整理｜冬梅、核子可乐 广州典丰
“氛围编码”留下的烂摊子，终究要让那些被裁掉的人回来收拾。
自生成式人工智能兴起以来，许多人担心它会对人类员工的生计造成损害。如今，CEO 们也开始承认人工智能的影响，裁员人数也开始增加。
1CEO 希望利用 AI 替换到大批开发者
根据招聘网站 Indeed 的最新报告，科技职位招聘数量较 2020 年下降了 36%。其中一部分裁员是因为 CEO 想用人工智能（AI）取代员工。
有不少科技公司已开始以 AI 和自动化为由，明确裁员或冻结招聘。今年 5 月，行业巨头 IBM 用人工智能取代了数百名人力资源员工，这也是其大规模裁员计划的一部分，该计划共裁撤了 8000 名员工。同样在 5 月，语言学习应用程序多邻国（Duolingo）的首席执行官路易斯・冯・安表示，公司将不再雇佣承包商从事可由人工智能完成的工作。
“先买后付” 公司克拉纳（Klarna）的首席执行官塞巴斯蒂安・西米亚特科夫斯基在 5 月称，公司已裁员 40%，部分原因是对人工智能领域的投资。
展开剩余91%Workday 首席执行官卡尔·埃森巴赫 (Carl Eschenbach) 在今年早些时候宣布大规模裁员的一封电子邮件中表示，“世界各地的公司都在重新构想工作完成的方式”，并指出公司对 AI 的“日益增长的需求”是裁员的原因。
印度科技巨头塔塔咨询公司，当时公司裁员 12000 人，并向外界称它正准备“为他们的客户和他们自己大规模部署 AI”。
尤其在氛围编程这一概念兴起后，更是加大了科技公司裁员的力度，甚至连操作技术的开发者们都面临着被 AI 替换掉的风险。
生成式 AI 行业号称要“颠覆”整个社会，而且在某种程度上讲已经取得了成功。AI 确实颠覆了社会上的诸多领域，包括教育、社交媒体乃至政治活动。更重要的是，它似乎也在颠覆科技行业本身。曾经利润丰厚的软件开发职位如今正愈发岌岌可危，其中最直接的威胁因素当属“氛围编程”——一种对经验要求更低、自动化水平更高的 AI 辅助软件开发形式。
但从结果来看，“氛围编程”对企业来说效果似乎并不理想。
2软件工程师新形态：为“氛围编程”提供付费修复服务
利用提示词由大模型快速生成的代码往往无法满足预期目标。而且颇为讽刺的是，如今企业此前放弃了熟练的程序员、转而选择成本低廉的聊天机器人的做法，导致其不得不雇用更多外包商来修复 AI 生成代码中的 bug。
技术媒体 404 Media 报道称，目前“氛围编程清理专家”正在崛起。这部分新型程序员擅长快速修复 AI 生成代码给企业带来的问题。这些自由开发者和部分公司，正通过修复劣质氛围编程软件来赚钱。
第一次注意到这波趋势，源自 Reddit 上流传的一条帖子，该帖子作者称自己接到了一个需求：通过修复氛围编程软件来赚钱。
故事这样的：
该作者接了一份兼职工作，为一家美容诊所开发内部排班系统，这个系统是由一位“超级敏捷开发者”（诊所老板自己用的这个术语，他不懂氛围编码）开发的。它是一个基于 Next.js + Firebase 的全栈系统，视觉上甚至还挺漂亮的，但也存在一些缺陷：
Fugazi 身份验证：任何登录 Firebase 的用户都可以通过更改 URL 中的 UID（经典的 IDOR）从任何客户端访问数据。
客户端上的服务器端功能：诸如支付验证和库存管理等敏感信息都位于前端，暴露在 JS 包中
Firebase 规则？当然不行，任何人都可以写入数据库。
版本控制？太烂了，而且没有暂存。所有内容都直接在生产实例上运行。
代码没有类型，没有测试，没有 ESLint广州典丰，没有“它正在运行，那就开始吧”的标准。
联系页面甚至没有重新验证码，但愿不会发生这种情况。
Fugazi 身份验证：任何登录 Firebase 的用户都可以通过更改 URL 中的 UID（经典的 IDOR）从任何客户端访问数据。
客户端上的服务器端功能：诸如支付验证和库存管理等敏感信息都位于前端，暴露在 JS 包中
Firebase 规则？当然不行，任何人都可以写入数据库。
版本控制？太烂了，而且没有暂存。所有内容都直接在生产实例上运行。
代码没有类型，没有测试，没有 ESLint，没有“它正在运行，那就开始吧”的标准。
联系页面甚至没有重新验证码，但愿不会发生这种情况。
所以最后，帖子的作者几乎需要重做所有事情，但他也拿到了应得的报酬。
氛围编程（即使用 AI 编程工具构建软件，相对忽略底层代码设计）名义上的好处在于，它允许每个人快速、轻松构建软件。但从现状来看，氛围编程项目往往会导致安全问题，甚至在食谱应用程序中推荐有毒食材。一旦发现最终软件的质量太差，就需要聘请专业软件工程师来重写其中的氛围编程部分，这反而违背了提高生产力、提高开发效率的初衷。
而“氛围编程清理专家”，实际就是通过修复这部分 AI 生成代码引发的混乱来赚钱。
另一位自由开发者 Hamid Siddiqi 专门在 Fiverr 上提供“氛围编程审查与修复”服务，并在采访邮件中他表示：
Siddiqi 表示，他经常帮助企业解决“AI 生成前端 UI/UX 设计中的不一致、代码优化不佳导致的性能问题、品牌元素冲突，以及功能虽然可行但使用体验笨拙或不够直观”等问题。他还提到，自己经常需要调整配色方案、动画和布局，以更好地适配创作者的审美意图。
Siddiqi 只是 Fiverr 上数十位专为氛围编程项目用户提供代码清理服务的开发者之一。而且像 Ulam Labs 这样的知名软件开发厂商，也坦言“会在氛围编程结束后进行清理”。
