Anthropic 研究員：用 AI 寫代碼，不等于你真懂vibe coding

最近在網上看到一篇 Anthropic 研究員 Erik Schluntz 的演講，叫《Vibe Coding in Production》，覺得寫得很深刻。

很多人以為，用 Cursor、Copilot 寫代碼就是 vibe coding 了。但他認為大多數都不是。

他指出了幾個根本性的轉變：什么叫真正的 vibe coding、AI 能力正在以什么速度增長、以及我們應該用什么策略去應對。我覺得這些東西對未來幾年都很有幫助，整理了核心觀點，分享出來。

（一）

Andrej Karpathy 給了一個很精準的定義："完全沉浸在 vibe 中，徹底忘記代碼的存在。"

不是"AI 幫你寫代碼"，是"忘記代碼的存在"。

Schluntz 說得更直接：只要你還在逐行審查 AI 寫的代碼，你就沒有在 vibe coding，你只是換了個更貴的 IDE。

真正的 vibe coding 是：你跟 AI 說清楚要什么，它出結果，你只看結果對不對。代碼長什么樣你不關心。就像打車，你關心的是到沒到目的地，不是司機怎么握方向盤。

大多數工程師還停在過渡期的開頭，真正的范式轉移根本沒到。

（二）

Schluntz 給了一個數據：AI 能獨立完成的任務時長，每 7 個月翻一倍。

現在能穩定執行 1 小時的編程任務。7 個月后半天。再 7 個月一整天。再往后一周。

當 AI 一次性扔給你相當于一周工作量的代碼，你還要逐行審查嗎？人類會成為整個鏈條里最慢的那個環節。

這跟編譯器的發展史一模一樣。早年程序員寫完 C 語言還要看生成的匯編對不對，后來編譯器越來越靠譜，堅持看匯編的那批人被淘汰了。AI 寫代碼，就是今天的編譯器。區別是，這次抽象層更高，變化更快。

（三）

Schluntz 整個演講的精華，就是一句：找到你能驗證的抽象層。

CEO 怎么管公司？看財務指標。CTO 怎么管技術？看驗收測試。產品經理怎么管功能？直接體驗產品。沒有一個人在看代碼。

所以用 AI 寫代碼的核心問題不是"AI 寫得對不對"，而是——你在哪一層能判斷對錯？

能通過跑測試驗證，就不用看代碼。能通過體驗產品驗證，就不用跑測試。能通過用戶數據驗證，就不用親自體驗。

找到那層，就在那層工作。往上走，別往下鉆。這不是放棄責任，是重新定義責任邊界。

（四）

這可能是對創業者最有用的實操策略。

Schluntz 把代碼庫分成兩類：主干架構（核心邏輯、底層接口、被大量模塊依賴的部分）和葉子節點（末端功能、附加組件、不被任何模塊依賴的部分）。

策略很簡單：葉子節點讓 AI 隨便寫，有點技術債無所謂。主干架構必須人工守住。

在"放手"和"控制"之間找到了最優解——不是把整個項目交給 AI（那是找死），也不是完全不信任 AI（那是浪費）。按風險分層，低風險的全力交出去。

極端案例：Anthropic 團隊合并了 22,000 行 Claude 寫的代碼，原來兩個工程師花兩周逐行審查，壓到了一天。四招：開工前需求規劃、限定葉子節點、核心邏輯人工審、建立可驗證檢查點。

不是盲目信任，是有邊界的授權。

（五）

Schluntz 說了一句我特別認同的話：不要讓 AI 為代碼負責，讓工程師為產品負責。

以前的模式是工程師對代碼質量負責。新模式是工程師對產品結果負責，AI 對代碼實現負責。

這意味著你需要的核心能力變了。以前是你得會寫代碼，現在是你得會說清楚要什么。他給了一個具體動作：開工前花 15 到 20 分鐘跟 AI 對齊。先讓 AI 探索項目結構、找相關文件、把它對任務的理解說出來、一起定計劃——再把上下文整合成完整的 prompt 再執行。這么做之后，成功率是指數級提升。

好 prompt 不是寫得長，是上下文給得足。

（六）

這件事沖擊最大的，其實是小團隊和創業者。

以前做軟件，技術團隊是最大的門檻。有好想法找不到好工程師就做不出來。現在這個門檻在快速降低。

未來的競爭力不是"你會不會寫代碼"，而是"你能不能清晰定義什么叫做完了"。

能說清楚需求的人，就是未來的產品經理。能說清楚需求加能用 AI 交付的人，就是未來的全棧。

每次技術范式切換，都會有一批人因為沒轉過來而出局。不是能力不行，是心理模型沒更新。這個變化不會等任何人。

（七）

三件事現在就可以做：

第一，從今天起，在低風險模塊上放手。不要每行代碼都親自審，先從一個葉子節點開始，讓 AI 跑，你來驗收結果。

第二，學會在任務開始之前跟 AI 對齊。不要上來就提需求。先讓 AI 讀懂背景，定好計劃，再開工。

第三，想清楚你的驗證層在哪里。你有沒有一套可以快速判斷"這事做對沒做對"的標準？如果沒有，這件事比學 AI 工具更緊迫。

AI 的能力還會繼續提升，每 7 個月一倍。留給我們調整的時間，沒有那么多。

核心素材來自 Anthropic 研究員 Erik Schluntz 演講《Vibe Coding in Production》，推薦去看原視頻。

不管做產品、做技術還是做管理，這套思路都適用。轉給你覺得需要想明白這件事的人。