“氛围编程”(Vibe coding)本该是件轻松惬意的事。2025年2月，前OpenAI研究员安德烈·卡帕西(Andrej Karpathy)将这一说法带入大众语境，用来描述一种全新的编程方式：工程师只需与人工智能模型对话，便可完成开发工作。他形容那是一种“完全沉浸在氛围中”的软件开发模式。

但一年后，正如人们所说，这种“氛围”已不复存在。

过去几个月里，能力愈发强大的AI编程智能体，包括Anthropic公司的Claude Code和OpenAI的Codex，非但没有让工程师卸下重担，反而在高管群体乃至整个团队中催生出一种生产力执念。不同于面向消费者的聊天机器人，这些智能体不仅能生成文本或图像，还能替人类规划、执行并完成任务，甚至创造自己的智能体来协助工作。这意味着，无论是开发调试应用、安排会议，还是购买一条裤子，都能在极少人工干预下完成。

当智能体能在更短时间内写出比人类更多的代码，这一能力很快转化为无形的压力：既然做得到，就必须去做。正如OpenAI总裁格雷格·布罗克曼(Greg Brockman)最近在X平台上所言：“让你的智能体休息哪怕一秒钟，感觉都像在浪费大好机会。”

这是自卖自夸吗？毫无疑问。若说谁能从人们对编程智能体的沉迷中获益，OpenAI自然首当其冲。但布罗克曼的话触及了一种正在蔓延的生产力极大化思维，这种思维正为科技行业本就根深蒂固的工作狂文化火上浇油。

“有好几次，我妻子早上8点下楼，问我‘你几点起的？’，我说‘5点就起来写代码了’。”财捷集团(Intuit Inc.)首席技术官亚历克斯·巴拉兹(Alex Balazs)说。更准确地说，他是在引导智能体为自己写代码，他表示，这个过程让他比多年来任何时候都更深入地了解了公司的代码体系。

加州大学伯克利分校针对一家200人组织的持续研究显示，即便人们把工作交给了智能体处理，他们的工作时长却在同步增加。一些工程师也开始坦言自己正遭遇“AI疲劳”，这是一种挥之不去的恐惧：仿佛下一个重大突破永远只差一个提示语，而自己稍有懈怠便会错失良机。“几乎有种上瘾的感觉，”专注房产修复业务的软件公司DocuSketch产品副总裁安德鲁·维里克(Andrew Wirick)说，“你会想，‘天啊，我今天得和它多互动几次。睡前还能再来几轮吗？’”

和许多人一样，维里克在去年11月底“入了Claude的坑”。当时他测试了Anthropic最新模型Opus 4.5，让它为公司的DocuSketch应用构建一个新功能原型，这类任务过去通常交给工程师处理。20分钟后，看着模型拆解任务并实际落地执行，他形容自己仿佛大脑被重启，“你会突然意识到，‘我已经置身于一个新世界。’”

这种震撼，也重塑了DocuSketch对工程师的期待。维里克说，公司如今会统计工程师每天与编程智能体的“互动次数”。默认逻辑是：次数越多，生产力越高。不仅如此，公司还追踪互动效率。每周，Claude Code都会为每位工程师生成一份报告，梳理他们与智能体互动中陷入低效循环的情形，并提出改进建议。

AI初创公司Arcade.dev的首席执行官兼联合创始人亚历克斯·萨拉查(Alex Salazar)则更为直白，他会定期调出公司的Claude Code账单（费用取决于工程师的使用量），并点名批评那些花得不够多的人。“我会说，‘各位，你们还不够拼’，”萨拉查指出。在第一次这种“敲打会议”后，公司在编程智能体上的开支飙升了十倍，他将此视为进步的证明。

围绕编程智能体涌动的这股躁动，至少有一部分来自巴拉兹、维里克和萨拉查这样的高层管理者。他们早已远离日常写代码的一线工作，如今却借助智能体重新下场，有时是为了实际功能，有时纯粹出于兴趣。“对我来说，它已经取代了电子游戏，”萨拉查说。不久前，他就为了回应一家大型金融客户的客服需求，从零开始搭建了一款演示应用。

当高层开始乐此不疲地拼凑原型时，自然会改变对整个组织的期望。但这也可能放大高管们对AI实际生产力收益的判断。咨询公司Section最近的一项调查显示，超过四成高管认为AI工具每周为他们节省了至少8小时；而在非管理层员工中，67%的人表示，AI为他们节省的时间不足两小时，甚至几乎没有带来改变。

萨拉查承认，这种落差部分可能源于新奇感。亲手搭建产品，比高管日常忙于的委派任务和决策工作，更容易让人觉得“高效”。但他也指出，一线员工或许低估了这些工具的潜力，因为真正需要重塑工作方式的是他们。“他们被默默要求抽时间去探索和试验，但日常工作的压力并未因此减少，无法腾出时间，”他说。

更何况，还有潜藏其下的职业安全焦虑。萨拉查透露，他最近原本打算更换一家第三方网站服务商，但在营销团队开始用编程智能体自行更新公司官网后，他决定干脆不再外包。

借助智能体“跨界”的，也并非只有高层。在财捷集团，产品经理和设计师被鼓励以“氛围编程”的方式，为QuickBooks设计自己的功能。巴拉兹表示，公司尚未将这些原型推向市场，但“至少现在，产品经理可以拿着做好的雏形去找工程师，说，‘我想要的大概就是这样。’”

在理想情况下，这能加快从想法到落地的进程。巴拉兹称，以代码生成与交付速度衡量，工程师的生产效率提升了多达30%。但他也坦言，这种变化让协作关系变得更为复杂。“过去，各岗位职责泾渭分明，交接节点清清楚楚，”他说，“而如今，许多角色开始交织在一起。”

伯克利的研究者将这一现象称为“任务扩张”。他们发现，这往往进一步加重了工程师的负担，因为他们不得不花时间为那些缺乏技术背景的同事用“氛围编程”产出的成果收拾残局。

当然，悬而未决的核心问题始终是：这场大规模的“建造热”，究竟是在创造更多有价值的事物，还是仅仅制造出更多事物？如果缺乏节制，这场由AI推波助澜的生产力焦虑，可能最终堆积出大量“忙碌型产物”：无人察觉的网站微调，只服务于单一受众的定制仪表盘，营销主管一时兴起却需要工程师收尾的半成品演示。它们在当下或许各有用途，但终究有不少会被弃如敝履。在这个“一次性代码”的未来，也许最重要的效率秘诀，反而是克制，即知道哪些东西根本不必去做。编辑/陈佳靖