Vibe Coding正在悄然重塑互联网行业的底层逻辑，它不再是简单的代码辅助工具，而是一场人机协作范式的革命。从产品构思到实现，这支'全栈智能体军团'让创新成本从'按月计算'骤降至'按天完成'，产品经理正在从文档撰写者转型为AI编排者。本文将深入解析这种新型生产关系如何突破传统研发流程的边界，以及从业者该如何构建'意图工程'这一核心能力护城河。

最近总在想一个事，咱们这行，是不是又到了一个十字路口。每天刷着各种信息，看着一个个新概念冒出来，又消失掉。但这次这个叫 Vibe Coding 的东西，感觉有点不一样。它不像一阵风，刮过去就没了，更像空气，慢慢渗透到每个角落。我作为一个在这个圈子里混了些年头的AI产品经理，想聊聊我的观察和感悟，不一定对，就当是朋友间的闲扯吧

第一章：风起于青萍之末：Vibe Coding为何成为2026年互联网的“新氧”

“新氧”这个词，我觉得用得特别贴切。它不是那种轰轰烈烈的革命，不是说一夜之间把旧世界砸个粉碎。它更像是在一个密闭的房间里，悄悄给你注入了新鲜氧气。你一开始可能都没察觉，只是觉得呼吸顺畅了，头脑清晰了，干活有劲了。等回过神来，你已经离不开它了

Vibe Coding 就是这种感觉。它让很多以前觉得憋屈、费劲、遥不可及的事情，突然变得触手可及

1.1 从Karpathy的预言到行业标配

我记得很早之前，Andrej Karpathy 就提过一个想法，大概意思是未来的编程会更像是在跟一个非常聪明、反应极快的实习生沟通。你不用再逐字逐句地教他怎么写代码，你只需要告诉他你想要什么，他就能帮你搞定。当时听着觉得挺科幻的，像是在看电影

可你看看现在，2026年了，这事儿不就是正在发生吗。我身边的一些朋友，尤其是在那些科技巨头工作的，他们告诉我，现在团队里用AI辅助写代码的覆盖率，说80%都算保守了，很多核心团队几乎是100%全员在用。这已经不是一个“要不要用”的选择题，而是“怎么用好”的必修课

《未来生存法则》里有个分析我特别认同，它说这种AI辅助编程工具，正在经历一个从少数极客的“专业技能”到所有人都能用的“通用工具”的转变。就像当年大家学着用电脑、用办公软件一样，它正在成为一种新的数字素养。这已经不是什么未来趋势了，这就是正在发生的现在，是已经铺开的现实

所以你看，当一个东西从少数人的玩具变成多数人的工具时，它的性质就变了。它不再是锦上添花，而是成了基础设施的一部分

1.2 互联网创新的永恒痛点与Vibe Coding的“解药”

咱们做互联网产品的，心里都有个痛，一个永恒的痛。那就是从一个绝妙的想法，到一个能让用户摸得着、看得到的产品原型，中间隔着一条巨大的鸿沟。这条鸿沟，就是时间和金钱的成本，我们行话叫“高昂的边际成本”

我做产品经理这么多年，憋在脑子里的想法能装满一个硬盘。但每个想法要落地，都得经历一个漫长的过程：写PRD、画原型、开评审会、排期、等开发、等测试……一套流程走下来，黄花菜都凉了。很多时候，不是想法不好，是验证想法的成本太高，高到我们不敢去试

《中国AI大模型Vibe Coding实战与思考》里那个产品经理的吐槽，简直说到了我心坎里。我们就像一群揣着藏宝图的人，但没有铁锹，只能在宝藏周围干着急

Vibe Coding 就像是突然有人递给了我们一把“振金”做的铁锹。之前看过一个案例，有个哥们儿用 Vibe Coding 的方式，三天就把一个想法做成了能交互的Demo。他自己都感慨，这在以前，从需求对齐到开发上线，没一个月根本下不来。这种“从月到天”的效率提升，是什么概念

