Claude Code、Cursor、GitHub Copilot……这些工具早就不是新鲜事，它们已经悄无声息地嵌进了我们每天的工作流里。几乎所有的代码，都有 AI 的参与。
但正因为如此，我观察到一个现象，觉得比以前更值得聊一聊。
两种写代码的方式
现在用 AI 写代码，大致分成了两个阵营。
第一种叫 Vibe Coding。 这个词很传神——凭感觉写代码。你不需要看懂 AI 生成了什么，不关心代码质量，甚至不关心它是怎么实现的。能跑就行，结果对就行。
这有点像你不会做饭，但你有一个全自动炒菜机。你把食材丢进去，按下按钮，端出来一盘菜。至于它放了多少盐、用了什么火候，你不知道，也不在乎。
第二种叫 AI Coding。 AI 是你的助手，但你是主人。它帮你写代码，你来审查、理解、把控。每一行代码进入项目之前，你都清楚它在做什么。
这两种方式，面向的人群不一样。
Vibe Coding 对小白来说是好事。一个产品经理、一个设计师、一个完全不懂编程的人，现在可以用 AI 把自己的想法变成一个可以运行的原型。这是 AI 的赋能，是了不起的事情。
但问题出在另一边。
滑坡
我注意到，不少正在学编程的学生，还有刚入行不久的初级程序员，开始越来越多地 Vibe Coding 了。
这不难理解。AI 生成代码的速度太快了，快到你来不及审查，也懒得审查。你让 Claude Code 帮你实现一个功能，它唰唰唰写了 200 行代码，你跑了一下，测试通过了，结果是对的。于是你就提交了。
至于这 200 行代码里有没有潜在的内存泄漏？有没有没处理的边界情况？并发场景下会不会出问题？你没看，也没想。
短期来看，什么事都没有。长期来看，你在给自己埋雷。
更重要的是，你在退化。
一个程序员最核心的价值是什么？不是写代码的速度——这件事 AI 已经比你快了。你的价值在于理解系统、判断方案、把控质量。如果你把这些也交给 AI，那你还剩下什么？
批判性思维
这就引出了今天真正想说的话题：批判性思维。
批判性思维这个词听起来很学术，但它的意思很朴素——在接受一个东西之前，先想一想它对不对。
放在 AI 编程的场景里，就是这么几件事：
（1）AI 生成的代码，你能不能看懂？
（2）看懂之后，你觉得它的方案合理吗？
（3）有没有它没考虑到的情况？
（4）如果出了问题，你能不能定位和修复？
如果这四个问题你都回答不了，那这段代码就不该进入你的项目。不是因为 AI 不够好，而是因为你失去了对项目的掌控。
批判性思维不是让你怀疑一切，也不是让你跟 AI 对着干。它只是要求你做一件事：保持清醒。
工具越强，责任越大
历史上每一次工具的飞跃，都会带来同样的问题。
汽车让人跑得更快了，但车速越快，越需要清醒的驾驶者。搜索引擎让获取信息变得极其容易，但信息越多，越需要判断力来分辨真伪。
AI 编程工具也是一样。它让写代码变得前所未有的容易，但正因如此，判断代码好坏的能力变得前所未有的重要。
换句话说，AI 替你干了体力活，但脑力活不能也一起交出去。
我见过一些团队，引入 AI 工具之后，代码量暴增，开发速度飙升，但 bug 率也跟着上去了。原因很简单：大家都在 Vibe Coding，没有人在认真审查 AI 的产出。
一个建议
如果你正在学编程，或者刚入行不久，我的建议很简单：
用 AI，但不要被 AI 用。
具体来说：
- AI 生成的每一段代码，至少通读一遍。 不需要逐字逐句，但要理解它的思路。
- 对关键逻辑，自己判断方案是否合理。 AI 给的方案不一定是最优的，有时候甚至是错的。
- 保持"如果 AI 不在了，我还能不能维护这个项目"的自觉。 这是一个很好的检验标准。
- 把 AI 当作初级工程师，而不是技术权威。 它写的代码需要 code review，就像你 review 团队成员的代码一样。
Vibe Coding 留给周末的 side project 就好了。正式的工程，还是要用专业的态度对待。
最后
AI 工具的普及是不可逆的趋势，这没什么好争论的。真正值得讨论的是：在 AI 越来越强的时代，人应该扮演什么角色？
我的答案是：做那个保持清醒的人。
AI 可以帮你写代码、帮你做方案、帮你生成各种内容。但最终，按下发布按钮的是你，承担后果的也是你。
批判性思维不是什么高深的东西。它就是在说——对自己的产出负责，对自己的判断负责。
这在任何时代都重要。在 AI 时代，尤其重要。
（完）
