在去年年底，我起心动念，开始写上一篇 AI Coding 文章，最终发表在 从“代码补全”到“全托管 Agent”：我的 2025 AI Coding 进化论

而半年后的现在，我重新开始写这篇文章的更新，聊聊半年过去，我和 AI Coding 之间的关系的变化。

半年后的文章，我觉得不太需要重新写完整的架构，反倒是用问答的方式来撰写，其实是更好的选择。那么， Let‘s Go！

是的，还在使用，而且用量与日俱增。我的 AI Coding 使用量和时间的关系大抵如此。

其中,这里面有一个曲线变陡和曲线向下，刚好对应了两件事：

1. 第一件事是我发现了 VibeKanban 这个好用的工具 ，并开始大量使用它；
2. 第二件事是 VibeKanban Sunset 之后，我没有找到平替软件来使用；

这里 VibeKanban 帮我解决了帮我做 Agent 横向拓展的能力；Sunset 实在可惜。在 VibeKanban 上，我可以一次性并行5-10个任务；

为什么是 Vibekanban，而不是 Slock(Raft)、Multica？

对于我来说，核心功能有几个：

1. 对于 Worktree 的操作：多 Agent 在一个仓库下并行时，worktree 是必要的，不然没办法解决代码冲突的问题。
2. Plan Mode 的支持：目前我在用 Raft、Multica 的时候，他们都没有 Plan Mode 的支持，而我敢于快速 Scale 的前提，就是 Plan Mode。在没有 Plan Mode 的产品当中，我并不能快速且放心的批量 Scale
3. 多分支合并下的 Agent 冲突处理：当你开足够多的分支时，冲突是不可避免的，除非你人肉规划不同的任务，让他们尽可能的不要修改相同的文件，但显然，在意图清晰的情况下；让 Agent 来去合并分支是一个更好的选择。

没有这三个Feature 的产品，对于我来说和使用 Terminal 没有本质的区别。

为什么一定是 Plan mode？聊天怎么就不行了？

我觉得这个算是我对自己的一个身份定位 —— 工程师；

作为工程师，你不是和 Vibe Coder 一样，只要让 AI 无脑干活就行；你需要保障软件的整体质量；那么这个过程中，你需要有足够的时间和精力，让你操作 AI 产出符合你预期的产品和工具；这是你的工资对应事情。

食君之禄，忠君之事。

Plan 就是我控制 AI 的手段。通过 Plan ，确认 AI 在大方向上没有问题，细节上我可以后续再调整。但大方向不能错！

为什么一定是工程师，而不是 Vibe Coder？

从上一个问题延展一下，我觉得其实很多时候，大家没太想清楚自己的定位、企业的定位。

如果你的产品做给自己使用的，且没有预期给其他人使用。那么你可以随意 Vibe。不需要工程师，不需要 Care 所谓的工程师实践。

但如果你的产品是做给别人使用的，你要考虑，对方到底要的是什么？对方是否愿意为一个 Vibe 产品付费？

我不是说不能 Vibe，不能 AI Coding；而是，你的东西应该是有一些你自己的心血在里面（一句话Prompt 不叫心血），你为他所投入的时间、心血，使得它有了价值。

这些心血可能是你和模型对话了数百轮，才把一个产品从一句话可以打造出来的产品，变成一个正经可用的产品；也可能是你对于某一处细节、某一处流程的深度优化（即使是通过 AI 实现的）。

不要 Just Vibe。你不应该把你的狗尾巴花当成玫瑰拿出去，并预期别人把它当成玫瑰；你的玫瑰别人可能看成狗尾巴花，也可能看成玫瑰。但别人很难把你的狗尾巴花当成玫瑰。努力的用你的心血浇筑，让你的狗尾巴花变成玫瑰，然后交给他人。

当然，还有一种可能性是 —— 别人没有判断力，他压根分不清狗尾巴草和玫瑰，那么这个时候，你可以大胆的选择 —— 先给他狗尾巴草，但请不要止步于此，因为你和他不是一锤子买卖，你需要持续迭代，你可以先 Fake it as 玫瑰花，但请持续 Make it until it real a 玫瑰花，让你的狗尾巴花变成玫瑰花不止是为了他人，也是为了你自己。

我在用什么模型？

如今的我，基本上主要是 GPT 5.5 XHigh；使用模型的最高智能来完成工作，而非使用一个更便宜的模型。得益于 GPT 5.5 本身比 Claude Sonnet 更便宜的定价，我可以爽用模型。

当然，Claude 也在用，不过 Claude 更多是我日常和他对齐一些技术架构，讨论一些技术设计。大的模型消耗还是 GPT5.5。

我如何看待 AI 对于软件工程师的职业影响？

很明显，程序员的溢价中的泡沫在被挤压，对于程序员来说，可能没那么舒服了。在过去的数年里，因为程序员的缺口极大，导致很多人涌入这个行业，并不是每个人都真正适合这个行业。因为稀缺，每个人都拥有了更高的溢价。

但今天，AI模型满足了很多初级需求，对于很多初级用户的用法来说， AI 已经满足了他们的需求了，对于程序员的需求量也在下降；

另一方面，AI 也给予了软件工程师更高的溢价：因为今天虽然人人都能 Vibe 了，但你相反，更难找到好的工程师。因为人人都是程序员，让其中的工程师显得更贵。而一个好的工程师，可以帮助你的产品更加稳健的走下去。对于软件工程师来说，可以有更高的溢价 —— 可以一个人带着 AI干过去十个人的事情，同时拿过去 2-3 个人的钱。

我对新人有什么建议？

大家常聊，AI 时代，什么样特质的人是更紧缺的？答案也比较明确 —— 有 Taste、有判断力、有想法的人更重要。

前两者其实是相同的 —— 你需要先看尽好与坏的差异，然后才能在遇到不好的产品的时候，快速分辨出来；你只有看过足够多的好东西，你自然就知道你不想要的东西。所以，在 AI 的时代，应该尽可能多的去做一些尝试；然后通过尝试，体验更多的好东西。

而后者，则要求你有足够多的输入，不要固步自封，也不要怨天尤人。AI 带来的变革是大势，我们无能为力。就像大浪袭来，我们可以选择站在岸边等浪扑到脸上，也可以选择拿上冲浪板，主动走上浪尖，做弄潮儿。

如果你有更多的问题想问我的，欢迎你在文档下方评论区留言，我会后续在评论区里持续回复大家的问题。