这意味着，我们可以用极低的成本去“快速验证”我们的想法。一个点子行不行，不用再开无数的会去争论，直接花个一两天时间做出来，拿到用户面前去试试。行，就继续深入；不行，就马上掉头，几乎没什么沉没成本。这不就是互联网创新最梦寐以求的状态吗？它直接命中了我们这个行业“唯快不破”的核心需求

这剂“解药”，解的就是创新被高成本绑架的渴

1.3 不止于代码：一场人机协作范式的集体觉醒

聊到这里，可能很多人还觉得 Vibe Coding 就是个高级点的代码自动补全工具。你要是这么想，那格局就小了

我最近在看一些关于新一代AI模型的解读，比如《谷歌Gemini深度解读》里提到的，AI正在实现一个关键的跨越，就是“从对话到行动”。它不再只是一个能跟你聊天的语言模型，它正在变成一个能理解你的意图，并帮你完成任务的“行动者”

这跟《Vibe Coding 2.0》里提出的一个观点不谋而合，它说，在这种新的协作模式下，人的角色正在“从打字员到编排者”转变。你不再是那个吭哧吭哧敲代码的工人，你变成了一个指挥家，一个编排者。你负责提出构想，设定目标，把握方向，而AI这个“智能体军团”则负责具体的执行

所以，Vibe Coding 的本质，根本不是写代码的技术，而是一种全新的人机协作范式。它定义了一种新型的生产关系：人类负责输出“意图”，AI负责提供“执行力”。这是一个非常非常重要的转变，也是我这篇文章想反复强调的核心观点

我们正在集体觉醒，意识到我们身边多了一个能力超强、不知疲倦的伙伴。如何与这个新伙伴协作，将决定未来十年我们每个人的价值所在。这不仅仅是程序员的事，是产品、是设计、是运营、是所有互联网从业者的事

第二章：破局：Vibe Coding如何改写互联网产品研发流程

聊完了宏观的感受，我们来点实际的。Vibe Coding 到底是怎么在具体的工作中“破局”的。它不是简单地在某个环节提效，而是像水一样，渗透到了产品研发的整个流程里，从构思、实现到沟通，都带来了颠覆性的改变。过去我们那套“手工作坊”式的流程，正在被一种更接近“智能工厂”的模式所取代

2.1 构思与定义阶段：你的首席产品架构师

先说最早的阶段，构思和定义产品。以前我们是怎么干的？几个人关在会议室里，对着白板，进行一场“头脑风暴”。听起来很酷，但实际效果往往是一地鸡毛。想法发散了收不回来，讨论了半天没有结论，最后产品经理回去熬夜写几十页的PRD，写完发现跟会上聊的又不是一回事了

现在呢？完全不一样了。我最近就经常这么干。脑子里有个模糊的想法，我就打开一个对话框，开始跟AI“聊天”。就像《Vibe Coding三天》里描述的那个过程，我把我的想法用最自然、最口语化的大白话扔给它

“嘿，我想做一个给宠物主人用的社区应用，让他们可以分享宠物的日常，还能互相求助”

AI会立刻给我反馈，它会像一个经验丰富的产品架构师一样，开始向我提问：“这个想法很棒。我们来明确一下，目标用户是养所有宠物的人，还是只针对猫和狗？核心功能除了分享和求助，要不要考虑宠物健康档案或者附近宠物服务推荐？”

就在这一来一回的对话中，我的想法被不断地澄清、结构化。它会帮我梳理出清晰的用户画像，比如“一线城市、25-35岁、有稳定收入、将宠物视为家人的年轻白领”。它还会帮我进行功能优先级的排序，告诉我哪些是MVP（最小可行产品）必须有的，哪些可以放在后续版本。整个过程非常动态，非常有启发性

