现在在公司里面 vibe coding 到底还落没落地啊

现在基本就是你说的那种 ai 写代码，人工 review 的模式。

未来一两年应该有很多全自动的软件工厂，几乎不需要人工干预，这种模式已经出现了，只是目前模型的水平不够高没有大规模铺开。

现在基本上还是 SDD 多次修改讨论 plan 然后改动 不断 CR 然后自动化＋人工测试吧 纯 vibe 肯定是不存在的，现在人存在的价值就是去对齐 LLM 的语义空间

问题在于怎么让 AI 自动根据输入者的只言片语推导出完整自洽的需求。

落地了，但是 review 代码累得要死，有些人 spec 写完，代码改动巨多，我感觉看不过来代码。
上头对于开发效率提升有天然的提升要求，感觉更累了

需求还是要明确，这跟原来开发没啥区别啊。

人也不去 review 代码了. 基本上都是 claude code 写代码, codex 去 review. 不过 Claude code 封号太严重. 完全靠 codex 自己写自己 review 了.

@JasonYip 赞同。上规模的话用 Superpowers 这种来做 tdd ，普通人或者中小规模的话，sdd 如 Openspec 都是可以作为圣经的。
人现在又回到了文档地狱了，只是 ai 辅助下，构架师的门槛会低很多，不断去对齐这话相当贴切。人的需求，说到底，用语言表达太模糊了，毕竟我们有个想法，说出来和脑子里的东西完全不一样，脑子里已经涵盖了大量的上下文了。所以我还用 grill-me 。哈哈。

我们组的情况是，对外有 SLO 承诺还要人工 CR 代码，其他的都 Vibe 了。此外 OpenSpec 已经是垃圾了，别用了，翻来覆去生成一大堆的车轱辘话，人又不看，最后起到的效果只是强迫 AI 执行步骤而已，Spec 就是弯路。superpower 也应该被卸载了，gpt-5.6 或者 fable 用 superpower 都是反作用，太慢了，模型能力上来之后这些都是歪门邪道

外包，重复写业务代码，能够达到“使用问题不大”的程度，如果写一写复杂点的就很容易触碰边界，会同时浪费 token 和时间，还是有点痛的。

没有用最新的模型，只用到 gpt5.4 和 deepseek ，或差不多的模型。

我感觉像是把 AI 当成一种深度搜索工具。在保持现有设计原则的基础上去探索各种可能性，然后给你出报告。得让它的理解上升到设计层面才能尽量减少 bug

为什么要不断调试……你的测试覆盖不能保证代码边界吗。

[写出来的东西需要不断地调试，反复的修改] ? 你到底怎么向 agent 描述你的需求的？

我自己是很享受 vibe coding,一周前 3-4 天写提示词，后面 2 天生成代码和调试。业务稍微复杂点，AI 写出的代码都会有点问题，反复 AI review 和测试，人工只能是问题的地方看看，代码量太大人工是不合适的，还是要 ai 修改

emmm 我自己在公司用 vibe coding 的微信小程序已经上线了，算落地了吧～

AI 不能提升人的上限，只能提高下限

我们就在用啊，尤其是写 ui 这些无关紧要的地方疯狂用，底层核心逻辑和数据结构啥的还是得审查代码的

其实大部分情况 AI 写代码没问题，但还是存在小概率乱写
还有就是开发描述也会存在偏差，和 ai 说的和你想要的不一定完全一致，也会存在来回改的情况
如果不是程序员用 ai 开发，大概率会失控，目前还是离不开程序员的

我们公司应该是全员 vibe, ai 写，ai review, 很少有人会逐行 review 代码了

落没落地这个问题没什么意义，标准不一样，但是谈效率提升的话，非常明显
提出需求 --> 跟 AI 反复沟通需求细节、修改方向 --> AI 制定详细的 plan --> 人工浏览 plan 并给出反馈 --> 执行 --> review
整个流程下来以前一周干的活现在一两天就能做完，以前需要按月验证的设计方案，现在一周就能落地

