最近我在微信公众号上读到了一篇文章《深度｜谷歌工程负责人警示：Vibe Coding 是资本炒热的危险幻觉，AI 只能完成 70% 的代码，未来开发将走向”三人编程”时代》，文中表述的观点，与我最近的真实感受几乎一致。
我自己没有编程背景，最近用了很多 AI Coding 工具，从 Claude Code、Codex 到 TRAE，这些几乎是我每天都在用的工具。
我最近用这些工具自己开发了不少好玩的东西,从 Web 端到微信小程序,从 macOS 端到最近的 iOS 移动端。几乎所有的平台应用开发，我都用这些工具尝试了一遍。
从我自身的使用体验来看，我越来越认为现在所谓的”使用 AI 工具进行 Vibe Coding”这个概念听起来很酷，但具有强烈的误导性。
特别是对于没有多少开发经验的人来说，以为使用这些工具就能快速磨平与真正开发者之间的差距。越是复杂的工程，Vibe Coding 埋下的坑就越大。
我认为 Vibe Coding 最适合用来构建原型，但要真正做到可交付的产品，其实差距还是比较大的。
可交付的产品意味着：
稳定的功能。当然接入 AI 可能会发生一些意外，但有工程方法可以让这种意外限制在一个可接受的范围内。
处理并发能力。可以处理适当的并发。
预期性能。产品可预期的表现和性能。
安全保障。产品具有基本的安全性保障（各种安全漏洞、API 密钥泄露、XSS 攻击层等等）。
问题定位。当产品出现 bug 的时候，能够快速定位到问题。
真正的产品和产品原型，其实是两个完全不同类型的东西，中间的工作量可以说差了几乎一个数量级。
如果说产品原型是 1 的话，那么要把它升级成产品，产品就是 10。
构建产品不是创作艺术品的问题，它本质上还是一个工程问题。它需要考虑的地方还有很多，用代码实现产品功能，只是这冰山一角。
另外，我想给所有非程序员同学推荐以上我正在使用的工具。
从我自己的使用体验来看：
被高估的：这些工具被强烈吹捧的是它们写代码的能力。
被低估的：真正被低估的是它们在非代码场景的运用，包括，写文章，管理文档，批量修改文件，批量修改数据，做数据分析，等等。
当然排除一些多媒体文件（视频，图片和音频）的剪辑，目前它们还做不到。