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cursor 的 @ryolu_ 说的没错，当前 Vibe Coding 最终的把控者还是人，AI 并不知道车应该开往什么方向，如果不在全局方案上进行把控，那么 AI 只会添加对特定问题最常见的解法，而缺乏整体思考。 ——- 以下是翻译原文 软件仍然是关于思考的。 软件的本质始终在于将模糊的人类需求转化为精确、环环相扣的系统。其精髓在于分解：创建哪些抽象概念，边界应该设在哪里，各个部分如何沟通。 如今，人工智能编程带来了一个新的陷阱：速度的假象，却缺乏结构。你可以快速生成代码，但如果没有清晰的系统架构——真正的边界、实际不变的要素、核心抽象——最终只会得到一堆勉强能用，但很快就会失效的代码。它之所以混乱不堪，是因为底层缺乏连贯的思维模型。 人工智能并不能取代系统思维——它只会放大缺乏系统思维的代价。如果你不清楚自己想要什么样的结构，人工智能会用它见过的最常见模式来填补空白。你会得到针对特定问题的通用解决方案，在需要清晰边界的地方却出现了耦合代码，最终得到三种不同的实现同一目标的方法，因为你从未明确指定唯一方法。 随着 Cursor 处理的任务越来越长，“大致正确的方向”和“精确理解的系统”之间的差距会呈指数级增长。当智能体执行 100 步而不是 10 步时，你的角色会变得更加重要，而不是更不重要。 技能从“写好每一行”转变为“将整个系统记在脑子里并传达其精髓”： - 定义边界——核心抽象是什么？该组件应该知道什么？状态存储在哪里？ - 明确不变式——哪些条件必须始终成立？哪些常量和默认值使系统能够正常运行？ - 指导分解——它应该如何分解？它的自然结构是什么？哪些部分稳定，哪些部分可能发生变化？ - 保持一致性——随着人工智能生成更多代码，你要确保它符合思维模型，遵循模式，尊重边界。 这就是优秀建筑师和设计师的职责：他们并非事无巨细地编写代码，而是掌控系统设计，引导其走向连贯一致。而代理人只是行动迅速、执行力极强的团队成员。 危险在于，人工智能让人觉得思考是可有可无的，从而忽略了思考本身。人们通过提示进入自己并不理解的代码库。由于从未参与设计，他们无法进行调试。由于没有结构，只有不断积累的功能，他们也无法扩展代码库。 那些对系统进行深入思考的人现在可以以百倍的速度工作。你把时间花在解决难题上——理解你正在构建什么以及为什么构建——而人工智能负责机械翻译。你不会被语法所困扰，因此可以更长时间地专注于架构层面。 未来不是“人工智能取代程序员”或“人人都会编程”，而是“那些能够清晰思考系统的人能够以惊人的速度构建系统，并且不会大规模地制造低劣产品的人”。 关键在于：驾驭复杂性，将其清晰分解，并精确地传达结构。减少语法，注重系统；减少实现，注重架构；减少编写代码，注重设计连贯性。 人类擅长发现规律，理解权衡取舍，并判断事物应该如何组合在一起。 人工智能无法让你摆脱思维混乱——它只会让思维混乱的速度更快。