停止“氛围编程”（Vibe Coding），拥抱新一代软件工程
本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/02/28/agentic-software-engineering
大家好，我是Tony Bai。
欢迎来到微专栏 《AI 智能体时代的软件工程》的第一讲，也是开篇词。
想象一下，你刚刚招募了一位极度聪明的初级程序员。
他有着令人“毛骨悚然”的执行力：当你去泡杯咖啡的功夫，他已经噼里啪啦写完了 1000 行代码，不仅编译通过，测试也全绿，看起来极其专业。
但很快，你发现了令人窒息的另一面：
- 他没有任何架构直觉，完全不顾及系统未来的可维护性；
- 他极其盲目自信，会在没有彻底理解业务意图时就大刀阔斧地重构核心逻辑；
- 最要命的是，他有着严重的“失忆症”——今天你刚纠正过他的代码规范，明天一早，他又会带着饱满的热情，把你昨天的纠正忘得一干二净，并再次犯下完全相同的错误。
请问，你会敢让这样一位员工不受限制地直接把代码推上生产环境吗？
绝对不敢。你会为他安排极其严格的代码审查，设定明确的边界，要求他每做一步都提供详尽的证据。
然而，这正是当前整个行业在面对 AI 智能体（AI Agents）时，正在犯下的致命错误。
过去这两年，从 GitHub Copilot 到 Cursor，再到各种强大的命令行编码智能体(比如Claude Code、Codex等)，整个开发生态陷入了一场名为“氛围编程”（Vibe Coding）的狂欢。开发者们发现，只要用自然语言“连哄带骗”地去引导 AI，凭着感觉不断点击“重新生成”，总能碰巧凑出一个看起来能跑的程序。
对于写个一次性脚本或做个原型，这感觉就像魔法一样棒。但如果你是在构建一个长生命周期、需要高可靠性的企业级软件，这种“氛围编程”无异于用 Windows 画图软件去设计一座跨海大桥。
速度是有了，但信任债务（Trust Debt）正在疯狂累积。
为什么 AI 写代码越快，你的团队越痛苦？
很多研发 Leader 和资深开发者最近都有一个共同的痛点：AI 并没有减轻工作量，它只是把“写代码”的痛苦，转移成了“读代码和收拾残局”的痛苦。
在传统软件工程中，由于是人类逐行敲击键盘，代码的“产出速度”天然受限。这个物理限制，给了我们的大脑足够的时间去消化上下文、思考架构边界，并在潜意识里完成质量校验。
但在如今的智能体时代，代码生成的速度不再是瓶颈，人类的注意力和审查带宽成为了绝对的瓶颈。
当 AI 队友可以在几秒钟内吐出几百行横跨多个微服务、改动了数据库 Schema 甚至引入了新依赖的代码时，传统的“拉个 Pull Request，人肉看两眼 Diff”的审查机制瞬间就崩溃了。你面对的是一座由于局部极度优化，但全局逻辑可能支离破碎的“现代化屎山”。
如果你只是把 AI 当成一个“跑得更快的打字机”，而不去升级包裹在 AI 外面的工程管理体系，你最终得到的不会是十倍的提效，而是以光速制造出的系统灾难。
软件工程不仅没有死，反而迎来了“工程化”的黄金时代
有人说，“有了 AI，软件工程就不存在了”。这完全是外行看热闹的错觉。
土木工程从来就不是关于如何徒手搓出一块完美的钢筋，而是关于如何在材料存在公差、工人会犯错的客观现实下，通过冗余设计、安全裕度和检验标准，造出绝对可靠的桥梁。
同样，AI 智能体时代的新一代软件工程，其核心就是：如何在一个由大量“具有随机性（Stochastic）、不可靠”的 AI 队友和人类组成的混合团队中，通过系统性的工程约束，持续、稳定地交付可被绝对信任的软件系统。
再通俗直白一些，就是我们需要把非确定性的魔法，关进确定性的工程笼子里。
