氛圍程式設計不能成為低質量工作的藉口
負責任地使用 AI 輔助開發的實用指南
“更快地行動，打破更多的東西。| Move faster and break even more things.”
當“氛圍程式設計”成為熱門話題，這句對矽谷舊口號的改編在近期的工程圈子裡引起了共鳴。的確， AI 輔助開發正在改變我們構建軟體的方式，但這並不意味著我們可以放棄嚴謹、審查和工匠精神。“氛圍程式設計”不是低質量工作的藉口。
我們先說說好處：AI 輔助程式設計可能會帶來重大變革。它降低了新手程式設計師和非程式設計師的門檻，讓他們只需描述需求就能編寫出可用的軟體。這激發了創造力——更多人可以用定製軟體解決自己的問題，這是一種被一些人稱為個人軟體拆分的趨勢（使用小型 AI 構建的工具，而不是一刀切的應用程式）。即使是經驗豐富的工程師也能從中受益。
然而，任何經驗豐富的工程師都會告訴你，如果軟體在後續出現問題，速度就毫無意義。這就是問題開始顯現的地方——在營造的氛圍與構建可維護、健壯軟體的現實之間存在差距。
殘酷的現實：質量不會自動產生
儘管炒作不斷，但“氛圍程式設計”在資深開發者中飽受質疑。核心批評是：AI 能快速生成程式碼，並不意味著程式碼質量高。事實上，不加審查地接受 AI 生成的程式碼可能是危險的。那個“2 個工程師現在能製造 50 個人的技術債務”的趣圖並非全無道理。未經檢查的 AI 程式碼會大幅增加技術債務，這些隱藏問題會讓軟體變得脆弱且維護成本高昂。
許多早期的“氛圍程式設計”專案表面看起來不錯（“能跑就行，上線吧！”），但暗藏無數問題：沒有錯誤處理、效能低下、安全性存疑、邏輯脆弱。可以說，這些專案建立在沙子上。我稱之為“紙牌屋程式碼”——看似完整，但在真實壓力下會崩潰。如果你見過初級開發者的第一個大功能幾乎能用，但遇到意外輸入就崩潰，你就能理解。AI 能快速生成大量程式碼，但數量≠質量。
這些問題並非純理論。以可維護性為例：如果 AI 編寫的模組晦澀難懂或過於複雜，誰來維護？如果連原作者都不完全理解 AI 的解決方案，未來的修改將變成噩夢。安全性也是大問題 —— AI 可能生成看似能執行但存在 SQL 注入漏洞或不安全錯誤處理的程式碼。未經嚴格審查，這些問題可能溜進生產環境。此外，AI 會嚴格按提示生成程式碼，但你的需求可能並不精確。人類開發者會在實現過程中調整設計，發現假設錯誤；而 AI 不會發現這些問題，除非人類介入糾正。
這並不是說 AI 不能寫出好程式碼，有時它可以，但需要背景知識、審查和專業知識來分辨好壞。2025 年，我們使用的本質上是一個非常熱心但缺乏經驗的助手。你不會讓一個初級開發者獨自設計整個系統，同樣也不應該盲目信任 AI 的程式碼。“AI 魔法”的炒作需要與軟體工程原則的現實相結合。
那麼，我們如何才能做到平衡呢？關鍵在於不要完全摒棄 “氛圍編碼” —— 它其實非常有用 —— 而是要有條不紊地將其融入開發流程。工程師必須把 AI 輔助視為一種有已知侷限性的工具，而非一個神秘的程式碼精靈。實際上，這意味著要讓人類參與其中，並維持我們的質量標準。下面我們來探討一下具體該怎麼做。
“AI 就像團隊中有一個非常熱心的初級開發者”，Forrest Brazeal 的漫畫很好地詮釋了這一觀點。
將 AI 視為實習生，而非替代品（保持人類主導）
要有效使用“氛圍程式設計”，需轉變心態：將 AI 視為團隊中一個超快但經驗不足的初級開發者。換句話說，你——資深工程師或團隊負責人——仍需對結果負責。AI 可能生成初版程式碼，但你必須用批判性眼光審查、最佳化並確保其達到質量標準。
成功整合 AI 的資深開發者會本能地遵循這一模式。當 AI 助手建議程式碼時，他們不會直接點選“接受”並繼續。相反，他們會：
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閱讀並理解 AI 寫的內容，就像審查團隊初級開發者的程式碼一樣。
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如果 AI 的輸出是單塊或混亂的（通常如此），將其重構為清晰、模組化的部分。資深工程師會將 AI 的“程式碼塊”拆分為“更小、專注的模組”。
