别再“Vibe Coding”了：2025 年专业开发者是如何驾驭 Coding Agent的？

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/01/07/stop-vibe-coding-professional-developers-master-coding-agent-2025

大家好，我是Tony Bai。

在社交媒体上，我们经常看到这样的神话：“我用 AI Agent，只凭感觉（Vibe）就写出了整个应用，甚至不需要看代码。” 这种被称为“Vibe Coding”的现象真的代表了专业开发的未来吗？

近日，来自 UCSD 和康奈尔大学的研究团队发表了一篇题为《Professional Software Developers Don’t Vibe, They Control: AI Agent Use for Coding in 2025》的论文。通过对 13 位资深开发者的实地观察和 99 份详细调查，他们揭示了一个截然不同的真相：专业开发者并不“Vibe”，他们严密“控制”。

img{512x368}

控制权是核心

研究发现，经验丰富的开发者（平均 12.8 年经验）虽然高度认可 AI Agent（如 Cursor, Claude Code, GitHub Copilot）带来的生产力提升，但他们拒绝交出方向盘。

与“Vibe Coding”所倡导的“完全信任 AI、不看代码、只管运行”不同，专业开发者采取了一种战略性的控制（Strategic Control）模式：

规划先行：在写第一行代码前，他们会要求 AI 生成详细的实施计划，甚至 Markdown 格式的任务清单。
分步执行：他们不会让 AI 一次性完成所有工作，而是将其拆解为一个个小任务（平均每个 prompt 仅包含 2.1 个步骤），步步为营。
严格审查：69% 的受访者表示会逐行审查 AI 生成的代码，因为他们深知“作为软件工程师，我不能把责任外包给 AI”。

AI Agent最擅长（和最不擅长）什么？

论文通过大量数据，梳理出了 AI Agent在当前技术水平下的“能力边界”。这对于我们日常决定“何时使用 AI”极具参考价值。

✅ 舒适区：AI Agent的拿手好戏

这些任务被认为是高收益、低风险的：

样板代码与脚手架：生成重复性代码、配置文件、初始项目结构。
编写测试：为现有代码生成单元测试（这甚至改变了一些开发者的习惯，让他们更愿意做 TDD）。
解释与文档：解释复杂的代码逻辑、错误堆栈，或撰写文档。
简单重构与调试：重命名变量、提取函数、修复简单的逻辑错误。
原型开发：快速构建一次性的演示原型。

❌ 禁区：AI Agent的“滑铁卢”

对于以下任务，开发者普遍表示 AI “不胜任”或“风险过高”：
* 核心业务逻辑：涉及复杂领域知识、特定业务规则的代码。
* 复杂重构：跨越多个文件、涉及架构调整的大规模重构。
* 系统设计与决策：没有人愿意将技术选型或架构决策交给 AI，虽然可以用它来头脑风暴，但决策权始终在人。
* 安全关键代码：涉及支付、鉴权等高风险模块。
* “一步到位”的完美代码：AI 几乎从未在第一次尝试中就生成完美无缺的代码，必须经过多轮迭代。

最佳实践：像工程师一样 Prompt

研究中最有趣的部分是观察资深开发者如何写 Prompt。他们不是在“聊天”，而是在“编程” AI。

高效 Prompt 的特征：

极度详尽的上下文：不仅仅是需求，还包括 UI 元素名称、技术术语、领域对象、相关文件引用、特定库的版本等。
利用“伪代码”思维：一位开发者表示：“我将软件工程的经验应用到 Prompt 中……我提供规格说明、经济模型、具体的成功标准。这不仅是 Prompt 工程，这是良好的沟通。”
维护上下文文件：一些开发者会维护一个 CLAUDE.md 或 TASKS.md 文件，专门用来存储项目规范、代码风格指南和当前任务状态，让 AI 始终“在线”。