首先定义一下支持 AI coding 和 反对 AI coding 的：

• 支持者：绝大部分工作使用 AI 工具完成（百分之 90 以上），自己只是驾驶员。
• 反对者：完全拒绝 AI ，或者 AI 只是作为辅助开发；

有这个疑问是我最近在面试，我的岗位是 agent 开发，在其他帖子里有介绍，面试的结果，还算不错，年前虽然一直没结果，但是年后成功获得了两个我都比较满意的 offer ，目前已经在考虑入职的问题。

可能和我的工作内容天然以大模型为基础有关系，在面试的过程中，我遇到的公司，都会要求 vibe coding 的能力，这没有任何问题，可是我在和面试官讨论的时候，我发现好几个公司，模型用了国内的 glm 、minimax 、kimi ，IDE 用字节的 trea 啊或者其他不知名的，并且公司也没有明确的标准，就是把 AI coding 工具用起来了，他们就觉得自己 vibe 了。

但是据我高强度，使用 AI 来看，真正能合理在真实工作场景中使用 AI coding ，至少得是以下工具的组合： IDE：cursor 、caulde code 、codex （这个我自己没体验过，但是听使用的人说很好用）；
model：claude opus4.5+、GPT5.0+、gemini 系列我自己觉得差点意思，但是可以作为候补，前两个模型弄不好，问一下会有奇效；

在使用上，有注意使用细节吗？

• 先 plan 模式生成计划，通过多轮沟通将计划变成合理是最基础的
• 还需要增加 claude.md 或者 product.md 之类的 AI 沟通文件，记录每次更新的变化， 以及 AI coding 的注意事项等等细节问题。
• 在 Prompt 上姿势正确吗？模糊的需求，自己也说不清楚，是否与 AI 多次沟通；清楚的需求，是否交代清楚了细节；
• 在 debug 上有正确发挥工具的 debug 能力吗？主流工具都是支持，输入多个问题原因，工具会自动打 log 找原因，解决后会自动取消 log 。
• 一个模型解决不了的细节问题，有更换模型吗？实际使用中 claude 、gpt 、gemini 混合用 是很有必要的，它们可以互相互补，一个解决不了的问题，可能另一个就解决了。

还需要叠个甲的是，本帖没有贬低国内外其他模型工具的意思。实际上，从我的使用来看，其他模型工具与我上面列的几个差距并不大。

但是，如果你想在实际工作中使用，微小的差距，可能就是能用与不能用的区别，函数写错一个字母都运行不了，一个函数报错，整个功能就运行不了，一个功能运行不了，可能整个项目就崩溃。

也许其他工具，能做对百分之 90 的场景，但是剩下百分之 10 可能要消耗掉百分之 90 的工作时间，甚至更多，而恰恰这无法解决的百分之 10 ，让很多反对者觉得“你们怎么敢说 AI 能做百分之 80 的工作的？”

除此之外，X 刷到某个言论，我也比较认同，比较强硬的反对者（完全拒绝 AI ）可能是经验非常丰富的老开发，已经工作 20 年 30 年这种，他们不是因为顽固、固执，而是对于开发 对于写代码，基于多年的经验，有自己的理解，而 AI 是没有他们这种理解力的。

本帖不引战奥，支持者和反对者 都聊聊你们是怎么用 AI coding 的，工作都是什么应用场景