North@CreaoAI (@anorth_chen) “我有个文科生朋友，曾经用AI vibe coding做出了一个自己的小工具。 他特别兴奋，终于” — TopicDigg

我有个文科生朋友，曾经用AI vibe coding做出了一个自己的小工具。 他特别兴奋，终于体验到了自己当程序员的aha moment，于是分享到X上。结果评论区一群程序员开始挑毛病：什么生产环境不能用、代码质量太差、有bug、不规范…… 让他觉得很受挫也很困扰 对这个群体性的反应我一点都不意外。 其实程序员这个职业有一个很大的分水岭。 一类人长期负责接需求、写代码，把产品经理拆好的需求实现出来。 另一类人已经做到Tech Lead，负责技术管理和架构设计，需要理解业务、权衡成本、制定全局架构方案，对最终结果负责。 Claude Code刚出来的时候，这两类人的评价就完全相反。 做过技术管理的人，几乎都能立刻意识到它的价值，因为它极大提升了代码生产效率。 而长期做执行开发的人，更容易盯着它写出来的代码：这里不优雅，那里有bug，需要Review，最后得出一个结论："还是人写靠谱。" 问题在于，他们关注的是代码本身，而不是代码创造的价值。 事实上，这部分程序员里有相当大的比例，沉迷于欣赏所谓的"技术"。 他们会不断挑AI写代码的问题：架构不好、屎山、稳定性差、生产环境不能用…… 可他们往往讲不清楚，自己写的代码到底创造了什么价值。 因为只要没人给他们提需求，他们就无事可做。 写代码，到底是目的，还是满足市场需求、创造商业价值的手段？ 对于真正有判断力的人来说，知道该做什么远比知道怎么写代码重要。 AI出现以后，补足的正是代码生产力。 于是，当需求方开始直接使用Code Agent满足自己的需求，而不是再把需求层层传递给程序员时，一部分人的第一反应不是学习，而是否认。 之前有朋友问我，他一直不理解为什么那么多程序员喜欢跟AI较劲。 明明AI就是个工具，不好用改一改、优化一下不就好了？ 我回答了一句话： 因为他们自己在工作里，本来就像一个Agent。 他们不会把AI当作自己的杠杆，而会把AI当作自己的竞争对手。 因为AI正在接手的，恰恰就是他们一直负责的那部分工作。 在没有AI之前，一个成熟的软件团队本来就是这样运作的。 Tech Lead负责理解需求、权衡人力成本、开发成本、维护成本、业务优先级，甚至参与商业决策，再设计整体架构，保证长期可扩展，同时避免过度设计。 模块拆分完成之后，再分配给执行层开发，由Tech Lead审核方案和代码。 听起来是不是很熟悉？执行层做的事和Agent工作几乎一样。 所以后来我安慰那个文科生朋友。 我告诉他，不用和那些人争论，你应该理解他们为什么会有这样的情绪。 因为当你开始学着用AI自己vibe coding的时候，你其实在做空他们的未来。