从“Agent 元年”到 AI IDE 元年——2025 我与 Vibe Coding 的那些事儿

前言

2024 年大家口中的"Agent 元年"对很多技术人来说热闹但不持久。各种智能体社区（像 Coze、元器、千帆、文心这些）在 2024 年有一段时间非常活跃，但到 2025 年你会发现，热闹退去了，讨论变得更务实：不是去争谁的 Agent 更"聪明"，而是看谁能把 AI 更好地嵌入到每天写代码、交付产品的流程里。对我个人而言，真正发生"质变"的，是 AI IDE 的兴起。今年国内几家大厂都推出了自家的 AI IDE（像 Trae、CodeBuddy、Qoder 等），它们把 AI 从"边缘插件"拉到了开发者主战场，这一点比什么"谁的 Agent 更聪明"要重要得多。

插件盛行：从补全到行级注释的试水

起初，大多数人接触 AI 编程的入口还是各种插件：Marscode、腾讯元代码助手、通义灵码这样的工具主要做代码补全、注释、行级改写。和很多同事一样，我也去参加过这些厂商的活动，试用了不少插件。说实话，这类插件在日常小事上确实能省力：

写测试代码：生成测试用例、Mock 数据、示例请求体，速度明显提升。
注释与文档：把复杂函数用更通俗的话解释出来，方便 review。
代码片段与模板：快速插入框架模板（例如 Spring Boot 的基础 Controller、Service 层模板）。

但对于"要上线的核心逻辑"，我一直比较谨慎------原因很简单：插件在处理上下文、架构一致性、边界异常、并发场景这些方面的不确定性，仍然需要人工把关。换句话说，插件适合"加速低风险工作"，但不适合完全替代工程师的专业判断。

AI IDE 的到来：从工具链改造到工作方式升级

年中开始，各家纷纷推出 AI IDE：它们不是单纯的补全插件，而是把 AI 能力和开发流程深度捆绑在一起------项目导航、规范驱动开发、代码评审建议、自动生成单测、甚至把文档和实现连成闭环。对我影响最大的，是 Trae 的 SOLO 功能：对编程新手友好，让"不会写代码的人"也能通过交互式引导把想法落地，这与 AI 编程的初衷很贴合：降低入门门槛、把创意变成可运行的产品原型。

以前写程序像学开车，得先学离合、换挡、方向盘；AI IDE 更像把方向盘、油门做成了自动化套件，你只要描述目的地（需求），系统负责给出路线与操作建议。但这并不意味着司机可以完全放空------在复杂交通（复杂业务场景）里，还是需要老司机的判断。

我如何在工作中使用 AI IDE（以及遇到的问题）

在公司里并没有硬性要求必须使用 AI IDE，但因为能提高产出，领导鼓励大家多尝试。我的实践可以分为几类：

需求与文档驱动开发：先用 AI 帮我把需求写成规范性的文档（包括接口定义、数据模型、异常场景），生成初版技术方案，再基于文档定向生成代码骨架。
单元测试与集成测试加速：借助 IDE 的测试生成能力，我能一键生成大量单测样例，覆盖常见边界条件（虽然还需要手工改造断言）。
代码审查与重构建议：AI 给出的重构建议和静态分析提示，有时能发现我在并发、缓存一致性上的隐患。
快速原型与 MVP：用 AI IDE 快速搭建产品原型，把核心流程跑通，再迭代优化。

遇到的问题：

AI 生成的代码风格与团队规范有时不一致（需要统一的 formatter 和 lint 流程）。
较为复杂的业务逻辑------尤其是涉及事务、分布式一致性时，AI 的建议往往"不够严谨"。
团队中接受度不一，有的人把 AI 当作"会写代码的同事"，有的人却认为代码生成能力低下不愿使用。

AI 如何提效与风险

举个实际的 Java 场景：我们要实现一个缓存更新策略，保证在高并发下不会出现缓存穿透与缓存雪崩。传统做法是手写锁、设置合理的过期策略、使用二级缓存等。用 AI IDE 的流程可能是：

在 IDE 中描述需求：高并发场景，某 API 频繁请求，需防止缓存击穿、保证 N 秒内热点数据可用。
AI 生成实现草案（示例）：

java 复制代码

public Object getWithCache(String key, Supplier<Object> dbSupplier) {
    Object cached = cache.get(key);
    if (cached != null) return cached;
    synchronized (getLockForKey(key)) {
        cached = cache.get(key);
        if (cached != null) return cached;
        Object value = dbSupplier.get();
        cache.put(key, value, Duration.ofMinutes(5));
        return value;
    }
}

