最近技术圈有两件事撞在一起挺值得说说。一件是有个独立开发者写了篇文章标题特别戳——《你没法给品味写单元测试》。另一件是一个号称用 AI凭感觉写出来的产品被人扒出来其实是抄的吵得挺凶。这两件事看着不挨着其实说的是同一个东西vibe coding 火了一年多现在开始还债了。先解释下 vibe coding 是啥怕有人不熟。简单说就是你不太懂代码但你会跟 AI 说话你描述想要什么AI 哗哗给你写出来你看着能跑就行中间的细节你不太管。这一年靠这种方式做东西的人特别多包括我自己很多活也是这么干的。但我想说的不是vibe coding 不行、别用了。恰恰相反我天天用。我想说的是另一层一个我自己用 AI 写了一年代码、越来越确定的判断当 AI 把写出来这件事的门槛降到几乎为零之后真正变得稀缺、变得值钱的不是会不会写代码而是判断和品味——你知不知道该做什么、什么是对的、什么只是看着能跑其实是空壳。这事我作为一个半路出家、非科班的人可能比很多科班的人体会更深。下面展开讲。先说那篇《你没法给品味写单元测试》我特地去看了原文因为它不是喊口号是一个真实的例子比任何大道理都有说服力。作者在做一个跑步的 App想给地图加上沿途有什么值得看的地方这种功能——你跑一条虚拟路线路过哪儿有个有意思的景点、历史遗迹给你标出来。听起来简单但他要处理的是全世界的路线光靠自己根本标不过来。于是他找了个公开的地理数据集拉上 AI 一起用 Python 搭了一条数据处理的流水线想让 AI 帮他从一大堆原始数据里挑出值得标的点。结果他发现一件事。他原话是这么说的我一开始以为 AI 会是这个功能的主角最后发现它只是个配角。为什么因为哪个点值得标这件事特别吃判断。一条路边上可能有几百个地名AI 能很快列出来但哪个游客真的会感兴趣、哪个其实是个没人去的小地方、哪个名字听着像景点其实是个加油站——这种取舍AI 做得一塌糊涂还时不时给你编一个根本不存在的地方出来。他说自己整个过程都在跟品味和偏见较劲跟一个爱犯幻觉的 AI 搏斗。最后真正解决问题的不是 AI是他自己对什么算有意思的判断再加上一堆老老实实的数据清洗。这就是你没法给品味写单元测试的意思。代码对不对你可以写测试跑一遍红了就是错。但这个东西好不好、对不对味、值不值得做——这种事没有测试能帮你判断只能靠人。AI 能把活干得飞快但它不知道什么是好。还有一句我特别认同他说你得对手里用的技术心里有数才能引导 AI、自己做判断而不是盲目跟着它走。换句话说你越是什么都不懂、纯靠 AI你就越只能被它牵着走它把你带沟里你都不知道。那还债是怎么个还法回到开头第二件事那个被扒出来抄袭的产品。我不点名也不替任何一方下结论因为目前只看到一方的说法。但这件事能吵这么大本身就说明一个现象vibe coding 火了之后开始出现一批看着能跑、看着挺像样但底子有问题的东西。有的是抄的有的是空心的有的是当时能跑、过两天就塌。这就是我说的还债。前一年大家都在狂欢觉得不会写代码也能做产品了门槛没了人人都能当开发者。这没错门槛确实低了。但低门槛带来一个副作用一大堆东西被很快地造出来却没有人真正为它的质量、它的来路、它的长期维护负责。因为造它的人可能自己都没完全看懂它。债不会马上还但迟早要还。可能是上线后一个莫名其妙的 bug 你查不出来因为你压根不知道这段代码为什么这么写。可能是用户量一大就崩因为当初 AI 给的方案根本扛不住。也可能是像那个争议一样被人发现你的东西来路不正。这些坑恰恰都是判断和品味该提前拦住的而纯 vibe 的人拦不住。我自己的体感能跑离对还差得远说点我自己的一个真摔过的跟头。我不是科班出身是这一两年靠着 Codex、Claude Code 这些工具一点点摸进开发这件事的。所以我对AI 写代码的感受可能跟纯技术大佬不太一样——我是真的离不开它但也真的被它坑过。我之前给自己的自媒体系统做过一套热点雷达脚本就是每天自动去各个平台抓热点、生成一份报告。