1.1.2 从 Coder 到 Commander 的角色转变
一个类比帮你理解
用开车来打个比方。
手动挡时代（传统编程）
想象从北京开车去上海。用手动挡，你需要熟练掌握离合器、换挡技巧，时刻关注转速，新手很容易熄火。这就像传统编程：必须掌握很多"操作技巧"，才能让程序跑起来。
自动挡时代（代码补全）
换成自动挡，不用管离合器和换挡，可以把更多注意力放在路况上。这就像 GitHub Copilot 等工具：AI 帮你补全代码片段，但你仍然需要懂代码、会"开车"。
自动驾驶时代（Vibe Coding）
自动驾驶出租车：你只需说"我要去外滩"，车子自己规划路线、自己开。走错了说一声就行。这就是 Vibe Coding：说清楚目的地，AI 完成所有操作。
工作流程的变化
传统编程：
- 学习编程语言：花几个月学 JavaScript、Python 或其他语言
- 理解语法规则：记住各种括号、分号、缩进规则
- 一行一行写代码：把每个功能都"翻译"成计算机能懂的指令
- 不停地调试：程序报错了？自己一行行找问题
- 查文档、问社区：遇到不会的，花几小时搜索解决方案
整个过程像在学一门外语——你得先学会语法，才能表达自己想说的话。
AI 时代：
- 告诉 AI 你想要什么："帮我做一个待办清单，可以添加任务、标记完成、删除任务"
- 看 AI 生成代码：几秒钟后，代码就出现了
- 试试看效果：运行一下，看看是不是你想要的
- 告诉 AI 怎么改："把完成的任务变成灰色，加一个删除线"
- 继续迭代：直到满意为止
整个过程更像在和一个懂技术的助手对话——你说想法，它来实现。
核心技能的迁移
| 过去的核心技能 | 现在的核心技能 |
|---|---|
| 记住语法规则 | 把需求说清楚 |
| 手写代码 | 判断代码对不对 |
| 调试找bug | 描述问题让AI修 |
| 阅读技术文档 | 知道什么该问、什么该查 |
用开车的类比：
| 你需要知道的 | 你不需要知道的 |
|---|---|
| 我要去哪（需求） | 发动机怎么工作（底层原理） |
| 走哪条路更快（大方向） | 变速箱的原理（语法细节） |
| 到没到、对不对（验收） | 如何修车（手写每行代码） |
| 路况不对要调整（迭代） | 汽车电路图（复杂架构） |
一句话总结
从"写代码"变成"表达清楚 + 判断对错"。
什么没变
虽然"怎么做"变了，但有些东西永远不会变：
- 你需要知道自己想要什么：AI再聪明，也不能替你想清楚要做什么
- 你需要判断结果好不好：AI可能会出错，你得能看出来
- 你需要有解决问题的思路：遇到问题时，知道怎么一步步排查
AI 目前还不是"完全自动驾驶"
就像今天的自动驾驶汽车，AI编程也需要你保持关注、随时接手、负最终责任。Vibe Coding 更像是"L3 级自动驾驶"——大部分时候AI来做，但你得盯着，关键时刻你得上。
AI 接管了"执行"，但"思考"和"决策"还是你的事。
Context Engineering：进一步的进化
2025年下半年，行业开始从 Vibe Coding 进化到 Context Engineering（上下文工程）。
Vibe Coding 强调"跟着感觉走"，快速出结果。Context Engineering 则强调：给AI提供足够的上下文，让它理解你的项目背景、代码规范、业务逻辑。
换句话说：想让AI帮得更好，你需要学会"提供好的上下文"。这也是本教程后面会重点教你的内容。
这对你意味着什么
如果你会用滴滴打车，你就已经具备了 Vibe Coding 最核心的能力：
- 说清楚你要去哪（表达需求）
- 判断司机有没有走错路（验收结果）
- 必要时给司机指路（引导调整）
这取决于个人优势。如果你擅长表达、沟通，擅长想清楚需求，对细节敏感、能发现问题——这些都是你的优势。
如果你之前总觉得"编程太难了"，很可能是因为你不擅长记语法、写代码——但那不是你真正的短板。真正重要的能力，你可能早就有了。