1 引言：你的 AI“不知疲倦的同事”已上线

作为一名软件工程师，你是否也曾面临严峻的交付期限，并幻想能拥有一位从不知疲倦的同事？正如 OpenAI 的 Chris Nicholson 所说，这几乎是每位开发者的心声 。在 OpenAI，他们的 AI 编程工具 Codex，正悄然扮演着这个角色。

最近，OpenAI 举办了一场关于“Vibe Engineering”（氛围工程）的内部展示，工程师们现场演示了 AI 如何从根本上改变软件开发的本质。这不再是简单的代码补全，而是一场全新的协作革命——一种旨在“利用 AI 更快地构建真正的生产级软件，同时确保人类对每一行交付的代码负责”的新范式。本文将为你提炼这次分享中最具颠覆性、也最实用的五个核心观点，揭示 AI 如何成为你真正的开发队友。

2 观点一：AI 不再是代码片段生成器，而是全栈工程队友

过去，我们谈论的是“Vibe Coding”（氛围编码），即 AI 根据模糊指令生成代码片段。现在，我们进入了“Vibe Engineering”（氛围工程）的时代，AI 已经成为贯穿整个开发生命周期的合作伙伴。

OpenAI 开发者体验负责人 Romain Huet 解释说，如今像 Codex 这样的先进 AI 模型，其能力早已超越了单纯地“输出代码”。它们现在可以像一位真正的工程师同事一样参与工作：制定计划、做出架构决策、编写测试用例，甚至验证自己工作的成果。我们发现，当模型获得了检查自己工作的能力时——这是“智能体编码”（agentic coding）能力集的核心部分——它们的表现会得到显著提升。

这种进化意义重大——AI 从一个简单的辅助工具，升级为了一个能够在复杂任务中与你并肩作战的高效队友。这种从代码生成到工程规划的飞跃，不仅改变了协作的性质，更解锁了 AI 处理超长、超复杂任务的能力，其规模在过去是难以想象的。

3 观点二：工程师现在可以将持续数周的任务委托给 AI 智能体

一个反直觉的事实是：AI 智能体极其擅长处理那些耗时漫长且极为复杂的任务。

在现场演示中，OpenAI 的工程师 Aaron Friel 展示了一个惊人的案例：让 AI 智能体将一个完整的项目从 Kotlin 语言重写为 Rust 语言。这项任务从零开始，AI 在一夜之间工作了 12 个小时便告完成 。同样的工作，对于一名人类工程师来说，可能需要数周时间来构建和验证 。

更重要的是，AI 追求的并非代码数量，而是质量。Friel 提到他之前一次长达 7 小时的运行，最终只产生了约 500 行的代码差异（diff）。但这并非简单的修改，而是一个经过了**“超过 200 轮的测试、运行、再迭代”**的高度复杂的变更。这堪称超人级别的精细打磨，是任何人类工程师都不会去执行的。这印证了 Romain Huet 的观点，即衡量 AI 贡献的标尺已经改变。

“人们经常问我们，AI 为你们写了多少行代码？但我觉得，这或许在一年前是个好问题，现在却不再是了。因为如今的关键在于产出的质量，即便你可能只改动了几百行代码……”

4 观点三：AI 让你能同时探索多种“代码的未来”

AI 智能体赋予了工程师一种前所未有的能力：并行探索多种开发路径，从而做出更优的战略决策。

Aaron Friel 分享他的工作流程时提到，这种新范式让他更接近“真正意义上的工程工作”，即我们可以实际构建并测试多种方案，而不是仅仅停留在理论层面。他会让多个 AI 智能体采用不同的方法去执行同一项任务，然后比较它们的结果。这意味着架构决策不再仅仅依赖于理论推演，而是可以基于多种方案被实际构建后的经验数据，进行经验主义的比较和选择。

Romain Huet 也提到了 Codex 一个名为“best of N”的功能。当面对一个模糊的想法时，你可以让 Codex 并行生成四种不同的实现方法。工程师的角色因此发生了转变：从繁重的底层执行者，变成了高层次的战略家和创意总监，只需在 AI 提供的多种可能性中进行选择和指导。

5 观点四：出乎意料——好的文档现在对 AI 和人类同样重要

这可能是最令人意外的一个发现：为了让 AI 更好地工作，我们需要创作更多、更好的人类可读内容。

Aaron Friel 指出，工程师们总有很多“希望有更多时间去做”的最佳实践，比如“把文档写得更好，或者增加更多测试”。AI 智能体不仅为我们创造了实践这些想法的带宽，而且这些高质量、人类可读的工件（artifacts）——例如清晰的文档、全面的测试和详细的计划文件——反过来又能显著提升 AI 自身的表现。这与“AI 会让文档过时”的普遍猜测恰恰相反。AI 不仅能理解这些内容，还会依赖它们来保持任务的正确方向和高质量产出，形成了一个对人类和 AI 都有益的良性循环。

“是的，我们的文档越好，我就越容易让团队里的下一位新工程师上手，或者让下一个 AI 智能体接手这个代码库。”

6 观点五：AI 正在让团队中的每个人都更懂技术

AI 工具正在打破技术部门与其他部门之间的壁垒，为整个公司注入技术“超能力”

活动中分享了几个实例：非技术团队成员，如产品经理或销售人员，现在可以通过集成了 Codex 的 Slack 工具直接向代码库提问 。他们可以自己查询某个功能是如何实现的，而无需再占用工程师的时间。这直接解决了过去工程师作为信息“瓶颈” 的痛点，极大地“减轻了他们的负担”。

另一个例子来自设计领域。Romain 提到，设计师现在可以利用 Codex 直接将他们在 Figma 中设计的组件拉取到实际代码中 。这种赋能使得公司里的每一个人都变得更加“技术化”，拥有了更快交付产品的“超能力”。

7 结语：你的价值所在

总结来看，AI 编程工具并非要取代开发者，而是正在成为我们强大的协作者，它们将我们从繁琐的劳动中解放出来

人类工程师的角色正在向那些机器无法替代的领域转移：你的设计、你的品味、以及你的独特视角与观点。当 AI 能够处理绝大部分的实现细节后，你那关键的独特洞察力将变得前所未有的重要。

最后，引用 Romain Huet 在活动结束时留下的思考：当构建任何东西的门槛都已大大降低，你最想实现的那个‘激情项目’是什么？