各位观众朋友们，大家好，欢迎收看本期《当代码农变形记》。今天我们要讲述的，是一个普通数据经理如何在短短两年内，从只会写SQL和Excel公式的职场打工人，蜕变成一名“专业氛围感程序员”（Professional Vibe Coder）的荒诞史诗。没错，你没听错，不是“全栈工程师”，不是“架构师”，而是“氛围感程序员”——这个2024年最玄学、最时髦、也最让人怀疑人生的职业头衔。
什么叫“氛围感编程”？
简单来说，就是你不需要真的懂代码，只需要对AI说：“兄弟，我想要一个能自动帮我写周报、顺便预测老板心情的网页，风格要极简但又不失科技感，色调偏冷但要有温度，交互要丝滑但不能太花哨……”然后AI就会噼里啪啦给你生成一堆你根本看不懂但跑起来居然能用的代码。你一边复制粘贴一边点头：“嗯，这氛围，对了。”于是，你，就是一名合格的“Vibe Coder”。
而我，就是这样一个靠“感觉”写代码的人。我的故事，始于2020年，那一年，我入职一家SaaS公司，职位是“数据经理”。听起来很高大上，其实日常工作就是：写SQL查数据、做PPT汇报、开会时点头、以及在Excel里用VLOOKUP折磨自己。我一度以为，我的职业生涯将永远定格在“数据清洗-可视化-汇报”这个铁三角循环中，直到2022年底，一个叫GPT的“数字神明”降临人间，彻底改变了我对“编程”这件事的认知。
在此之前，我虽然天天和机器学习模型打交道，但那都是调包、调参、看AUC曲线，属于“高级调参工程师”范畴。真正的代码？我写得少，看得更少。但GPT一出，我突然发现：原来我根本不需要懂代码，只要我会说话，就能让AI替我写。于是，我的工作流程迅速进化为：“我有个需求 → 我用中文描述给GPT → GPT吐出一段Python代码 → 我复制粘贴运行 → 成功了！我真牛。”那一刻，我仿佛看到了通往自由的光——原来编程的尽头，不是算法和数据结构，而是表达能力。
我开始疯狂地用GPT写爬虫。以前我写一个Selenium脚本要查三天文档，现在我直接说：“帮我写一个无头模式的Selenium脚本，自动登录某网站，抓取第一页商品价格和评分，保存为CSV。”GPT啪的一下就给我生成了，而且居然能跑！虽然第二天网站改了class名，脚本就废了，但那一刻的快感，堪比初恋。我还用它写数据分析代码、自动化邮件脚本、甚至帮同事写他们根本不会的正则表达式。我成了办公室里的“AI通灵师”，大家有事都来找我：“兄弟，GPT能帮我写个自动审批流程吗？”我说：“能，但你得先请我喝杯咖啡。”
直到2023年，Cursor横空出世。如果你不知道Cursor是什么，那我只能说：它就像GPT+VS Code+你的灵魂伴侣。它不仅能写代码，还能理解整个项目结构，能根据你的一句“我觉得这个按钮太丑了”自动重构CSS，能帮你debug，甚至能预测你下一行想写什么。它不是工具，它是数字共犯。用了Cursor之后，我感觉自己从“人肉调用API”升级到了“与AI共舞”。我开始在脑子里构思功能，然后用自然语言描述给Cursor，它就自动帮我实现。我甚至开始幻想：我是不是已经可以辞职了？毕竟，我连HTML标签都拼不全，但AI能帮我写出一个看起来很专业的前端页面。
于是，在经历了几个月的“AI依赖症”后，我做出了一个震惊亲朋好友的决定：辞职，成为一名全职“氛围感程序员”。我要靠“感觉”和AI吃饭。我要用自然语言构建数字世界。我要成为新时代的“代码诗人”。
但现实很快给了我一记耳光，而且还是用JavaScript写的。
我原以为，只要我会描述需求，AI就能帮我造出整个互联网。但当我真正开始做一个全栈项目时，我才发现：我连“全栈”是哪几层都搞不清楚。什么是DOM？为什么React要用虚拟DOM？CSS的盒模型到底是盒子还是棺材？前端路由和后端API怎么通信？我像个刚进城的农民，站在代码的十字路口，手握Cursor这把“智能锄头”，却不知道该往哪块地里刨。
我尝试用AI做一个AI简历生成器+面试模拟器。听起来很酷，对吧？AI帮人用AI找工作。简直是赛博轮回。我让Cursor帮我搭框架、写接口、设计UI。结果呢？页面一刷新就白屏，按钮点了没反应，API返回500错误，数据库连不上。我朋友试用后说：“逻辑挺清晰，就是用起来像在玩密室逃脱——你永远不知道下一个bug在哪。”
最离谱的是，有一次我让AI生成一个“响应式导航栏”，它真的生成了，但只在iPhone 4上能正常显示，其他设备上全是乱码。我问AI为什么，它说：“可能是CSS优先级问题。”我问：“什么是优先级？”它说：“就是谁的样式更霸道。”我：……好家伙，代码界也有黑社会？