这种“动态共创”和“即时结构化”的体验，是传统脑暴和PRD文档模式完全无法比拟的。过去需要几天甚至一周才能完成的需求梳理和文档撰写工作，现在可能只需要一下午的“聊天”。更重要的是，这个过程产出的不是一份冰冷的文档，而是一个双方都深度理解的、活的“产品蓝图”

AI 在这个阶段，扮演的不是一个工具，而是一个不知疲倦、知识渊博、逻辑清晰的首席产品架构师。它把产品经理从繁琐的文档工作中解放出来，让我们能更专注于产品最核心的价值和用户洞察

2.2 原型与实现阶段：你的“全栈”智能体军团

好了，蓝图有了，接下来就是把它变成现实。这在过去是成本最高、最耗时的一步。但现在，我们有了一支“全栈”智能体军团。我喜欢把不同的AI工具看作是这个军团里不同兵种的士兵，它们各有所长，可以打出漂亮的“组合拳”

深度推理与核心逻辑的攻坚手

当产品涉及到一些复杂的业务逻辑时，比如一个电商系统的优惠券组合算法，或者一个社交产品的内容推荐策略，这就需要一个能“深度思考”的AI。就像《中国AI大模型Vibe Coding实战》里提到的，某些大模型开启“深度思考”模式后，它不再是简单地给你一段代码，而是会像一个高级架构师一样，帮你分析问题的不同解法，比较各种方案的优劣，甚至画出流程图来帮你理解。你把复杂的业务规则用自然语言描述给它，它能帮你生成核心的算法或服务框架。这是军团里的重装步兵，专门啃硬骨头

极致体验与快速迭代的突击队

对于前端界面和交互体验这种需要快速迭代、不断调优的部分，我们需要的是反应快、执行力强的突击队。比如，我觉得某个按钮的颜色不好看，或者某个交互动画不够流畅。我可以直接截个图，然后告诉AI：“把这个按钮换成品牌蓝，点击后加一个轻微的缩放效果”。

像同篇文章里提到的Trae那种“SOLO模式”，或者《Vibe Coding 2.0》里讲的Cursor那种“线性王者”工作流，它们就是为此而生的。你几乎可以在一个编辑器里，通过对话和简单的指令，完成从UI构建到交互逻辑实现的全过程。这种所见即所得的修改方式，让UI和交互的优化速度提升了一个数量级。它们是军团里的轻骑兵，灵活机动，指哪打哪

企业级合规与知识沉淀的后勤官

在真实的企业环境里开发，我们不能天马行空。代码需要符合公司的规范，要使用内部的组件库，还要考虑安全合规。这时候，一个懂“家规”的AI就特别重要。比如现在很多工具提到的RAG能力，就像是给AI外挂了一个公司的知识库。你可以把公司的设计规范、前端组件库文档、后端API接口说明都“喂”给它。

这样一来，当它生成代码时，就会自动使用公司推荐的组件，遵循统一的命名规范，调用正确的内部接口。它就像一个严格的后勤官，确保我们产出的东西不是“野路子”，而是符合工程化标准的。这对于保证代码质量和后续的维护至关重要

“从Demo到0.5”的边界

说到这儿，必须得泼一盆冷水，保持理性。虽然AI军团很强大，但我们必须清醒地认识到它的能力边界。目前，Vibe Coding 能带我们实现的，是“从0到0.5”，而不是“从0到1”。

就像《Vibe Coding三天》里那个作者最后得出的结论：“Demo ≠ 产品”。AI可以帮你快速搭起一个功能可用的前端交互原型，一个“看起来很美”的架子。但一个真正的、可以上线服务百万用户的产品，背后涉及到复杂的后端架构、数据库设计、高并发处理、系统安全、性能优化等等。这些深层次的东西，目前AI还很难完全掌控

《聊聊vibecoding为什么让人上瘾》里也提到了这种隐忧，就是对“系统掌控性”的担忧。AI生成的代码可能在小范围内运行良好，但当系统变得复杂时，这些代码可能会变成难以维护的“AI屎山”。它的可读性、扩展性和健壮性，都需要人类专家来把关和重构