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補充缺失的邊緣情況處理。AI 常忽略邊界條件或錯誤處理，人類需要新增這些（空值檢查、輸入驗證等）。
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強化型別和介面。如果 AI 使用了鬆散型別或抽象洩漏，人類可以加固，將隱式假設轉為顯式契約。
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質疑架構。AI 是否選擇了低效方案？比如用暴力破解代替更優演算法，或在純函式足夠時引入全域性狀態。人類應嚴格審查這些決策。
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編寫測試（或至少手動測試程式碼行為）。將 AI 程式碼視為同事的 PR：未經測試不上線。如果 AI 寫了單元測試（部分工具支援），需檢查測試是否流於表面。
透過這種方式，你將工程智慧注入 AI 生成的程式碼中。這種組合非常強大——AI 快速生成大量程式碼，而你的審查確保其可靠性。事實上，研究和案例表明，資深開發者比初級開發者更能從 AI 編碼工具中獲益。原因很明顯：資深開發者有能力引導 AI 並修正錯誤，而初級開發者可能將 AI 視為不會出錯的權威——但它並非如此。
因此，一條關鍵規則誕生：永遠不要將未經審查的 AI 程式碼納入程式碼庫。將其視為新員工的程式碼：逐行檢查，確保理解。如果某部分讓你困惑，別假設 AI 更懂——它通常並不懂。要麼最佳化提示讓 AI 澄清，要麼自己重寫。將 AI 輸出視為必須透過程式碼審查的草稿（即使審查者只有你）。在團隊中，這意味著如果開發者用 AI 生成程式碼，他們需準備好在程式碼審查中向同伴解釋和辯護。“能用就行”行不通——團隊需要確信程式碼易於理解和維護。
另一條最佳實踐：讓人類主導設計。用 AI 實現，而非做重大架構決策。例如，你可以用“氛圍程式設計”基於現有模式快速生成 CRUD REST API——這是明確的工作。但你不應該讓 AI“為我們的產品設計可擴充套件的微服務架構”並盲目遵循。高層設計和關鍵決策應由人類主導，AI 只輔助繁瑣部分。本質上，讓 AI 處理體力活，而非腦力活。
溝通和文件也變得至關重要。如果你用 AI 生成非平凡演算法或使用陌生庫，花時間記錄為何選擇該方案（就像你自己研究後寫程式碼一樣）。未來的維護者（或未來的你）不應猜測 AI 生成程式碼的意圖。部分團隊甚至會記錄生成重要程式碼的提示，相當於記錄“對話”過程。這在除錯時很有幫助：你可以看到 AI 的初始假設。
總之，人類監督不是“可有可無”——而是必不可少的。一旦離開人類，軟體質量就全憑運氣。在 AI 能真正替代資深工程師的全盤理解之前（我們還沒到那一步），“氛圍程式設計”必須是合作關係：AI 加速，人類驗證。
高質量“氛圍程式設計”的規則（實用指南）
讓我們將討論提煉為可操作的規則和最佳實踐，供採用 AI 輔助開發的團隊參考。將這些視為新版“快速行動，但別搞砸一切”手冊——在“氛圍程式設計”時保持高質量的護欄。
規則 1：永遠審查 AI 生成的程式碼。
每段 AI 生成的程式碼都應視為初級開發者所寫，進行個人或同伴程式碼審查。包括來自 Copilot、ChatGPT、Cursor 或任何 AI 代理的程式碼。如果沒時間審查，就不要使用它。盲目合併 AI 程式碼是自找麻煩。
規則 2：制定並遵循編碼標準。
AI 工具會模仿訓練資料中的程式碼，結果參差不齊。定義團隊的風格指南、架構模式和最佳實踐，確保 AI 程式碼重構後符合要求。例如，如果規則是“所有函式需 JSDoc 註釋和單元測試”，那麼 AI 輸出必須補充這些。如果專案採用特定架構（如分層架構），別讓 AI 在 UI 程式碼中塞入臨時資料庫呼叫——修正以符合層級。可考慮建立針對常見 AI 錯誤的靜態分析檢查（如標記過時 API 或過度複雜函式），自動化質量控制。
規則 3：用 AI 加速，而非自動駕駛。