让 AI 写的写得很顺当天就能跑连着用了好几周每天都给我吐出一份热点报告我那会儿可满意了觉得这不挺好嘛。直到我组装了台电脑——从 Mac 换到 Windows。一开机整套脚本全废了。一行都跑不动。我去翻才发现当初 AI 图省事把一堆文件路径直接写死在了代码里全是我那台 Mac 的专属路径。在 Mac 上它当然能跑但它压根没考虑换台机器怎么办。换句话说它写的不是一套能用的工具是一套只能在那一台 Mac 上活着的东西。气人的地方在于这事一点都不难。当初但凡多想一句路径别写死做成能搬的就完全能避免。AI 没想因为它不知道我以后会换电脑——它只对现在能不能跑负责。而我当时呢看着每天能出报告就觉得成了也没多问一句。结果就是几周的活搬家的时候等于推倒重来。这事让我彻底记住一句话能跑是 AI 的及格线能用、能扛、能往后走才是我的及格线。这两条线中间隔着的全是判断。AI 不会替我考虑可移植、考虑维护、考虑半年后的我这些得我自己来。所以到现在我形成的习惯是AI 写完我不会直接收。我会过一遍——这么写对不对换个环境还成不成它有没有顺手动了不该动的东西有没有更简单的路这个判断AI 替不了我。它越能写我越得把这关守住。说白了AI 把我从会不会写里解放出来了但它把我推到了一个更重要的位置上判断它写得对不对、好不好、该不该。这个位置才是我真正的价值也是任何一个想长期用 AI 干活的人迟早要站上去的位置。谁能 vibe谁不能什么时候必须接管我不想把话说死成vibe coding 不行。它分场景、分人。如果你是做个小东西自己玩、做个一次性的脚本、验证个想法那 vibe 就完全 OK能跑就行别折腾。这种场景速度比品味重要AI 帮你快速试错挺好。但如果这东西要给别人用、要长期维护、要扛真实的量、关系到钱或者数据那纯 vibe 就危险了。这种时候你必须接管判断方案合不合理、代码干不干净、出了事你能不能查、要不要替换掉 AI 给的某个偷懒设计。你可以让 AI 写但你得看得懂、管得住。还有一种情况最该警惕就是像我这样非科班的人。我们最容易犯的错是把AI 说的当成对的把能跑当成做好了。因为我们底子薄AI 一通输出我们没能力分辨好坏就只能信。这恰恰是最危险的——你不是在用 AI是在被 AI 带着走它把你带哪儿你都不知道。所以非科班的人想靠 AI 长期做事反而更得逼自己补两样东西一是对你做的这摊东西心里要有最基本的判断二是养成不轻易相信能跑的习惯。这两样比多学一个框架重要得多。给你一张别被能跑骗了的小清单如果你也靠 AI 写代码、做产品AI 给你一版能跑的东西之后先别急着收过一遍这几条这个方案是不是绕了远路有没有更简单、更直接的写法它有没有顺手改了我没让它动的东西配置、结构、其它功能出了 bug我有没有办法定位还是说这段我压根看不懂它给的设计量大了、人多了扛得住吗我是因为判断它对才收还是只因为它能跑就收不用每条都死磕但最后一条一定要问自己。能跑是 AI 的及格线对是你的及格线。这两条线之间的距离就是你的价值所在。最后我想说绕回开头。一个独立开发者发现 AI 在他的项目里只能当配角一个号称 AI 写的产品被指来路不正——这两件事放一起说的是同一个正在发生的转变AI 把写出来变得很便宜之后判断什么值得写、写得对不对、好不好这件事反而变得更贵了。这对我这种非科班、半路出家的人其实是个好消息。因为它意味着决定你能走多远的不再是你科不科班、会不会背语法而是你有没有判断力、有没有品味、肯不肯为自己做的东西负责。这些东西AI 给不了你但你可以一点点养出来。AI 越能写你的判断越值钱。这话我是越用越信。你呢有没有被 AI 写的能跑坑过的经历评论区聊聊我挺想听听大家踩过的坑。能看到这里先给你比个心说明咱们多少算是同路人了哈哈哈。如果觉得这篇文章还不错记得点个赞、点个在看。你的支持也是我继续熬夜码字的动力。我是罗叨叨我会持续分享我看到的、学到的、踩过的坑我们下篇见。