我們訪問了超過150名軟件工程師，了解他們對「vibe-coding」（氛圍編碼）的看法
人工智能（AI）徹底改變了編碼的模樣。我們特意問了軟件工程師們對這個變化的感覺。
「vibe-coding」這個詞由Andrej Karpathy創造，意思是利用AI來生成程式碼。這詞迅速在全球開發者間流行起來，甚至被柯林斯詞典選為2025年年度詞語。不到一年後，Karpathy自己也坦言作為程式員，他「從未感到如此落後」。
我們調查了167位軟件工程師，問他們在vibe-coding浪潮中，是感覺領先、落後還是跟得上。結果顯示，約47%（75人）自認能跟上，30人感覺領先，27人感到落後。另有28人（約17.5%）完全不使用AI編碼工具，理由是工具不夠成熟或學習成本太高。這群人拒絕公開談論原因。
雖然調查非科學嚴謹，但能反映出業界對快速變化的心態。
以下是8位工程師的分享，他們對AI編碼工具的看法和使用經驗各有不同，有人視它為救星，有人則謹慎以待。
行業顛覆者？還是僅僅另一種工具？
23歲的AI顧問Ryan Shah來自亞特蘭大，剛畢業於計算機資訊科技。他現時使用Cursor、Google的Antigravity和Claude Opus 4.5等AI工具，認為這些AI已達到「中階工程師」的水平。雖然他有時會想：「我真係需要學寫code咩？」但他不後悔學過軟件工程，因為這教會了他「閱讀程式碼」的能力，這種技能配合vibe-coding，能令他免於成為「第一批被裁員的人」。
而35歲、來自牙買加的DevDaysAtWork CEO Javanie Campbell則持相反看法。他警告過度依賴大語言模型（LLM）的人，將來會被取代。他說：「把LLM當成神或專家的，最終會被淘汰。」
業界對AI編碼工具對就業影響的討論熱烈。有些人認為會縮減行業人手，另一些則堅稱它們只是輔助工具，無法取代工程師。46歲來自納什維爾的軟件開發員Ryan Clinton說，初嘗vibe-coding時他擔心過，但現在不怕了。他認為資深工程師負責架構和設計，初級工程師寫碼，AI工具還需人類監督，「只有傻瓜才會無腦點擊『是』然後提交代碼」。
56歲多倫多Android開發者Barry Fruitman則較為樂觀，認為AI對就業市場的影響要5至10年後才會顯現，現階段威脅被高估，他希望退休前都能如此。
AI工具真能提升生產力嗎？
55歲的Appfire首席解決方案架構師Ed Gaile說，AI工具令他生產力提升了兩至三倍，特別是減少了「情境切換」的時間。他感嘆：「希望15年前就有這些工具。」
然而，一項7月的METR研究指出，雖然沒用AI的開發者花更多時間編碼，但用AI的開發者卻花更多時間在審核、提示和等待AI輸出，整體生產力反而下降。
54歲的德州El Paso研發經理Shawn Gay坦言自己感覺落後，他說：「我有幾十年經驗，要改變思考軟件的方式，是巨大的挑戰。」
48歲來自加拿大基奇納的軟件架構師Gus De Souza則表示，他確實節省了編碼時間，但審查AI生成的代碼花了更多時間，真正的生產力提升是在故障排查方面。
甚麼是vibe-coder？
Karpathy最初定義vibe-coding是指開發者「完全順應氛圍，擁抱指數級變化，甚至忘記代碼本身存在」。不過，佛羅里達Sarasota的數據分析師兼流行病學家Lara Fraser不認為自己是vibe-coder。她使用R語言，輔助工具包括ChatGPT和Claude，但她發現不少AI工具會出現「幻覺」錯誤，且不同版本的模型表現差異很大，例如GPT 5.1很不錯，但5.2則「災難」。
Fraser認為vibe-coding很大程度取決於程式員的技能。任何人都能製作應用程式，但不是人人都能維護。「問題總會出現，能否修復它？如果不能，你就是vibe-coder。」
—
編輯評論與新角度
今時今日，AI編碼工具如ChatGPT、Claude、Google Antigravity等，已成為軟件工程師日常工作的一部分。從調查可見，近半數工程師覺得自己能跟上AI帶來的變革，但仍有不少人感到落後或選擇不使用，反映出業界對AI的接受度和適應力不一。
這個「vibe-coding」的概念，既帶有對AI輔助創作的肯定，也隱含著一種危機感：人類工程師是否會淪為監督者，甚至被AI取代？Campbell的警告值得深思，過度依賴AI可能削弱基本技能，長遠看可能是職業生涯的風險。
另一方面，生產力提升的矛盾點也很有意思。AI加快了代碼生成，但同時增加了審核與修正的時間，究竟是加速還是拖慢了整體流程？這提醒我們，AI不是萬能神器，更不是「一鍵搞掂」的魔法，仍需人類智慧和判斷。
我認為未來的軟件工程師，真正的核心競爭力不再是純粹的寫碼能力，而是「讀懂代碼」和「管理AI工具」的能力。正如Ryan Shah所言，「學會讀代碼」會成為關鍵技能。這是因為AI生成的代碼需要被審視、理解，才能保證質量與安全。
最後，Fraser提出的「能否修復代碼」這一判斷標準，為vibe-coding定義提供了實際層面上的衡量。這點對香港及全球軟件從業者都應具啟發性：AI輔助是趨勢，但唯有結合扎實的技術基礎與問題解決能力，才能在這個新時代立足。
總的來說，vibe-coding帶來的挑戰與機遇並存，香港的工程師和相關產業應積極擁抱變革，提升自身「與AI共舞」的能力，同時保持對技術根基的堅持，才能真正駕馭未來的編程世界。
以上文章由GPT 所翻譯及撰寫。而圖片則由GEMINI根據內容自動生成。
