FAANG公司氛围编程实践引发行业热议

氛围编程（vibe coding）由知名AI研究员Andrej Karpathy推广后，已成为编程社区中广泛讨论的热门趋势。然而，其实际普及程度仍缺乏可靠统计数据支撑。近日，一篇Reddit热帖为我们提供了新视角：氛围编程可能比预想更受欢迎，连FAANG等大型科技公司也有工程师采用——尽管对于这种工作流程是否真正属于氛围编程，业界争议不断。

该帖子发布于r/vibecoding板块，发帖人u/TreeTopologyTroubado自称是一位拥有十多年经验的AI软件工程师，其中一半职业生涯在FAANG（包括Meta、亚马逊、苹果、Netflix和Alphabet）度过。他早期从事系统工程师工作，而非开发岗，但如今已积累约15年编程经验。

他分享了利用AI开发产品代码的具体方法，核心原则是：始终从稳健的设计文档和架构起步，在此基础上迭代构建，并坚持测试先行。

详细流程如下：

1. 从技术设计文档着手。这是项目的基石，最初作为提案文档呈现。若能获得足够多利益相关者认可，便可进一步细化系统设计，涵盖完整架构、跨团队集成等要素。
2. 开发前进行设计评审。由高级工程师对设计文档进行全面评估，这一步骤有助于提前规避开发过程中的潜在问题。
3. 评审通过后，进入开发阶段。初期数周，团队会针对各个子系统编写更详尽的文档。
4. 任务规划与冲刺安排。开发人员需与项目经理、技术项目经理协作，拆解独立任务并确定执行顺序。
5. 软件开发实施。在此阶段，AI工具大显身手。团队采用测试驱动开发（Test Driven Development），即先由AI编程智能体为功能编写测试用例，再基于此构建功能实现。
6. 代码提交与审核。代码合并前需经两名开发人员审批，AI在辅助代码审查方面也展现出显著潜力。
7. 预发布环境测试。预发布版本验证无误后，方可部署至生产环境。

该帖在Reddit和X平台引发广泛讨论，焦点之一在于FAANG等大型科技公司竟允许员工采用氛围编程模式。

尽管谷歌曾声称其约半数代码由AI生成，但这一说法备受质疑。有开发者指出，谷歌可能将自动代码补全计入AI生成范畴，且实际生产环境中AI生成代码的部署比例仍不明确。

然而，部分观点认为该流程不能简单归类为“氛围编程”，因其保留了大量必要的人工介入环节——这也成为该帖子最具争议的方面。

Hyperbolic联合创始人兼CEO Yuchen Jin指出，这种工作流程对人类工程师而言可能充满挑战，缺乏真正的“氛围感”。

同时，这也揭示即便有AI技术加持，大型科技公司的复杂流程仍可能拖慢研发进度——这对独立创业者而言或许是利好消息。

尽管如此，许多开发者从中发现了可借鉴之处。

例如开发者Frank Lin认为，这或可成为AI应用的最佳实践：基于详细技术规格、先审后编、测试先行。

在此过程中，编程本身可能成为最轻松甚至枯燥的环节，而工程师的核心价值体现于“设计、头脑风暴、规范制定、测试验证”等方面，即明确“需要编写什么代码”。

其他开发者亦分享了自身经验。

对于这一现象，您有何看法？欢迎分享您的见解或经验。

参考链接：

https://www.reddit.com/r/vibecoding/comments/1myakhd/how_we_vibe_code_at_a_faang/

https://x.com/Yuchenj_UW/status/1959661025319608603

https://x.com/rohanpaul_ai/status/1959414096589422619