所以，现阶段Vibe Coding最大的价值，是帮你完成产品从0到0.5的惊险一跃，快速验证商业模式和用户体验。而从0.5到1的艰苦长征，仍然需要专业的工程师来主导

2.3 沟通与协作阶段：统一的“可运行”语言

产品开发中最耗费心力的，除了写代码，就是沟通。产品、设计、开发、测试、运营，每个角色都有自己的“语言”，常常鸡同鸭讲。产品经理拿着PRD讲，设计师拿着高保真图讲，开发指着代码讲，大家都在用静态的、割裂的方式沟通，效率极低

Vibe Coding 带来的一个巨大变革，就是创造了一种统一的沟通语言——“可运行、可交互的活原型”

《未来生存法则》里说，未来人的角色会从“Coder”变成“Commander”。我觉得在团队协作里也一样，我们不再是围绕文档争论不休的“议员”，而是围绕一个活生生的产品原型进行指挥和迭代的“指挥官”

现在，产品经理不再需要写厚厚的文档，他可以直接用Vibe Coding生成一个0.5版本的原型，然后把链接发到群里说：“大家来玩玩看，这是我做的第一版”。

设计师点开原型，觉得某个地方的交互不顺畅，他可以直接跟AI说“把这个列表的加载方式从分页改成无限滚动”，改完再把新链接发出来。开发工程师看了之后，可能会说“这个前端效果不错，但背后的数据接口需要这样设计才更合理”，然后他可以快速地把后端逻辑的伪代码也集成进去

运营同事也能参与进来，他可能会说“这个分享文案不够吸引人，我们试试这个版本”，然后直接在原型里修改。整个团队的沟通，都围绕着一个共同的、不断进化的“活物”来进行。所有的讨论都变得无比具象，所有的修改都能即时看到效果

这让我想起了《氛围编程让每位教师成为创新者》里提到的一个教育案例，学生们不是先学枯燥的编程理论，而是先去“玩”一个已经可以运行的游戏原型，在玩的过程中产生兴趣，再去修改和学习。这和我们团队的协作模式何其相似。我们先“玩”这个活原型，在“玩”的过程中发现问题、提出想法、进行优化。这种“双向奔赴”的协作，极大地降低了沟通成本，提升了团队的协同效率和幸福感

第三章：新生：互联网从业者的能力进化与“新护城河”

聊完了流程的变革，我们必须把目光转向这场变革的核心——人。工具的进化，必然带来对人的能力的重新定义。很多人感到焦虑，担心自己的工作会被AI取代。我觉得，这种焦虑大可不必。历史告诉我们，每一次技术浪潮，淘汰的都不是人，而是守旧的技能。Vibe Coding 时代，我们的能力需要进化，我们的“护城河”需要重新挖掘

3.1 通用能力跃升：清晰思考与精准表达成为核心生产力

过去，我们评价一个人的生产力，可能会看他打字有多快，代码写得有多溜，或者PPT做得有多漂亮。但在Vibe Coding时代，这些“手艺活”的重要性在急剧下降。一项新的、更底层的能力正在跃升为核心生产力，那就是“清晰思考与精准表达”

《Vibe Coding到底是什么？》这篇文章的核心观点我举双手赞成，它说Vibe Coding的精髓，就是“和AI说清楚”。AI像一个能力无限但没有主见的超级工具人，你能不能用好它，完全取决于你能不能把你的“意图”清晰、准确、无歧义地传达给它。这个过程，我称之为“意图工程”

“意图工程”听起来很玄乎，其实就是把你的想法结构化、逻辑化。这比写代码语法要难得多。比如，你不能跟AI说“给我做一个好看的登录页面”，这种模糊的指令它无法执行。你必须告诉它：“我要一个居中布局的登录框，包含用户名输入框、密码输入框和一个‘登录’按钮。背景用深蓝色渐变，输入框要有圆角，按钮在鼠标悬浮时颜色要变亮”

