2025｜AI / Vibe Coding 对我的影响：从复制粘贴，到让 AI 干活
2025 届应届生
2024 年开始实习
经历 CV → Agent → AI Infra
亲身经历 AI Coding 从“能用”到“真香”的全过程
一、最早的 AI Coding：复制、粘贴、祈祷它能跑
2024 年初，我第一次在实习中大量使用 AI 写代码。
那时候的 AI Coding 非常朴素：
- 用 ChatGPT
- 输入一句需求
- 直接生成代码
- 复制、粘贴
- 看能不能跑
如果报错：
- 把报错信息贴回去
- 再生成一版
- 继续粘
现在回头看，这个阶段很“低级”，
但它让我意识到一件事：
AI 的效果，完全取决于你给了多少上下文。
从一开始只给一句话，到后来把：
- 相关代码
- 报错堆栈
- 环境信息
一起丢给 AI
这是我第一次“真正开始学会用 AI”。
二、第一次用 Cursor：我不会 Go，但项目要我写 Go
真正的转折点出现在 2024 年 11 月的第二段实习。
技术方向突变：CV → Agent
这次实习，我从偏 CV 算法，转向 Agent / 系统方向。
问题也很现实：
- 项目用 Go
- 要写 消息队列
- 要懂 服务端工程
而我当时：
Go = 0 基础
Cursor 出现得刚刚好
Cursor 差不多也是那段时间开始流行的。
我白嫖了一个月 Cursor，第一次感受到：
AI 不只是“生成代码”，
而是嵌入在编辑器里，陪你一起写。
但要说实话：
AI Coding 刚出来那会，复杂问题是真的不行。
- 单函数 OK
- 小模块 OK
- 一到跨模块、涉及架构，马上开始胡写
尤其是：
当我自己都没想清楚问题的时候，AI 一定写不对。
那段时间基本是：
- AI 写一部分
- 我补一部分
- 一起 debug
虽然磕磕绊盼，但我也写出了很多
如果没有 AI，我根本不敢写的代码。
三、AI Coding 创业公司：我把 Cursor 安利给了同事
2025 年初，我进入了一家 做 AI Coding 平台的创业公司实习。
一件很有意思的事情是：
虽然大家都在做 AI Coding，
但很多人并不会“高效地用 AI 编辑器”。
我分享了一些自己的使用经验，比如：
- 如何给 AI 足够的上下文
- 怎么拆解任务让 AI 分步完成
- 什么时候该让 AI 重构
- 什么时候必须自己兜底
结果是：
👉 不少同事直接开始订阅 Cursor。
Claude 3.5：给 AI 收烂摊子
那时候主流还是 Claude Code 3.5。
体验总结一句话：
思路可以，但坑很多。
经常出现：
- 忽略边界条件
- 默认 happy path
- 留下一堆隐性 bug
那段时间，我的主要工作之一是：
给 AI 写的代码收烂摊子。
四、模型升级之后：第一次敢“放心把活交出去”
后来模型升级到 3.7 / 4.0。
我明显感受到一个质变：
- 不再需要逐行盯着
- 可以把一个完整任务交给 AI
- 自己主要做 review 和验证
那段时间状态非常夸张：
一天能修 20+ 个 bug。
我逐渐意识到：
-
我不是在“写代码”
-
而是在：
- 定方案
- 拆问题
- 定约束
- 做审核
那一刻真的会有一种：
“卧槽，这玩意儿真能干活了” 的感觉。
五、校招进 AI Infra：发现很多人还没真正用好 AI
校招之后，我进入了 AI Infra / 模型推理相关的组。
一个非常明显的感受是：
非互联网背景的工程师，
普遍没有把 AI 工具用到位。
很多人：
- 只把 AI 当搜索引擎
- 或偶尔补几行代码
- 很少让 AI 承担“完整任务”
后来我开始更多使用 Codex（Cursor 对我来说有点贵了 hhh）。
六、用 Codex 的感觉：我变成了“架构师 + 审核者”
Codex 给我的最大感受是：
你不是在写代码，
而是在“指挥代码被写出来”。
我的使用方式基本是：
- 定清楚目标
- 描述运行环境
- 给测试用例
- 说明边界和约束
- 让 AI 自己跑几十分钟
很多时候：
- AI 真能把活干出来
- 干不出来的情况，往往不是模型不行
- 而是：我自己没把问题想清楚
这件事对我冲击很大。
七、关于 Vibe Coding：门槛低了，但路没变简单
我对 Vibe Coding 的看法并不极端。
它确实：
- 降低了入门门槛
- 让更多人“能写代码”
但它并没有消灭这些能力：
- 业务理解
- 系统设计
- 异常处理
- 高可用思维
我反而越来越确定一件事：
经验越多的程序员，
用 AI Coding 越顺手。
因为他们：
- 有架构感
- 踩过坑
- 天然是一个好 reviewer
八、写在最后：别只“vibe”，要真的学会驾驭 AI
对我来说，AI Coding 从来不是“替代写代码”，而是：
- 放大理解能力
- 放大工程经验
- 放大决策效率
我也希望在 Vibe Coding 的时代里：
- 不只是“代码能跑”
- 而是 真的理解代码在做什么
- 用 AI 去实现 可靠、可维护、有价值的系统
AI 是放大器，
而不是方向盘。
