OPC要不要学vibe coding

最近刷到很多大厂搞vibe coding的比赛。虽然没去现场，但刷了不少作品和视频，闻到一股熟悉的味儿——和五年前短视频一模一样。

那时候最吃香的身份是"我是一个博主"，现在换成了"我是一个用AI做产品的人"。词儿在换，那股味儿没换。

这股味儿背后，是vibe coding正在变成全民话题。平台、资本、创业者、草根都在涌进来。vibe coding的热度，已经不是一个程序员圈子的自嗨了。

但热闹归热闹，这股全民浪潮真的人人都该冲吗？有人不这么看。

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有人泼冷水：这是毫无意义浪费

我关注的一些技术大咖，对这波全民vibe coding持保留态度，其中一个比喻很尖锐。

现在的全民vibe coding，都是散兵游泳，在后院里支个小炉子瞎折腾。像中世纪中东的坩埚炼钢——偶尔才能炼出几把优质大马士革钢，但背后是极大的浪费和无意义的重复劳动。因为写代码终究是有门槛的，真正有价值的软件，最终还是得靠组织起来、有工程能力的小团队。

这个担忧有没有道理？有。确实不是所有人都适合做产品，确实会涌出大量粗制滥造、没人用的AI产品，确实会有"劳民伤财"的情况。

但我自己的态度也很明确：我是支持这股全民vibe coding浪潮的——至少对每个OPC来说，都该去了解、去碰一碰vibe coding。泡沫期里的浪费、重复劳动，是红利期的标配，我不纠结这个。

我认为那些反对的人，还是把"写代码"当成了"造工业软件"来看。而vibe coding真正的价值，不在替代专业程序员，在让一批原本不写代码的人，开始用代码解决自己的问题。

所以当我们谈论vibe coding时，真正该谈论的，是下面这几件事。

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把编程看成成品项目，会误判这件事

我们习惯把编程看成完整的软件作品。作品意味着完整、独立、可交付，也意味着高门槛。你需要需求梳理、架构设计、编码实现、测试联调、运维部署，任何一环不够好，结果都会显得业余。

这套想法没错。它描述的是软件工业。

但大量中小团队、运营、产品、创作者需要的常常不是软件工业。他们需要的是：一段能批量处理文件的脚本，能让重复工作自动完成；一个快速验证的小原型，能让一个想法跑起来；一个轻量的小工具，能让自己的工作流提效。

这类需求以前很少被满足，不是它们不存在，而是交易成本太高。一个小团队不会为了一个还没验证的想法去找人做完整项目，一个普通职场人也不会为了省半小时重复工作去系统学半年编程。

当成本足够低，需求会显形。

这就是vibe coding容易被低估的地方。它看起来像是在降低编程的技术门槛，实际更像是在暴露一批过去被成本压住的长尾需求。对OPC来说，那些你一直想做、但"找人开发太贵、自己学编程太慢"所以一直没做的轻量工具，全是这类需求。

但如果只把vibe coding当成"自己做工具给自己用"，还是小看了它。

软件不必是个"产品"。它可以像一篇文章、一条图文那样轻，就是一张为你最终要卖的服务去引流、建立信任的宣传物料。我看到有一家农业公司就是这么干的：

这家公司做化肥，一个挺新的农业品牌。他们用vibe coding做了个配复合肥的小工具——你手里有磷肥、氮肥、钾肥，各自含量是多少，输进去，工具帮你配比出想要的复合肥比例。

他们没有把这个工具当成工业软件来做。没想做成平台，没想收费，没想搞一套很重的系统。在他们眼里，这工具更像是一篇文案、一条短视频——是营销动作里的一个轻量物料，而不是一个"产品"。

他们怎么用这工具的？对外出了很多期营销内容，但重点介绍的不是自家化肥，而是这个配肥工具——在直播间里讲，在短视频里讲。等用户因为这工具有用、进了他们的社群之后，才开始说：这个软件你可以免费使用，采购咱们家化肥就行。

套路很轻：让你免费使用软件，把软件作为引流拓新手段。很多农户对化肥本来就没绝对品牌忠诚，“试试呗”。就这么着，估计半天到一天做出来的小工具，成了拓新客的新渠道，效果还挺好。

说到底，这和以前的私域引流本质是一样的事——拿一些低价值、但用户高频刚需的商品或服务，为自己真正赚钱的东西去引流。只不过过去那些用来引流的福利品，形态不是软件，大家也根本没想过软件能便宜到当福利品送出去。

vibe coding把这扇门打开了。

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接口比成品更重要

一个技术真正变大时，经常会从"产品"变成"接口"。

图片编辑以前是设计师的专属产品。后来它变成了每个运营、老师、创作者都能调用的接口。视频剪辑也类似——短视频工具没有让所有人成为导演，却让大量非导演开始用视频表达。

编程也会发生类似的事。不是所有人都会成为专业程序员，但许多人会第一次把编程能力放进自己的工作系统里。

运营账号可以有专属的批量处理脚本。课程可以有自动统计的小工具。社群可以有定制化的互动机器人。小品牌的活动可以有一段比人工更高效的自动化逻辑。

这些听起来不像"伟大的软件"。但新工具最初改变世界时，常常不是从伟大作品开始，而是从很多不起眼的小用途开始。电子表格一开始也不是为了创造金融帝国，它只是让人更容易试算。

