dario Amodei, Anthropic (2025.05)
从上面各位专家对AI专业能力认可度可以看出，AI编码专业能力是大幅超出人类预期的，AI不管从编码知识的广度还是深度，不管从编码的速度和标准化程度，都大幅强于人类，但是很多专家和开发者对AI编码的能力持怀疑态度。
痛点何在？
- 缺乏工程全局观：AI不理解团队规范、开发历史和架构决策，上下文限制较大，缺乏对整体需求目标把控的全局观，和高效及时的完整代码仓库理解。
- 过度复杂化倾向：AI经常给自己加戏，过度解读人类需求，过度优化代码，简单的修改往往转化为长时间的全文生成。
- 缺乏连续性经验：擅长局部的小任务开发，缺乏连贯性，需要人类频繁介入纠偏，每一次对话都是从头来过。
破局之道：
- 压缩知识和文档化：Claude Code 的 compat 功能能够高效地压缩过程历史信息，开发过程全程文档化也能大幅提升AI的全局观。
- 提高规划性，将人类语言做任务细分：Plan + Act 的模式目前已经被大量开发者采纳，而AI自主的做计划并细分任务逐条完成能让他将注意力集中在开发细节中。
- 长期记忆和版本管理：就像人类开发一样，不管是内存态还是文档化的长期记忆管理，并且和版本紧密结合能够让AI更好地尝试与跨任务开发。今天学习了下 git worktree 文档，这个版本管理的机制像是为AI编码量身打造的一般。
“转”：人机接力中的上下文切换艺术
Vibe Coding本质是人机间高频的上下文传递。开发者将需求“转”给AI，AI生成代码“转”回人类审查，人类又将修改意见“转”给AI迭代——这个链条的效率决定开发速度。
挑战1：人类→AI的意图传递
一句话需求并不是产品经理和开发之间最遥远的距离，同样的问题也出在人和AI之间。模糊的指令必然导致灾难性输出。解决方案在精准提示工程：
- 通过 Rules 精细化任务的具体步骤和注意事项，通过全局的架构规范也约束修改逻辑，并且保证充分的单测来 Step by Step 地验证修改逻辑。
- 具体且充分的提示词，引用相关的代码文件上下文和团队开发文档，引导修改步骤和任务拆分。
挑战2：AI→人类的可理解性
AI生成几万行，人类如何快速掌握控制权？
- AI写代码的时候不要玩手机！不要玩手机！不要玩手机！
- 引导AI在开发的过程中记录过程文档，并完成详实总结。
- 让AI生成可验证性的结果，如单测或网页运行。
挑战3：框架/语言的“转译”
当一位工程师想要把 C++ 代码库转换成 Rust，或者想用AI将安卓代码迁移到鸿蒙系统，简单的逐个文件转译是不可取的，需要从语言或框架特性层面先建立关联性，对齐底层或三方 API，这件事情极具挑战性。
“传”：跨越代际的代码传承，AI如何成为“不朽桥梁”
代码的终极宿命是被传承——不仅是人类团队间的交接，更是跨越AI模型迭代的知识延续。当前两大瓶颈在于：
- 历史决策丢失：为什么2023年5月重构数据库层？AI无法理解 Commit 背后的权衡
- 坏味道扩散：模型在缺乏架构认知时，会沿着错误的路线继续屎上雕花
DeepWiki：代码库的“时光胶囊”
Cognition Labs 的革命性产品给出解决方案：
- 将 GitHub 仓库转为交互式知识库，自动生成架构图、API文档、部署指南
- 通过 RAG 增强对话助手，回答如“如何修改微服务熔断阈值”等场景问题
- 已索引40亿行代码，Kubernetes 等复杂项目理解时间从2小时缩短至30分钟
传承三重奏
- 人类→AI传承：通过项目文档、Project Rules，持续的交互纠偏，仓库README.md等传承架构决策**
** - AI→AI传承：记忆和项目过程文档的传承，分支迭代版本管理过程中的持续更新，还有一种直截了当的办法吗，通过强大的项目理解能力重新加载，如Claude Code 的 /init 命令**
** - AI→人类传承：以后还会有吗？
终局：人机协作的“传世之作”诞生何处？
所谓起承转合，当下正处于承转之时，我们要传承人类编码过程的精华设计，也要在AI时代迸发出适合 Vibe Coding 的开发范式。
试想：
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人类编程的目的是什么？
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什么是优秀工程师写出来的优秀代码？
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人类的设计模式和开发范式AI应该继续遵循吗？
“传世之作”诞生何处？也许就在你在对话框输入需求的那一刻。
关注我们，获取AI编程最新实战技巧。你有将“专转传”思路应用于自身项目的经验吗？欢迎在评论区分享你的故事。 (公众号：Vibe编码)