Ulam Labs 在官方网站上写道，“打算快速构建原型设计？是时候进一步夯实质量了。我们对此了然于胸。大家希望快速行动、发布 MVP（最小可行产品）以验证思路。但 AI 生成代码带来的技术债阻碍了进一步探索：未经测试、架构不够稳定、CI/CD（持续集成与持续交付 / 部署）遥不可及，每次变更像是在拆定时炸弹。别怕，我来助你！”
Swatantra Sohni 则创办了 VibeCodeFixers.com，这是个专门面向氛围编程项目、可提供经验丰富的开发者以协助修复或补全项目的网站。他表示已经有近 300 名经验丰富的开发者在网站上公布了自己的个人资料。到目前为止，VibeCodeFixers.com 在未经任何服务推广的情况下，已经为三、四十个氛围编程项目推荐了修复人选。网站当前的首要目标，就是尽可能多地吸引软件开发者加入进来。
Sohni 提到，早在 Andrej Karpathy 于今年二月提出“氛围编程”概念之前，他就已经开始从事这方面工作了。他买下一大堆与氛围编程相关的域名，并意识到像 VibeCodeFixers.com 这样的服务非常重要。因为他自己就经常需要就氛围编程项目寻求其他专家的帮助。今年三月，该网站在 X 上获得了大量关注，此后平台用户数量一直保持着缓慢增长。
Sohni 还撰写了一份“氛围编程社区研究报告”，内容来自他对参与氛围编程项目的非技术人员的采访。报告发现了大量与 Siddiqi 观点相似的问题，发现在现有功能之上添加新功能时特别容易引发崩溃。
Sohni 发现的另一个核心问题在于“资源消耗曲线”，即在应用开发的最后 10% 到 20% 阶段，新添加的功能往往会破坏原有功能，导致氛围开发者的 AI 使用费迅速攀升。理论上，在这个阶段引入人类开发者应该会更便宜、也更高效。毕竟大家对自己的首个项目是有感情的，不想轻易放弃。
“很多人是第一次开发应用程序，总以为一条提示词就能搞定，结果应用程序崩溃把他们的付出白白浪费了。但大家对应用程序是有感情的，所以氛围编程流程需要人类开发者的创造力来优化和支撑。”
理论上讲，如果大语言模型开始出现幻觉、制造问题，重新生成对氛围编程用户来说反而是个更好的选择。但 Sohni 认为，多数人不想放弃已经初见成效的输出结果，而 VibeCodeFixers.com 的意义正在于此。有人帮助修复应用程序中的 bug，肯定要比从头创建新应用程序更有吸引力。
Sohni 坦言，氛围编程肯定会继续存在，正如人类开发者会继续存在一样。
“我觉得人类开发者的职能范围会有所收缩，但 AI 编程仍然离不开人类的参与和督导。”
目前尚不清楚这些服务的普及程度。但随着氛围编程在小型企业中的日益流行，AI 生成代码的清理需求有望创造出不断增长的市场。毕竟与诸多被 AI 主导的其他行业一样，软件开发仍然离不开人类的参与和督导。
3网友怎么看？
随着“氛围编程”在业内引发越来越多讨论，不少人也开始关心它在真实开发场景中的可行性与风险。尤其是像 VibeCodeFixers.com 这样的服务，主打“替 AI 写出的代码收尾和修补”，让人既好奇又担忧。那么，网友们怎么看？
在 Reddit 上，有网友表示，自己压根就不信任氛围编码，更别提找个新人来修复这些 AI 写的代码了。
“我不会相信氛围编码。如果这个人寻找新手开发人员或仅基于 AI 单独完成这项工作，那么这绝对是一个问题，而且是一个真正的麻烦。”
“我不会相信氛围编码。如果这个人寻找新手开发人员或仅基于 AI 单独完成这项工作，那么这绝对是一个问题，而且是一个真正的麻烦。”
对于自由开发者从事氛围编程代码修复这件事，有 Reddit 用户表示，如果自己是自由开发者可能也不会轻易接这种活儿：
“如果成功了就好了，我只是有点害怕这种事。我处理过太多疯狂的客户了。”
“如果成功了就好了，我只是有点害怕这种事。我处理过太多疯狂的客户了。”
还有一些类似的评论，有人认为氛围编码就是个大坑，即便临时雇佣了开发者修复也无济于事：
“AI 生成代码导致停机与安全问题在很多企业发生了。自由开发者被要求修复这些问题，但客户往往不知道问题从哪里来，也不愿付出足够的时间或者预算让人彻底检查代码。”
“AI 生成代码导致停机与安全问题在很多企业发生了。自由开发者被要求修复这些问题，但客户往往不知道问题从哪里来，也不愿付出足够的时间或者预算让人彻底检查代码。”
还有用户认为：“我觉得要当一个好程序员来使用 AI，而不是让 AI 完全取代你自己写代码。AI 给你的只是起点，很多细节你还得去“抛光、修正、调试、重构”。
一个自由开发者补充：“我尝试让 AI 完成一些工作，然后自己去改错。第一次 AI 给的版本真的很烂，但经过多轮修改，可以变成能用的东西。但客户往往不愿意为这些修改付费。”
参考链接：
https://developers.slashdot.org/story/25/09/13/054206/the-software-engineers-paid-to-fix-vibe-coded-messes
https://www.euronews.com/next/2025/07/31/tech-ceos-say-ai-is-driving-mass-layoffs-experts-say-thats-only-half-the-story
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