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      讓 AI 干活反而累成狗?Vibe Coding 正在掏空我的大腦

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      1970 年代,當大衛·休謨(David Hume)式的理性主義在計算機科學中扎根時,人們相信編程是一種嚴絲合縫的邏輯推演。每一個分號、每一行縮進,都是開發者大腦中,抽象思考的具體外化。


      但在 2025 年,這種古典主義的優雅被一種被 Vibe Coding 所擊破了。

      這個詞已經是年度詞匯。Andrej Karpathy 在年初時定義它、在年末時又高舉它:寫程序已經不再需要逐行碼字,而是可以像個導演一樣,對著 Claude 或 Cursor 指手畫腳。


      只要「氛圍」對了,成百上千行的代碼就會像瀑布一樣傾瀉而下。仿佛 Vibe Coding 是一種「心想事成」的生產力奇跡,但這背后,一種新型的職業傷害正在蔓延:AI 并沒有讓我們更輕松,它只是把體力活變成了超負荷的認知空轉。

      感覺大腦被掏空

      Stephan Schmidt 是個有著 40 年經驗的老兵,見證過從 UML 到模型驅動開發的所有浪潮。但在使用了 Claude Code 和 Cursor 的組合后,他感到了一種不同于以往的的疲憊感。

      這種疲勞不同于加班寫代碼的腰酸背痛,而是一種「大腦被掏空」的虛脫感。

      「以前,我寫一段代碼,運行它,修復它。這個循環很慢,但它給了大腦處理信息的時間,」Schmidt 回憶道。這種「慢節奏」實際上是人類大腦的某種保護機制。在代碼編譯的幾十秒里,或者在思考算法邏輯的過程中,開發者的大腦在構建一個完整的心理模型。


      而 Vibe Coding 徹底取消了這個加載條,加快了整個環節。現在的循環是:輸入提示詞—生成代碼—發現報錯—點擊修復—再次生成。

      這有點像是從扛著鋤頭耕地,一夜間變成了駕駛一臺時速 200 公里的聯合收割機。Schmidt 提到了他年輕時在塑料廠工作的經歷:機器每隔幾十秒會發出一聲「叮」,提醒他去取下零件并放上新的外殼。起初他感到壓力巨大,因為他必須順應機器的節奏,而不是機器順應他。


      傳統編程中,輸出速度與任務的復雜程度和編碼速度相匹配。這讓大腦有時間處理正在發生的事情。而使用 Vibe 編程時,編碼速度太快,大腦無法實時處理,導致思路混亂,復雜的任務被壓縮到幾秒或幾分鐘內完成

      「現在的 AI 編程就是那臺塑料機,」Schmidt 說,「AI 以如此高的速度工作,完成或接收任務,我的大腦感覺處理或跟不上。我必須休息一段時間才能重新開始。」

      疲勞看不見,但始終存在

      為什么速度更快反而更累?《團隊拓撲》(Team Topologies)一書中的核心觀點或許能解釋這一切:認知負荷是有上限的。

      當你在進行 Vibe Coding 時,你并沒有停止思考,而是從「生產者」變成了「審查者」。這聽起來更高級,但實際上更累。首先是高頻的上下文切換。AI 可以在一次迭代中修改幾個不同模塊的文件。一旦你接受整個方案的時候,大腦需要瞬間理解這五個文件之間的耦合關系——落在實際操作中,往往就是不理解。


      這種切換在 Cursor 中可能只需要一秒,但大腦處理這種跨度所需消耗的葡萄糖是驚人的。

      在傳統編程中,代碼是你腦中邏輯的實現。但在 Vibe Coding 中,代碼是 AI 「推演」出來的。這種推演的過程,并不一定和你的想法一致,而你只能通過觀察運行結果來猜測 AI 的意圖。這導致你必須不停地在「我的意圖」和「AI 的實現」之間進行雙向對齊。

      現在的開發者更像是一個空中交通管制員,同時監控五個跑道的起降。每一行生成出來的代碼中都可能存在著 bug,這實際上沒有減少工作時的疲勞感,還是得保持緊張,不然不知道在什么時候就放進去了一個致命的 Bug。


      這種高密度且時時存在、做「小決策」的壓力,正是 Schmidt 所說的「隱性疲勞」。你并沒有真正的敲鍵盤,但大腦已經在一刻不停的循環中,逐漸過熱了。

      這反映的,是一個吊詭的現象:雖然我們在使用工具,但工具正在奪取我們的節奏感。

      在 Vibe Coding 的模式下,人類成了 AI 行動的一環。AI 不會累,它可以在你給出一個模糊反饋后,又吐出一個新的、再吐出一個新的。為了不讓這臺永不停歇的算力機器閑置,人類只能加快自己反饋的速度。

      這就引出了一個更深層的問題:當我們的思考速度跟不上生產速度時,該怎么辦?

      Schmidt 提出了一些近乎「禪宗」的建議:

      有意識地控制節奏:不要被 AI 的生成速度帶跑,如果看不明白 AI 給的東西了,就慢下來,即使 AI 已經準備好了下一段代碼,也應該用自己的節奏來處理。

      進行手動回顧:每天花點時間,手動整理 AI 生成的內容,重新建立腦中的心理模型——這樣也可以和 AI 進行「認知對齊」。

      方案先行:不要每一次 AI 吐出代碼都精挑細選,適當放手給 AI,在前期做好引導工作,先定好方向、路徑,再做更細致的展開,可以有效避免返工重來。


      在 Vibe Coding 的浪潮中,工具的進化本應是為了延展人類的創造邊界,而非讓我們淪為那臺永不疲倦的機器上最焦慮的一個零件。

      在 AI 奪走節奏之前,我們唯一能做的,就是在那一連串閃爍的高光面前,學會坦然按下那個名為「暫停」的鍵,重新奪回那個名為「思考」的間隙。

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