Vibe Coding 之后：从写代码到写文章，我和 AI 的两种协作方式

最近几个月，越来越频繁地听到一个词：Vibe Coding。

一开始，我还以为是什么新的编程技术，或者是冒出来的什么新AI 模型。

后来慢慢了解才发现，它并不是一种技术，而是一种新的“搬砖方式”。

简单来说，Vibe Coding 大概可以概括为一句话：

自己定义框架、找准感觉，然后让 AI 去填充具体的代码实现。

现状

这不巧了，这种所谓的 Vibe Coding，不就是现在我们有些人的工作方式吗？

很多时候，并不是我们不知道自己想做什么。我们的需求很清楚，整体思路和系统框架也都在脑子里。

问题是： 1. 要么我们码力有限；2. 要么懒得从0一行一行写；3. 亦或是知道自己写出来也不够优雅，索性就不写了。

AI大模型变强大之后，解决这个困境的方式就成了：自己提需求，把搬砖的活交给 AI。也算是一种外包，但这种外包的成本就低太多。

1. 明确自己要做什么
2. 把需求和整体框架丢给 AI
3. 让 AI 写具体的实现代码
4. 自己负责检查、测试和少量修正

实例

我自身最典型的案例，就是最近完成的自动交易系统。

https://mp.weixin.qq.com/s/pk4ZuT_BeIzO0R4cxwnMag

这个系统我很早就想写了。需求我很清楚，框架我也心里有数，但就是一直拖着没写。也不是完全写不出来，真正写起来的话需要花费不少时间，写出来的东西大概率我也会觉得不专业。

直到最近，我把需求和结构完整地丢给Codex 和灵码，事情才真正开始推进。

它们负责把“骨架”变成“实体代码”，我负责在中间不断提要求、修细节、反复迭代。

虽然过程中也踩过不少坑，但在几轮来回之后，最终的成品，基本就是我脑子里最初想要的东西。

不过，Vibe Coding 其中重要的一环还是：AI必须清楚你到底想要什么。

如果需求和框架不清晰，让它随便发挥，写出来的东西大概率并不是真正能用的。

所以，我们首先得弄明白：我们自己的需求是什么，实现这个需求的大致思路或者框架是什么样的。

前提

当然，Vibe Coding 能够成为现实，最根本的原因还是：大模型真的变强了。

现在很多工程级别的代码，已经做到了：

• 不需要大量人工修改
• 逻辑清晰
• 结构完整
• 直接就能跑通

这在几年前几乎是不可想象的。

AI写文字

不过，AI 在写代码这件事上非常强，但在文字创作上，我反而没那么“放心”。 原因是：AI 写的文字，太“完美”了。读起来不像是人写的，没有“人味”。

对于纯AI写的文字，阅读者大概也能一眼看出来：这是AI生成的。然后就没什么兴趣了。

现在不少平台（包括微信公众号），对 AI 生成内容都有检测和限流机制。如果一个平台充斥着大量“完美但空洞”的 AI 文字，最终只会变成垃圾堆，对平台生态本身也是不利的。

而人写的文字，存在着诸多“毛病”：有时不严谨，有时跳跃，有时甚至有语病。但这正是“人味”，是人与人交流和沟通所必须的味道。

写代码需要完美，但写文字不能太完美。因为人与人之间交流需要有“人味”，但这种“人味”我感觉目前AI很难模仿和生成。并且，不同的人有不同的“人味”风格，就跟每个人的面容是独一无二的一样。

从这个角度看，文字创作者被 AI 完全取代的概率，反而没那么高，至少没有程序员那么高。

与AI的合作

虽然如此，AI 在辅助我写公众号推文这件事上，依然帮了我很大的忙。

我现在基本固定采用下面这种流程：

① 我先写一个「初稿」

这个初稿通常是：

• 边写边想
• 结构不一定完美
• 语言比较随意

但有一个前提： 核心观点和信息一定是真实、是我自己想表达的。

② 再交给 AI 润色

我不会让 AI 从 0 写，而是让它基于我的初稿，重点做三件事：

• 遣词造句优化
• 段落结构调整
• 阅读节奏与信息流梳理

这样出来的内容：

• 比纯 AI 生成的真实得多
• 又比我的原稿更好读、更顺

这种合作方式，和写代码时“我给框架，AI 写实现”是完全不同的体验。

状态

最后，顺便回应一个经常被问到的问题：写这么多文字，不累吗？

前几天我在推特上看到一句话，大意是：如果你在做自己真正感兴趣、或者足够擅长的事情，其实并不会消耗太多精力。因为那更像是一种条件反射，而不是刻意的输出。

这句话我挺有共鸣的。对我来说，写这些东西本身就是一种整理思考、释放压力的过程。与其说是消耗，不如说是一种解压方式。

虽然我谈不上多会写文字，但我写这些东西的时候是感觉非常轻松的，不用刻意去“憋文字”，而是一种自然输出。这大概就是“擅长”的定义。