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它真正缩短的是试错周期

如果你有一个功能想法，过去最困难的部分不是想象它，而是让它真正跑起来。

你可能知道自己想要一种"自动整理数据并生成周报"的工具，也知道它适合自己的日常工作流。可在旧流程里，这个想法离可运行的代码很远。距离远，就不会频繁试错。

Vibe coding把这个距离缩短了。你可以先得到十个粗略的可运行版本，再判断哪个方向值得继续打磨。这个变化比单段代码的技术质量更重要。

在任何创作与生产里，早期版本越便宜，实践者越愿意探索。探索越多，意外发现越多。

这也是为什么vibe coding不只是"自动写代码"，它改变的是发现路径：

• 以前你先决定要不要投入开发资源，再看见结果；
• 现在你先看见许多可运行的结果，再决定哪个值得投入。

这会改变人的行为。人们会开始问一些以前不会问的问题：这个重复工作能不能自动化？这个业务逻辑能不能快速跑个原型？这个数据处理需求，是否需要一个能复用的小工具？工具让问题变便宜，问题就会变多。

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新的稀缺物是判断

当生成变便宜，判断会变贵。

这句话在文本、图片、音乐里都在这两年里都得到了验证。同样的，在编程里也成立。一个人可以生成很多段代码，但多数都没有留下来的理由。它们看起来能运行，却不一定真的适配你的场景，不一定解决真实的问题。

能跑通，不是足够强的标准。

更好的问题是：哪段逻辑真的能节省时间？哪个功能匹配真实的需求？哪种实现方式和自己的工作流不冲突？哪一版适合快速验证，哪一版值得长期打磨？

生成工具不会替你回答这些问题，它只会把候选项放到你面前。这和创业有点像——很多创业者以为难点是做出产品，后来才发现，难点是判断该做哪个产品，以及什么时候停止做一个看起来还不错的产品。vibe coding也会有大量"看起来还不错"的代码，真正需要练习的是扔掉它们。

对OPC来说，这反而是好消息。

你天天想的就是"用户要什么"“这个问题怎么解决”，你的行业经验、商业直觉、对用户的理解，比会不会写代码值钱得多。vibe coding的核心不是学代码，是学"提需求"——你能不能用人话把一个产品描述清楚，让AI给你做出来。程序员写代码能力强，但他们不一定懂你的行业、懂你的用户。你懂。

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OPC怎么用它

如果我是一个OPC，我不会从"做一个完整项目"开始。

"做一个完整项目"仍然太像旧世界的语言，它暗示你要产出一个完美的成品。

更好的起点是一个任务：我想让什么事变高效、有趣、被验证？

如果任务是让一项重复工作提效，先写的就不是完整的系统设计，而是一个最小功能钩子。它不需要架构多么优雅，但要足够具体，能解决一个明确的小问题。接着生成许多个功能版本，而不是一整套完整程序。先找那个有效点，再为它补全周边逻辑。

这个流程看起来不"工程化"，但有效。它把编程从"大师规划"改成"假设验证"——这很像很多真正好用的工具诞生的方式：做出许多版本，保留少数有实际价值的东西。

远不止多了一个做工具的手段

更深层的变化，发生在思维上：

当你开始用vibe coding，你会不自觉地用"系统"的眼光重新看自己的业务——哪些环节能自动化？哪些重复动作能变成一段可复用的逻辑？你会开始做更多的流程优化，把原来靠人力硬扛的事，慢慢拆成小模块。

这种"系统建设"的思维，以前是工程师的专属，现在OPC也能长出来。这会让很多还在靠出卖时间的OPC，慢慢发掘——或者说，对"复利"这件事找到自己的感觉。

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改变的不只是程序员

程序员当然会被影响。新工具常常先改变边缘用户。专业用户有既有流程和标准，他们更敏感地看见工具缺陷；边缘用户没那么多负担，只关心一件事：以前做不了的事，现在能不能做一点。vibe coding给非开发人员的正是这种"一点"。

新工具常常先改变边缘用户。专业用户有既有流程和标准，他们更敏感地看见工具缺陷；边缘用户没那么多负担，只关心一件事：以前做不了的事，现在能不能做一点。vibe coding给非开发人员的正是这种"一点"。

一个运营能给自己做批量处理脚本。一个老师能做成绩自动统计工具。一个小商家能做简单的客户管理逻辑。一个社群能做专属的互动小程序。

这些用途单独看都不大。但很多大变化，最初都是由大量小用途堆出来的。短视频不是从电影工业内部长出来的，PPT也不是从平面设计行业内部长出来的，它们都先服务了很多"不够专业但有表达需求"的人。vibe coding也会沿着这条路走。

它不会立刻让每个人都写出伟大的软件，它会先让很多人第一次意识到，编程逻辑也可以是自己工作系统的一部分。

胡彦斌知道吗？就是那个歌手。他用AI coding花了一个月做了个和粉丝互动的平台叫"焰火"。很多专业程序员在评论区挑刺，说代码不严谨、漏洞不少。但站在他和粉丝互动的视角，这些不完善、不完美，反倒成了新的话题、新的内容——粉丝用着自己爱豆开发出来的软件，顺手就给爱豆提需求；他再vibe coding把需求实现出来。这件事本身就挺酷的。

我还有个好朋友，传统行业的，之前从来没碰过代码，连"编程"两个字都觉得跟自己没关系。前两天灰度到了微信小微Agent的内测，就靠自然语言描述自己想要什么功能，居然做出了自己的小程序。以前她是工具的使用者，现在她是产品的创造者。

我甚至觉得，以后可能会出现一个像抖音一样的平台，你往下滑刷到的不是别人拍的短视频，是别人用AI做出来的小产品、小工具。过去表达和传达的方式是视频，现在AI编程也可以。

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最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

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再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。

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• 为什么要做 RAG
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• 检索的基础概念
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• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
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第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

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• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
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对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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