我会基于 AI 的草案做审查与改进：把 synchronized 换成基于 Redis 的分布式锁或使用 Caffeine 的 computeIfAbsent，加上缓存空值策略与限流降级。例如：

java 复制代码

// 使用 Caffeine
loadingCache.get(key, k -> {
    Object value = dbSupplier.get();
    return value == null ? NULL_PLACEHOLDER : value;
});

上面的流程展示了 AI 的作用：快速给出可运行的草案，节省了思路组织与样板代码的时间；但关键决策（锁策略、空值处理、监控与熔断）仍需要工程师来把关。

我的"Trae 故事"：从用户到 Fellow 的成长

年末我成为了 Trae Fellow，这不仅仅是一个称号，更是一次近距离观察 AI IDE 产品形态与社区生态的机会。通过参与内部活动、学习其他人的最佳实践，我看到了一个事实：AI 编程的普及不再局限于一线城市的大牛圈子，初学者、创业者、小学生都能通过更友好的产品上手开发。

一件我自己的小事：用 Trae 做了一个"快速生成静态 HTML 游戏"的小工具，流程是先用 AI 生成需求，再自动生成页面、交互脚本与素材（部分素材用 AI 生图替代），最后用户可以在浏览器里直接预览并继续迭代。后面再详细说下。

对我工作与生活的影响

真实情况是AI 给我带来了收益，也带来了负担。

收益部分：

工作效率提升：重复性任务、模板生成、初版代码由 AI 快速完成，我把更多精力放在架构与设计上。
创意落地更快：以前一个想法需要写很多样板代码才能验证，现在能很快做出跑通的原型。
个人品牌与产出：参与 AI 活动、撰写实践文章，让我在社区里的能见度提升，带来一些奖项与认可。

负担部分：

额外任务增多：公司会把"AI 普及""AI 提效"作为额外指标，参与其他项目、写文案、做 demo 的工作被算作"额外产能"，占用了本可休息的时间。
薪酬与工作量不成正比：这是很多人会碰到的职场矛盾------做了更多工作，未必能立刻反映在薪资上。
精神疲劳：持续跟进新工具、新能力需要不断学习，长期下来确实耗精力。要知道现在新的专业名词指不定某天就冒出来了，但凡你拖几天又出来一个。防不胜防。

如果你对 AI 真有兴趣，那就把它当作"护具"，让自己更强，针对公司部分我想说的是能少参与就少参与，对于大部分公司来说，你会的越多，干的就越多。好了夸你一句，做不好还得你的印象不好。减少一些焦虑吧给自己。

从零到一的实践

在年底我写了几篇关于 Vibe Coding 的实践文章，并基于规范驱动开发做了一个开源项目------一个能根据用户描述快速生成 HTML 静态小游戏的工具。项目流程大致是：

用 AI 解析用户意图，自动生成需求文档。
基于文档生成页面结构（HTML/CSS）、简单脚本（JS）与占位素材（图片、音效）。
用户在页面上能实时替换素材、请求 AI 优化逻辑或样式。

证明了"把 AI 当作产品能力而非黑盒"的思路是可行的：通过规范把"想法 → 文档 → 代码 → 运行"链路连通，降低了入门门槛，也提升了产出效率。该项目参加了几个比赛并获奖一个是文章征文，另一个是实战比赛。

程序员的护城河该如何重建？

我今年每次利用AI IDE实现了需求或者项目，我就会考虑这个问题，我认为未来几年，程序员的"护城河"会发生微妙变化。以往靠基础编程功底吃饭的时代，面对大型模型产出的高质量代码，优势会被部分蚕食。真正长远的护城河，可能来自：

系统性思维与架构能力：识别场景、拆解复杂问题、设计正确的边界与演进路径。
领域知识与业务理解：技术只是工具，理解业务、把技术和业务连接是更难且更有价值的能力。
产品与协作能力：如何把 AI 能力融入团队流程、制定规范、把控质量。
工程实践与可观测性：构建可测试、可回溯、可维护的系统，尤其在大规模分布式系统中。

换言之，未来更像是"人 + AI"的协作赛跑，谁能把 AI 当作工具并做到更高阶的运用，谁就能在竞争中保持优势。

小结

回顾这一年，我既享受到了 AI 带来的效率红利，也体会到了变革期的焦虑。AI IDE 把技术前置，把能力下沉，让更多人能参与到"用软件解决问题"的过程中来。对于像我这样的工程师，既要学会利用这些工具，也要在复杂场景里保留判断力、把控质量、不断提升能带来差异化价值的技能。

如果要用一句话总结：不要把 AI 当作威胁，把它当作放大器，让你的思考与影响力更远。