Vibe Coding 对程序员的砍杀明显被放大了，尤其是不懂开发的管理者，在做裁员决策的时候。 Vibe Coding 也莫名的给了很多非程序员过度自信，觉得可以作为 OPC 独自做出 production 级别的应用。更搞笑的是某些公司让前端和设计用 Vibe Coding 转型全栈一起写代码。 最近我在一个做一个小型的对接第三方 API 的需求，我从 16 年开始使用 Docker，也有很多 Kubernetes 的经验，对于 OAuth 以及 refresh token 这些都非常熟悉。仍然被同事 Code Review 出来多个问题（AI 没有发现，我也没注意到），就是： 1. 多个 Pod 同时启动刷新第三方 refresh token 的竞态问题。目前未来拿到第三方的 access token，应用启动的时候，会请求拿到一次写入数据库和应用缓存。我没考虑多个 Pods 在 Kubernetes 里面同时启动的情况。后面用 Postgres Advisory Lock 解决。 2. 多 Pods 的 token 解析失败的重试逻辑存在问题。应用会尝试解码，发现失败之后，就去 refresh token 然后拿到新的进行写入。当然，之前失败的请求没办法处理了，然后写入新的到数据库方便未来处理。这个问题在于多 Pod + 优先读取内存缓存的 token 逻辑，其他 Pod 可能先一步由于失败请求对 token 进行刷新了，但是其他 Pod 并无感知，这样就会导致 Pods 进入死循环刷新了。解决方案：内存 token 失败后，在尝试数据库，失败后打日志。然后在其他统一的地方刷新 token，减少 refresh token 的逻辑。 以上，只是一个中小型公司的一个简单 Web 应用需求。如果你不是程序员，你基本看不太懂。如果你没踩过这种坑，你也很难避免。而 LLM AI 的特点是你告诉它什么，它去帮忙做什么。如果你很难知道这些问题，它也很难自动给你修复，尤其是涉及到部署网络环境等非应用本身的 Context，它根本获取不到。 我有接近 18 年的编程经验，仍然会踩坑。你告诉我一个完全没有编程经验的人，可以借助 AI Vibe Coding 短时间完成这种生产级别的应用，我直接直播吃屎。这里面的操作系统、数据结构、网络、计算机原理、编程语言、实战经验、线上故障，都是需要数年时间积累的，构成了你的编程 taste，也决定了你的产出。 我的观点不变，AI 将会对初级程序员带来致命打击，但是绝对不是高等级程序员。我认可商业和需求才是更重要的，但是并不认可普通人可以用 AI 随意做出生产级应用，当然可以用 Three.js 做出酷炫特效和 HTML 交互，或者是一些简单屎山单体应用，但是更复杂的场景仍然需要高阶程序员。 作为前端出身的，尤其是亲历移动互联网的前后端分离运动的前端，我一直坚定的认为前端已死。最近反而有了一些转变，感觉专职前端和设计反而更重要。当所有项目都是用 AI 直出的同质化设计，独特的界面反而成了很大的卖点。比如我时常看到大家称赞 Hermes 的独特设计而 Diss OpenClaw 的 AI slop 设计一样。