前言
你还在自己敲代码吗？那你可能已经 out 了。
最近，「古法编程」一词在技术圈子里火了，甚至还有出圈的冲劲。
什么是古法编程？
如果是在 2024 年前，那你可能会认为是写汇编写 C 就是古法编程。
但在 2026 年，这个说法已经扩展到用编辑器敲任何代码都叫古法编程了。
在这个连实习生都能靠提示词写出复杂逻辑的 2026 年，坚持手敲代码，看起来就像是原始人。
Vibe Coding 氛围编程
与古法编程对立的就是目前最现代的编程方式： Vibe Coding（氛围编程）
什么叫 Vibe？简单说就是一种**「意图流」**。你不需要知道怎么实现，你只需要像个甲方一样，把你的需求说出来，然后就可以看着 AI 自动填满代码。
Vibe 比较流行的技术栈就是claude、codex、cursor 等。
可以视为一种语言描述形编程语言，声明式开发。
编程语言的历史演变
如果把编程语言的历史扒开看，你会发现，人类在追求效率的路上，非常的激烈。
1. 从汇编到 C
编程的“大航海时代”。程序员写代码不叫开发，叫**“开荒”**，那个时候编程只是少数人的游戏。你手里的武器是汇编和 C，你得亲自管理内存、计算寄存器。
- **代价：**极其低效。
- **收获：**你拥有对机器的「绝对解释权」。那个时代的程序员，是真正懂“硅片是怎么呼吸”的人。
2. 从 Java 到 Python
进入 2000 年后，语言开始“说人话”了。自动垃圾回收（GC）、丰富的库、简洁的语法、总体美好。
- **改变：**程序员从“造零件”变成了“组装拼图”。
- **潜伏的危机：**随着抽象层越来越厚，开发者对底层的“痛觉”开始丧失。 很多人会写 Python 的爬虫，但不知道 TCP 三次握手；会写 Java 的微服务，但搞不定一次线上内存溢出。
3. 从 IDE 到 Vibe Coding
到了 2026 年，Vibe Coding 概念横空出世，理论上只要你表达的意图足够准确，AI 就能给你一次生成成千上万行代码，只需花钱抽卡就能完成编程！
- **现状：**交付速度提升了 10 倍。
- **扎心的真相：**代码量正在通胀，但逻辑密度正在稀释。
实际 Vibe 这个概念是 2024 年下半年在社媒开始出现，也是首个需要花钱才能编程的模式。
“古法编程”没用了吗？
Q：既然 Vibe Coding 这么强了，那是不是可以全面抛弃古法编程了？
A：答案当然不是。
在讨论这个话题之前，我们可以先看下 zhi 乎上面关于这两种编程方式的讨论。
简单进行数据分析后，可以看到目前关于 Vibe Coding，主要分为了三个流派，我们再看一下比例。
混合派（中立）
可以看到，哪怕是知乎这类偏好前沿观点、讨论氛围开放的平台，理性观望的中立群体依旧是绝大多数。
这类用户既认可 AI 辅助编程的效率优势，也清醒意识到其局限性，不会盲目追捧或全盘否定，像是一名特殊的甲方，更倾向于结合场景灵活选用两种编程方式，占比约为 65%
古法派（保守）
古法派通常是由于领域比较深且窄或客场原因，比如所在行业涉及安全、硬件、架构、高级交互等场景。
这类领域对代码的定制化和严谨程度要求高，AI 出错概率偏高，目前 AI 覆盖率不够理想，占比约为 21%。
降临派（激进）
鼓吹彻底抛弃古法编程、全面拥抱 Vibe Coding 的用户，其实占比不高，比例只有 13%。
要补充的是，一个普通人玩 Vibe Coding 和一个专业开发者玩 Vibe Coding 的产出质量是有区别的，但区别非常玄学，从开发产品稳定性来说，肯定是专业开发者吊打普通人。
但在 MVP 产品上，极少数普通人也能有出彩的成绩。
此处普通人指的是没有互联网背景的用户
Vibe Coding 是噱头吗？
Q：既然全面拥抱 Vibe Coding 的用户不多，那意思是不是 Vibe 营销大于实用价值？
A：很遗憾并不是。
从上面的三个派系表格就能看出，混合派才是 Vibe Coding 的大头。
这个派系的用户虽然没有 100% AI 生成，但或多或少都有在用 Vibe，例如如果你使用的是 Cursor，那大概率就是混合派的其中一员。甚至不少混合派 Vibe 的代码比例高达 85%-95%。
也就是说，Vibe Coding 已经具备实际生产意义。
目前不少用户用不好 Vibe，更多的是卡在了网络、价格、模型选择等方面因素。
行业影响
可以用Anthropic 公司 2026 年发布的一篇文章来做参考，以下是理论和实际被 AI 影响到的行业。
可以观察到，目前实际受冲击的行业深度尚未触及理论峰值，仍有大量涉及物理实体或高合规门槛的行业保持稳定。
翻译成人话就是：
越靠“脑力 + 代码”的行业，越容易被 AI 先冲击。 而越靠“现实世界”的行业，目前还比较安全。
而计算机行业由于其开放性、接受程度、训练数量等因素，目前处于被影响程度的第一梯队。
笔者曾经预测，**传统 IT 行业将因 AI 介入进入为期 3 年的剧烈过渡期。**目前来看，这一趋势正加速显现：
传统 IT 岗位会经历分工不明确、技能边界模糊等问题。从长期演进来看，这虽然提升了单兵的交付上限，但同时系统性风险的管控难度会持续上升。
当然，随着大模型能力的迭代，理想情况下 AI 会持续逼近并尝试拉平‘古法编程’在严谨性上的优势。
最后
随着 AI 将代码的边际成本推向零，互联网行业将进入一个高产出、高熵值的新周期。
在这个阶段，“写代码”的门槛在坍塌，但“验证”与“管控”的价值超越以往。
需要注意，AI 编程本质是一个高杠杆工具，它不能让一个真小白直接赚钱，但确实能让专业人士撬动比以往更多的资源。