我意识到一个问题：AI可以替你写代码，但它不能替你理解代码。如果你连基本的Web开发流程都不懂，那你和一个只会念咒语的巫师没区别——你念对了，魔法生效；念错了，炸了自己。而我，显然念错了很多次。
于是我做了一个在“氛围感程序员”圈子里堪称“叛教”的决定：我要回归原始，用纯HTML、CSS、JavaScript，从零开始写一个完整的全栈应用。不用React，不用Vue，不用Tailwind，甚至不用jQuery。我要像古人钻木取火一样，亲手点燃属于我的第一行DOM操作代码。
这过程，比想象中痛苦一万倍。你知道用原生JS写一个可复用的按钮组件有多反人类吗？你得手动处理事件监听、状态管理、样式切换，还得考虑不同浏览器的兼容性。我写了一个“删除确认弹窗”，调试了整整三天，最后发现是因为我把confirm()写成了confrim()。拼写错误，但AI没提醒我——因为它以为那是我故意写的“个性化函数”。
我用了整整两个半月，才把那个简陋的AI简历应用做完。期间我无数次想放弃，无数次怀疑自己：“我是不是不适合编程？”但每当我看到Supabase成功存入一条用户数据，或者Vercel成功部署一次更新，那种原始的、纯粹的“我造出了东西”的快感，又让我继续坚持下去。
做完之后，我请朋友来试用。他们给了很多反馈，比如：“UI太土，像2005年的网页”“注册流程太长”“AI生成的简历看起来像机器人写的”。但也有夸的：“逻辑很顺”“功能完整”“居然真能用”。那一刻，我意识到：技术可以靠AI补，但产品思维和用户体验，得靠人。
于是，我决定升级。我拿起Next.js——这个号称“为AI时代而生”的框架，准备大干一场。你猜怎么着？这次，只用了六周，我就完成了新版本的开发。AI帮我生成组件、写API路由、优化SEO，甚至自动写了单元测试（虽然我根本不会跑）。我还在Stripe上开通了支付，上线三天，居然有了10个付费用户！没有广告，没有推广，全靠口碑。我激动得差点给Cursor磕头。
我把代码发给几个真正的软件工程师看。他们指出了不少问题，比如“路由嵌套太深”“状态管理混乱”“安全验证不够”。但他们都承认：“作为一个主要靠AI生成的项目，这完成度已经很高了。”其中一个人甚至说：“你这不叫‘氛围感编程’，你这叫‘AI增强型开发’。”我听了，心里美滋滋——终于，我的“邪门功夫”得到了正统门派的有限认可。
现在回看这段经历，我不得不承认：AI没有降低编程的门槛，它只是改变了学习的路径。十年前，学编程要先背HTML标签，再学JavaScript语法，然后搞懂HTTP请求，最后才能碰框架。而现在，你可以先用AI做出一个能跑的应用，再反过来学习“为什么它能跑”。这是一种“结果倒推式学习”，就像先学会开车，再学发动机原理。
当然，很多人骂“氛围感程序员”是骗子，说我们不懂底层，迟早翻车。我承认，我们确实可能写出低效、不安全、难以维护的代码。但问题是：在AI时代，‘懂’的定义本身就在变。以前“懂编程”意味着能手写快排，现在可能意味着能精准描述需求，让AI生成高质量代码。以前的程序员是“代码工匠”，未来的程序员可能是“AI导演”——你不需要会演，但你得会说戏。
而且，AI的进步速度远超我们的想象。两年前，GPT还经常在写Selenium脚本时漏掉headless参数；现在，Claude能根据我写的一段Markdown，自动生成完整的爬虫+数据清洗+可视化分析流程。它甚至能提醒我：“这个网站有反爬机制，建议加延时。”——这已经不是工具了，这是数字同事。
所以，我不后悔成为“氛围感程序员”。我知道我现在还不是真正的“专业开发者”，但我比两年前的自己强了太多。我不再盲目依赖AI，而是学会了“校准”它——知道什么时候该让它自由发挥，什么时候该手动干预。我开始主动学习架构设计、数据库优化、前端性能监控。因为我知道，只有当你理解系统，你才能和AI真正协作，而不是被它带着乱跑。
最后，我想说：也许再过两年，我真的能和真正的工程师一起开发企业级系统。也许他们会嫌弃我的代码风格，但只要我能用清晰的语言描述需求，能快速迭代产品，能和AI高效协作——那我，就是未来。
毕竟，情境感知能力不是每个人都具备，有的人差，就成了多动症，有的人太沉浸，就成了抑郁症，最后傻氛围都没有感觉，就变成糊涂痴呆症，难得糊涂真不难得。
真正的智慧不是在麻木糊涂中找到的，而是在感受节奏制造氛围但自身却不淹没其中，这才是“无为”真谛。