Karpathy力推的Vibe Coding：YC企业都在用，创业还需要学编程吗？

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文章摘要

Andrej Karpathy提出的「Vibe Coding」概念正在硅谷迅速流行，这种编码方式通过对话让大型语言模型（LLM）生成代码，开发者只需沉浸在解决问题的氛围中，而无需关注代码的细节。这种方式在创业公司中尤其受欢迎，尤其是在从0到1的产品开发阶段。在YC的2025年冬季批次中，四分之一的初创团队表示其95%的代码由AI生成，这一现象表明，AI生成的代码已经成为创业公司开发流程中的重要组成部分。

「Vibe Coding」的兴起不仅改变了编码方式，还深刻影响了软件工程师的角色和招聘标准。传统的计算机科学训练和算法解题能力不再是招聘的主要标准，取而代之的是工作效率和快速编写代码的能力。工程师的角色逐渐从技术专家转变为产品工程师，他们需要具备出色的产品品味和系统架构能力，而不仅仅是编码技能。这种转变也反映了技术工具的强大，使得开发者能够以指数级的速度推进项目。

然而，「Vibe Coding」并非没有局限性。尽管AI在代码生成方面表现出色，但在调试和系统架构方面仍然依赖人类的判断和干预。特别是在产品达到市场契合度（PMF）后，从1到N的扩展阶段需要扎实的系统工程能力，而这正是当前AI工具的短板。因此，创业公司在不同阶段需要不同类型的工程师，初期依赖AI快速推出功能，后期则需要具备深厚系统思维的技术专家。

AI工具的普及也改变了招聘流程。传统的白板面试逐渐被实际编码任务和代码审查所取代。公司更倾向于评估候选人对工具的使用能力、调试能力以及系统设计能力，而不是传统的算法解题能力。这种变化反映了技术工具对工作流程的深刻影响，同时也提出了新的挑战：如何培养和评估新一代工程师的判断力和系统思维能力。

尽管AI工具大大降低了编码的门槛，但要成为顶尖的工程师或创始人，仍然需要刻意练习和传统训练。AI工具让开发者能够快速达到“足够好”的水平，但要达到卓越，仍然需要深入钻研技术细节和系统架构。这种分化可能会在未来形成两类工程师：一类是依赖工具的“足够好”的工程师，另一类是经过传统训练、具备深厚技术能力的顶尖工程师。

总的来说，「Vibe Coding」和AI工具的普及正在重塑软件开发的方式和工程师的角色。它们为创业公司提供了前所未有的速度和效率，但也带来了新的挑战，特别是在系统架构和人才评估方面。未来，如何在AI工具的辅助下培养和选拔具备系统思维和判断力的工程师，将是技术行业面临的重要课题。