你看，为了下达这个指令，你必须先在脑子里完成对“好看的登录页面”这个模糊概念的解构。你需要具备更强的逻辑思维能力，去拆解任务；需要更强的抽象能力，去定义组件和规则；需要更强的结构化表达能力，去组织你的语言

一些工具篇的文章，比如《Cursor使用技巧》或者《氛围编程》里，都总结过类似的“Prompt五要素”之类的框架，无非就是教你如何把“角色、背景、任务、要求、输出格式”这些信息说清楚。这些技巧的背后，都是在训练我们的“意图工程”能力

所以，未来最重要的能力，不再是你知道某个函数怎么写，而是你能不能把一个复杂的业务需求，拆解成一系列清晰的、可执行的指令。你的思考深度和表达精度，直接决定了AI这个超级杠杆能为你撬动多大的价值。这，是所有互联网从业者都需要修炼的内功

3.2 专业能力的进化，而非消亡

聊完通用的，再来聊聊专业的。程序员、产品经理这些核心岗位，是不是就没用了？恰恰相反，他们的专业能力不是消亡了，而是进化到了一个更高的维度

对程序员：从“建筑工人”到“总建筑师”

很多程序员朋友很慌，觉得AI能写代码了，自己要失业了。我觉得这是把程序员的工作简单理解为“写代码”了。AI现在能做的，更多是“添砖加瓦”的执行工作，但“画蓝图”、“打地基”这些核心工作，还得靠人

就像《AI Coding：重塑软件开发的未来》里讨论的，AI Agent虽然强大，但它很难处理真正复杂的系统。程序员的护城河，正在从写具体的业务逻辑代码，转向更高阶的领域

首先是复杂的系统架构设计。一个大型系统，如何进行服务拆分、如何设计数据流、如何保证高可用和可扩展性，这些需要宏观视野和深度经验的决策，AI目前还做不了。其次是AI智能体编排。未来的开发，可能更像是管理一个AI开发团队，你需要设计工作流，分配任务，并把不同AI Agent的产出有效地集成起来，你就是那个Orchestrator，那个总指挥。最后，是性能与安全的深度优化。AI生成的代码可能能跑，但性能好不好，有没有安全漏洞，这些都需要人类专家用专业的工具和知识去进行“代码审查”和“极限压测”。《Cursor深度解读》里也提到，用AI来“找bug”和“代码审查”依然是难点，因为这需要对上下文的深刻理解

所以，程序员的价值，从体力劳动的“建筑工人”，进化成了脑力劳动的“总建筑师”和“工程监理”

对产品经理/运营/创业者：从“画图工”到“产品灵魂捕手”

对于产品经理、运营甚至创业者这些非技术背景的角色来说，Vibe Coding 简直是天降神器。过去，他们的核心工作很大一部分是“画原型”和“写文档”，本质上是在做“翻译”，把自己的想法翻译成工程师能看懂的语言。这个过程漫长、低效，且容易失真

现在，他们可以跳过这个翻译环节，直接“创造”。你看那些案例，像乔向阳、杨泽昊这些人，他们可能一行代码都写不来，但他们能用Vibe Coding在极短的时间内，把自己的商业构想和产品创意变成可以交互的原型。他们的核心能力，不再是画图和写字

他们的核心能力进化成了什么？是“定义产品审美”，是决定产品的气质和调性。是“洞察用户场景”，是发现用户在特定场景下最真实的痛点和需求。是“设计交互Vibe”，是创造那种让用户感觉“很爽”、“很顺”的微交互和流程。这些关于“人”的、关于“美”的、关于“感觉”的东西，是AI无法替代的，是产品的灵魂