我就很好奇，网上大家都在 vibe coding ，但现实里身边的同行都还没有。

AI 写的代码比 99% 的人靠谱，关键在于如何向它描述正确的需求、制定规则边界以及 TDD 为导向。

review 代码？不需要。对最终结果负责就行

我现在同事的代码 review 也是给 AI ，他们修问题也是 AI 。除非是服务端有通用接口的改动，某个人负责的特定业务代码，基本都不怎么人工看了，QA 团队测完，AI review 完就合并了

看技术基建，看技术负责人。让不懂装懂的来指挥 AI 提效做的不伦不类才最难受

落地了，而且基本上一个人一个项目的干。落地的关键其实还是看公司提不提供 token ，有 token 谁会不愿意免费用呢？

@gfbts 个人感觉，他更多的可能不是模型智力的问题，是沟通过程中，人和 ai 没有充分沟通。 但是这里又有一个悖论： 如果你是说我想要一个什么什么功能，ai 只能猜具体细节，但是如果你把每一个细节都整理出来给 ai ，你自己都写出来了。 感觉不太容易找到那个折衷点。

你用的什么在 vibe coding 。。。我前同事在 tiktok 说已经很久没手写代码了，cursor/cc/codex 全用

一个项目落地如果 10 份 开发也就 3 份，如果一个小公司可能开发能占到 7 份。虽然开发时用 AI 辅助无论你 start 多快使用了多少个 agent 并发进行。但是最后 end 都需要人 review 。最终都是卡在 review 和测试

@raysonlu 上周自己的 trae 来我们公司宣讲,最后提问我问他们自己的 ai 编程在自己的核心系统,比如支付这些系统中有什么落地的案例,结果给我扯了一堆 openspec 怎么描述好需求,现在大模型不会生成错误代码.

@raysonlu 你们公司有提供接近无限的 opus 额度嘛

个人玩具项目才能 vibe coding 啊，生产环境下 vibe coding 不是要命吗

我感觉公司里的热度已经消退了，春节后疯狂折腾了几个月后上下都对 AI 的实际生产能力有了清醒的认知，回落到了去年的人和 Agent 结对编程模式但效率比去年高很多，代价是外包同学好像是真不需要了

也是天天被老板催，要求出 AI Coding 的 SOP
让 AI 出了套基于 Openspec 的 PPT 应付交差，老板们觉得行~

都是 ai 写，自己验证，早就上生产了

@loveumozart 每个都充 20 刀吗

我自己 vibe coding 的中转站已经在用了，还在持续迭代中

@GabrielGarcia 没这么少，每个月公司会报销的

生产上写代码这一步已经 100%AI 了，更多的时间花在出可落地的详细技术方案上（不是 Ai 出的那种 ppt ），以及考虑边界条件和风险

从需求分析到开发到测试到提代码的自动化流程正在测试，预计年底就强制执行，谁再手写，谁就走人。现在就差个发布，但这个不是很花时间，暂时也不急。

我最近也在用 Claude Code 写东西，感受和你差不多。

最扎心的就是那个 diff 问题。用 AI 生成的代码看着没毛病，但其实隐藏的假设很多。比如我上次 Claude 给的代码在某个 edge case 直接崩了，review 的时候没看出来，等到上线才被发现。

所以现在我的做法是，简单功能放心用 AI ，但涉及复杂逻辑和错误处理的部分，还是得自己写。不然 review 也是走流程。

关键是团队能不能接受这种"AI 生成+人工优化"的节奏。如果 team lead 要求代码必须 100%可解释，那 AI 生成的代码反而成了包袱。

已经一年没写过代码了，最多 review 下，慢慢都要省略掉

看你怎么定义 vibe coding
如果是 pm 拿个 prd 甩给 ai 自动写代码完事儿自动上线，那应该没有公司能落地
如果你说的是研发接到需求通过 ai 分析，通过 ai 写代码，自己最多做做 review 那应该大多数公司都可以实现

工程问题不止有 coding