软件开发的未来会以 vibes 为基础吗？

快速阅读: 据《Ars Technica》称，在进行氛围编码时，独立软件开发者西蒙·威尔森指出，虽然这种方法有趣且有助于验证想法，但也存在风险。AI生成的代码可能包含错误，且在生产环境中调试难度大。尽管编码工具有事实核查功能，确保代码可运行，但在企业环境中，维护和可靠性标准可能难以满足。因此，氛围编码需谨慎使用。

在进行这么多氛围编码时，我们不得不求助于一位专家来调试这些氛围。独立软件开发者和人工智能研究员西蒙·威尔森在接受Ars Technica采访时提供了关于AI辅助编程的深入见解。“我真的喜欢氛围编码，”他说，“这是一种尝试想法并验证其是否可行的有趣方式。”但威尔森认为这种方法也有其局限性。“通过氛围编码进入生产代码库显然是有风险的。作为软件工程师，我们大部分工作涉及的是进化现有系统，而底层代码的质量和可理解性至关重要。”在某种程度上，理解至少一些代码很重要，因为AI生成的代码可能包含错误、误解和编造的内容——例如，AI模型可能会生成对不存在的函数或库的引用。开发人员本·萨瑟在X平台幽默地表示：“氛围编码很有趣，直到你必须调试氛围编码。”这突显了这一根本问题。威尔森最近在他的博客中辩称，使用AI编码工具遇到幻觉并不像将虚假的AI生成信息嵌入书面报告那样有害，因为编码工具有内置的事实核查功能：如果有编造的内容，代码就无法运行。这就为氛围编码设定了一个自然的边界——代码要么能运行，要么不能运行。即便如此，在专业环境中，氛围编码的风险与收益计算变得更加复杂。尽管个人开发者可能愿意接受氛围编码带来的折衷，但在企业环境中，通常需要遵守代码的可维护性和可靠性标准，而这些标准可能是氛围编码解决方案难以达到的。当代码未能按预期工作时，调试需要理解代码实际做了什么。

(以上内容均由Ai生成)