坦白说，这套颠覆性的思维范式并非我凭空捏造。在过去的一段时间里，我深受软件工程业界前沿大佬Ahmed E. Hassan的影响，阅读了他的有关Software Engineering 3.0(简称SE 3.0)的论文和著作《Agentic Software Engineering》。尤其是后者，这本书像一座灯塔，极具前瞻性地定义了智能体软件工程的理论框架与核心悖论。
但在反复研读，并尝试将其引入我日常的真实研发流水线后，我深深地感受到：“看懂理论”和“把它变成团队日常执行的肌肉记忆”之间，还隔着一条名为“工程落地”的鸿沟。
这正是我策划这门微专栏的初衷。
在这里，我们不讲那些几个月就会过时的 Prompt 奇技淫巧，也不教你怎么安装某个特定的 AI 插件。我将把《Agentic SE》一书中最具价值的底层心法，结合我在真实复杂架构中的开发实践与踩坑经验，为你翻译并重构为一套“心法 + 战术 + 落地模板”的实战指南，教你如何将非正规军的“氛围编程”，全面升级为正规军的智能体软件工程。
在接下来的内容中，我们将深度探讨：
- 如何利用 AI “不知疲倦”的特质，把枯燥的边界测试和重构做到极致？
- 如何设计任务简报，用“意图契约”取代松散的提示词，给 AI 划定自治的安全边界？
- 如何构建合并就绪包（Merge-Readiness Pack），让基于“代码 Diff”的审查，升级为基于“证据链”的审计？
- 当你的团队从“1个人+1个AI”演进到“10个人+100个并发运行的 AI”时，如何设计自动化的协同流水线，避免它们互相踩踏？
- 为什么在 AI 时代，像 Go、Rust 这种“默认无聊、限制颇多”的强类型语言，反而成为了企业级系统最坚实的底座？
微专栏目录抢先看
本专栏共计 14 讲，分为四大核心模块：
模块一：认知重塑 —— 从“氛围编程”到“智能体工程”
- 第 1 讲 | 停止“氛围编程”（Vibe Coding），拥抱新一代软件工程
- 第 2 讲 | 危险的“初级天才”：AI 队友的四大致命悖论
模块二：人机协作设计模式 —— 压榨 AI 队友的“非人类”优势
- 第 3 讲 | 无尽迭代与超越完成：利用 AI 的“不知疲倦”
- 第 4 讲 | 沟通降本：把“脏乱差”的意图转化为精准的研发契约
- 第 5 讲 | 免费的架构委员会：零社交成本的“魔鬼代言人”
- 第 6 讲 | 并行分解与一次性赌注：零成本验证多种技术方案
模块三：可靠性保障工程 —— 把“随机性”关进笼子
- 第 7 讲 | 任务工程 (Mission Eng)：告别 Prompt，建立“自治契约”
- 第 8 讲 | 上下文工程 (Context Eng)：把知识视为接口，而非垃圾场
- 第 9 讲 | 基于证据的审查：千万别信 AI 的“测试已通过”
模块四：平台与团队规模化 —— 打造多智能体协同流水线
- 第 10 讲 | 协同工程：避免“连环车祸”的自动化流水线设计
- 第 11 讲 | 双态工作台：为何我们需要为 AI 重构 IDE？
- 第 12 讲 | 信任工程：建立 AI 时代的“三维材料清单 (BOM)”
- 第 13 讲 | 语言工程：代码可读性，AI 时代最核心的架构决策
- 第 14 讲 | 结束语：认清现实，去当驾驶法拉利的赛车手
模块五：加餐篇 —— 将 Agentic SE 注入 Claude Code
待定，看微专栏订阅人数是否超出预期^_^
小结：变革的临界点已经到来
那些还在死磕代码生成速度的团队，最终会被堆积如山的“神秘技术债”压垮；而那些率先建立起现代智能体工程体系的团队，将真正驾驭这股洪荒之力，获得十倍甚至百倍的产能飞跃。
你是想成为那个在失控的自动驾驶汽车里尖叫的乘客，还是想成为从容掌控整个 AI 赛车车队的总指挥？
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