他们带领的不再是一个人类开发团队，而是一个AI智能体团队。他们用自己的洞察和审美，为这个团队设定方向，然后快速验证、快速迭代。他们的价值被前所未有地放大了

3.3 心理破除：最大的障碍是恐惧，而非技术

说了这么多，技术上的门槛其实在不断降低。现在，阻碍大多数人拥抱这场变革的，已经不是技术本身了，而是我们内心的恐惧

恐惧被淘汰，恐惧学习新东西，恐惧走出自己的舒适区。《未来生存法则》里有一章的标题我印象特别深，叫“淘汰你的是恐惧”。这句话真的太对了。我们害怕自己学不会，害怕搞砸了丢人，害怕自己多年的经验变得一文不值

但你看看那些零基础成功上手的案例，从教师到学生，从产品经理到艺术家，他们之前可能连代码是什么都不知道。他们是怎么做到的？他们只是放下了恐惧，勇敢地迈出了第一步

有一个观点我特别想分享给大家：“我们不是要成为程序员，我们只是想通过AI解决自己的问题”。这句话应该成为我们所有人的座右铭。你学习Vibe Coding，不是为了转行去当一个软件工程师，而是为了给你自己现在的工作赋能。产品经理用它来验证想法，设计师用它来实现动效，运营用它来做活动页面，老师用它来开发教学工具

所以，我们最需要做的，是一场心态上的转变。把AI看作一个杠杆，一个放大器。你要做的，不是去焦虑这个杠杆有多厉害，会不会砸到自己，而是赶紧走过去，拿起它，看看它能帮你撬动什么。行动，是治愈恐惧最好的良药

第四章：展望与冷思考：迈向“智能工厂”时代的挑战

当我们为Vibe Coding带来的效率革命欢呼时，也必须保持清醒的头脑。从“手工作坊”迈向“智能工厂”，绝非一帆风顺。兴奋过后，一系列新的、更复杂的挑战正摆在我们面前。如果我们不能正视并解决这些问题，今天的高效产出，可能就会变成明天的技术负债

4.1 “氛围宿醉”与“AI屎山”：如何保证代码质量与可维护性？

我把那种过度依赖AI生成代码，而不去理解和整理，最终导致项目失控的状态，称为“氛围宿醉”。就像喝多了第二天会头痛一样，Vibe Coding 用得太嗨，后遗症可能就是一座“AI屎山”

AI生成的代码，为了快速实现功能，往往会选择最直接、最省事的方式。它可能不会考虑代码的可读性、模块化和扩展性。当项目规模还很小的时候，这个问题不明显。但随着功能不断叠加，这些“临时代码”会像藤蔓一样缠绕在一起，最终让整个系统变得脆弱不堪，难以维护。改一个地方，十个地方报错，这就是典型的“屎山”症状

怎么解决这个问题？光靠AI自觉是不行的，必须建立起一套新的工程化实践。我觉得《中国AI大模型Vibe Coding实战》里提出的“AI代码审查机制”是一个很有意思的设想。我们可以训练一个专门的“审查AI”，它的任务不是写代码，而是阅读和分析AI生成的代码。它会检查代码是否符合团队规范，是否存在潜在的逻辑漏洞，是否过度复杂，并给出重构建议。让AI来监督AI，形成一种制衡

另外，像《Cursor深度解读》中提到的“Shadow Workspace”这类前沿探索也很有启发。它允许你在一个安全的沙箱环境里，让AI自由地进行重构和实验，而不会影响到主代码库。只有当人类确认AI的修改是正确且优雅的，才会合并回去。这相当于给AI一个“草稿本”，避免它直接在“正式作业”上乱画