實踐中，這意味著用“氛圍程式設計”加速明確的任務，而非代替思考。適用場景：生成樣板程式碼、搭建元件、語言轉換、根據虛擬碼草擬簡單演算法。風險場景：讓 AI 在很少指導下從頭設計模組，或生成你不熟悉領域的程式碼（你無法判斷對錯）。如果要保留程式碼，別停留在“氛圍模式”——切換到工程模式並完善它。
規則 4：測試，測試，再測試。
AI 不保證正確性。為 AI 程式碼的所有關鍵路徑編寫測試。如果 AI 寫了程式碼，它或許能幫你寫測試——但別依賴 AI 生成的測試，它們可能遺漏邊界情況（或因相同錯誤邏輯而虛假透過）。手動測試同樣重要，尤其是面向使用者的功能：點選 UI、嘗試異常輸入、觀察行為。許多“氛圍程式設計”應用在“理想路徑”下執行良好，但遇到意外輸入就崩潰——你希望先於使用者發現這點。
規則 5：迭代最佳化。
如果 AI 的首版輸出不理想，別勉強接受。“氛圍程式設計”是迭代對話。如果初版程式碼臃腫或混亂，可以提示 AI 改進（如“簡化程式碼”“拆分為小函式”），或手動重構。通常，迴圈使用 AI 更有效：提示生成實現 → 發現弱點 → 提示修正或手動調整 → 重複。
規則 6：知道何時說不。
有時“氛圍程式設計”並非合適工具。負責任地使用它，意味著識別需要手動編碼或深度設計的場景。例如，處理關鍵安全模組時，你可能想精心設計，僅用小部分 AI 輔助（甚至不用）。如果 AI 反覆生成複雜方案解決簡單問題，停下來自己寫——最終可能更省時。重要的是不過度依賴 AI 解決所有問題。別讓“AI 乾的”成為不理解程式碼的藉口。如果嘗試多次後 AI 仍無法滿足需求，收回控制權，用傳統方式編碼——至少你能完全理解。
規則 7：記錄並分享知識。
確保 AI 生成的程式碼與手寫程式碼一樣（甚至更）詳細地文件化。如果有非顯而易見的設計，或你認為他人可能困惑於 AI 的產出，添加註釋。在團隊討論中，坦誠哪些是 AI 生成的。這有助於審查者重點關注這些部分。
遵循這些規則，團隊既能享受“氛圍程式設計”的效率，又能規避最大風險。將其視為增強人類開發者，而非替代。目標是與 AI 共同創造：讓 AI 高速處理重複性工作，人類負責創造性和批判性思考。
“氛圍程式設計”的適用場景（及其短板）
同樣重要的是認識到“氛圍程式設計”的擅長與不擅長領域。並非所有專案或任務都同樣適合 AI 驅動的工作流。以下是行業討論和早期經驗的總結：
👍 優秀用例：
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快速原型設計可能是“氛圍程式設計”的甜蜜點。如果有小型應用或功能的創意，用 AI 助手快速搭建原型或概念驗證非常高效。此時，程式碼是否粗糙無關緊要——你只想驗證想法。許多工程師用純 AI 完成周末專案，快速測試概念。
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一次性指令碼或內部工具：如解析日誌的指令碼、自動化個人任務的小工具或團隊內部儀表盤。這些通常低風險——指令碼崩潰也無妨。此時，“氛圍程式設計”能省時，因為你不需要生產級完美，只需暫時能用。
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學習與探索：在新語言或 API 中，讓 AI 生成示例能加速學習（當然，需對照官方文件檢查！）。在探索模式下，即使 AI 程式碼不完美，它提供了可除錯和學習的材料，就像有個能展示嘗試的教學助手。
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結構化、樣板繁重的任務：如建立多個相似資料類或實現固定模式的 CRUD 層。只要模式明確，AI 能完美跟隨，省去重複勞動（但需驗證其正確性）。
👎 不理想用例：
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企業級軟體和複雜系統是“氛圍程式設計”常失敗的地方。任何需要深度業務邏輯理解、高併發、嚴格安全或合規的場景，都不應完全信任 AI 生成。AI 不知道你的業務約束或效能需求，除非你明確說明（即使如此，它也可能搞錯）。例如，處理支付的金融科技應用或航空航天控制系統必須滿足當前 AI 無法保證的標準。在這些領域，AI 可輔助部分工作，但最終產品需人類專業知識和嚴格 QA。