未来的工程化，必须把审查、测试和重构的规范，深度融入到人机协作的每一个环节。我们不能只要速度，不要质量。否则，“智能工厂”生产出来的，可能只是一堆漂亮的废品

4.2 数据隐私、合规与工具选型迷思

第二个现实问题，就是安全和合规。当我们把自己的想法、甚至是公司的核心代码，发送到云端的AI模型时，你有没有想过这些数据的安全问题？

之前看到有开发者分享，说用某些工具时，感觉自己的代码就像在“裸奔”，心里很不踏实。这种对隐私的隐忧是真实存在的。特别是对于企业来说，将包含商业秘密的项目代码上传到第三方平台，风险极高。万一数据泄露，或者被模型拿去“学习”了，后果不堪设想

这就引出了一个复杂的工具选型问题。市面上工具这么多，国内的、国外的，像Cursor、Antigravity等等，到底该怎么选？我觉得没有标准答案，关键要看你的场景和底线

对于个人开发者或者不涉及敏感信息的项目，可以选择那些云端大模型驱动的工具，它们通常能力更强，能带来极致的效率体验。但对于企业，特别是对数据安全有严格要求的金融、政务等领域的企业，私有化部署几乎是唯一的选择

像国内一些大厂推出的编码助手，比如通义灵码，它们强调的一个重要特性就是支持私有化部署。这意味着企业可以把AI模型部署在自己的服务器上，所有的数据和代码都在内网流转，彻底杜绝了数据泄露的风险。虽然这可能需要一定的部署成本，但在安全和合规面前，这点投入是值得的

所以，未来的技术选型，不再是单纯地比较哪个工具更聪明，而是一个在效率、安全、成本之间进行综合权衡的决策过程。每个团队、每个企业，都需要找到最适合自己的那个平衡点

4.3 未来的组织：从“团队”到“指挥官+智能体网络”

最后，我想把视角再拉高一点，聊聊对未来组织形态的畅想。当Vibe Coding 成为标配，当每个人的创造力都被AI杠杆放大的时候，我们现在这种层级分明、部门林立的公司组织形态，还适用吗

我觉得可能会发生深刻的改变。未来的互联网公司，可能会变得更像一个好莱坞的电影剧组。组织的核心不再是固定的“团队”，而是一个个灵活的、以项目为导向的“人机混合单元”

每个单元的核心，是一个或几个“指挥官”。他们可能是产品经理、设计师、或者某个领域的专家。他们负责定义项目的愿景、目标和灵魂。而在他们周围，是一个由各种AI智能体组成的“网络”。有负责前端的AI，有负责后端的AI，有负责测试的AI，还有负责数据分析的AI

人类指挥官的角色，将更加侧重于那些AI无法胜任的工作：战略规划、创意发散、审美判断、伦理决策，以及为最终结果承担责任。而大量的执行层工作，将被高度自动化的AI智能体网络所取代。公司的结构会变得极其扁平，人员规模可能大大缩小，但创造力却会指数级增长

这让我想起了《氛围编程》文末对教师角色的类比。文章说，在AI时代，教师不再是知识的灌输者，而是学习氛围的设计者、学生潜能的激发者。他们的角色被“重新定义”了

我觉得，我们所有互联网从业者的角色，也正在经历同样深刻的“重新定义”。我们不再是流水线上的螺丝钉，我们正在成为一个个“智能工厂”的厂长和设计师

结语：拥抱不确定性，成为驾驭氛围的“造船者”

聊了这么多，从现象到流程，从个人到组织。Vibe Coding 这股浪潮，已经不是我们想不想上船的问题，而是船已经来了，我们必须思考如何成为一个优秀的“造船者”

它是一个时代赋予我们的强力杠杆，是创新的“新基建”。对于我们每个身处其中的互联网人来说，最重要的不是焦虑自己会不会被取代，而是应该立刻行动起来，去学习、去实践

去利用这个新基建，去放大我们自己身上那些最独一无二的价值：你的业务洞察，你的创意灵感，你的审美判断，你的决策魄力。这些，才是AI永远无法复制的。在AI时代，这些能力将为你构建起新的、更坚固的竞争优势，让你从一个被浪潮推动的人，变成一个驾驭浪潮的人