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長期可維護性：“氛圍程式設計”在需要多年維護、多人協作的程式碼庫中表現不佳。若無強力指導，架構可能不一致。通常，前期花時間構建清晰框架（無論是否藉助 AI）比用連續 AI 提示拼湊整個產品更好。許多早期採用者發現，“氛圍程式設計”初期節省的時間，可能在後期清理和重構以適應擴充套件或變化時耗盡。
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關鍵演算法或最佳化：AI 能生成排序演算法或資料庫查詢，但若需高度最佳化（如自定義記憶體管理例程或亞線性時間演算法），人類智慧和深度理解仍佔優。AI 可能給出在小資料上有效但大規模崩潰的方案，且不會警告你。人類效能工程師會從一開始就考慮並測試這些因素。
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需要高可解釋性和清晰度的場景：有時你需要他人（或審計員）易讀易理解的程式碼。如果 AI 生成複雜方案，可能阻礙清晰度。在 AI 能穩定生成簡潔結構化程式碼之前（它並不總是傾向於這樣做——有時過於冗長或抽象），需要人類干預以保持簡潔。
總之，“氛圍程式設計”是強大的加速器，而非銀彈。
在速度重於打磨、且有迭代修復空間時使用它。避免將其作為關鍵任務軟體的一站式解決方案——就像用賽車手開校車：工具不對。也許有一天 AI 會足夠先進，“氛圍程式設計”能成為預設開發方式——但今天不是。目前，它最適合作為有監督的輔助工具，解決合適的問題。
負責任地“氛圍程式設計”：擁抱氛圍，但尊重技藝
“氛圍程式設計”和 AI 輔助軟體開發代表了工具的激動人心飛躍。它將繼續存在，並愈發成熟。前瞻性的工程團隊不應忽視它——善用 AI 的團隊可能超越不用的，就像過去擁抱自動化和框架的團隊超越從零編寫一切的。本文的主旨不是否定“氛圍程式設計”，而是以開放的眼光和工程紀律對待它。
核心啟示是：沒有質量，速度毫無意義。快速釋出漏洞百出、難以維護的程式碼是虛假勝利——你只是在加速衝向懸崖。優秀工程師會平衡兩者：用 AI 加速，同時避免搞砸（至少不比現在更糟！）。關鍵在於找到 AI 承擔重活、人類確保穩固的甜蜜點。
對技術主管和工程經理而言，行動很明確：樹立 AI 是需負責任使用的工具的風氣。鼓勵嘗試“氛圍程式設計”，但也透過規則（如我們列出的）保護程式碼庫。強制審查 AI 生成的貢獻，營造“這合理嗎？”的提問文化，並投資提升團隊與 AI 協作的技能。這可能包括培訓開發者如何寫好提示或批判性評估 AI 建議。這是一項新技能，類似於過去向高階語言或分散式版本控制的轉變——早適應者早受益。
我們還應牢記軟體工程的真正核心：解決使用者問題、建立可靠系統、持續學習。“氛圍程式設計”是手段，而非目的。如果它能幫助我們更快更好地服務使用者，那很棒。但如果它誘使我們跳過使用者依賴的盡職調查（如質量和安全），就必須約束它。基礎——清晰思考、理解需求、為變化設計、徹底測試——始終重要，甚至更加重要。
最後，在任何對程式碼可解釋性和清晰度有較高要求的情況下，“氛圍程式設計” 可能都不是理想的選擇。有時候，你需要的程式碼要讓其他人（或審計人員）能夠輕鬆閱讀和理解。如果 AI 想出了一個複雜的解決方案，可能會影響程式碼的清晰度。在 AI 能夠可靠地生成簡單且結構清晰的程式碼之前（而且它並不總是有這樣做的傾向，有時生成的程式碼過於冗長或抽象），還是需要人類的參與來確保程式碼簡潔明瞭。
總之，“氛圍程式設計” 是一個強大的加速器，但並非萬能的解決方案。在速度比程式碼完善度更重要，且你有足夠的時間進行迭代和修復的場景中使用它。避免將其作為關鍵任務軟體的一次性解決方案，這就好比僱一名賽車手來開校車，用錯了工具。
也許有一天， AI 會足夠先進，讓 “氛圍程式設計” 成為所有開發工作的預設方式，但現在還不是時候。目前，它作為解決特定問題的輔助工具，並在適當的監督下使用，效果最佳。
快樂程式設計，保持高氛圍，更高品質。
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