AI Vibe Coding 最大的风险：代码写得越快，项目可能死得越快！
AI 让开发效率提升了，但也带来了一个新问题：代码能跑、测试通过，不代表需求正确，更不代表项目可以安全上线。如今，使用 Cursor、Claude Code、Codex 等 AI 编程工具，一个人就能完成过去一个团队的开发工作。但你是否遇到过这些问题？
技术思考问题23：AI Coding秒交差，谁替它验收？
你让AI干的活，它可能只干了十分之一——而你根本看不出来生成者兼任验收者，是假完成的温床[读者] 用AI做交付的工程师与架构师[痛点] AI说完成，你无法证伪[现在读] 验收不能再交给模型自评[读完] 能设计可核查的验收证据链[旧方案] 让AI自报完成，人肉抽查 |
解析五大AI编程范式：Vibe/Plan/Spec/Glue/Smell Coding 选型指南
近两年，AI编码工具已从「辅助提效玩具」彻底进化为主力生产工具。随之而来的，是开发者的工作模式发生根本性改变：从传统的“人主导编码”，变为“人定义规则、AI执行编码”。
从AI写代码到AI软件工厂，企业级Vibe Coding平台的落地思考
当我们谈论AI编码的时候，很多人的第一印象依旧停留在代码补全，粘贴一段需求描述，大模型吐出几十行代码，开发者复制到项目里手动调试。这是过去两年AI编程工具最普遍的形态，它确实提升了单段代码的编写速度，但始终没有跳出“辅助写代码片段”的边界。
【长期主义】第417期智能说：AI Coding产业演进，数字执行层革命
AI Coding已完成三代产业跃迁，从代码补全工具、升级为AI软件工程师，正向AI软件工厂演进。截至2026年，全球AI Coding领域形成四极格局，Anthropic、OpenAI、Google、SpaceX/Cursor四家厂商，分别代表四种差异化的技术与商业路线。
AI Coding 质量治理：工程规范、代码评审与风险驱动测试
AI Coding 正在改变软件研发与测试的工作方式。当大量代码由 AI 辅助生成，工程规范不统一、代码审查压力增加、测试覆盖不足等问题也更加突出。
对话言创万物创始人：AI Coding 是在「垒砖」，我们想用 AI「盖房子」
本文首发于 Founder Park 公众号 · 2025 年 6 月 17 日。在全行业都在体验 AI Coding 的时候，氛围编程 Vibe Coding 成为了最热门的关键词。
看清 Coding Agent：从执行记录到风险调查
作者：徐可甲（烨陌）LoongSuite-Pilot 采集行为记录，AgentLoop 结合任务上下文分析风险，帮助团队找到需要核查的操作和证据。让 Coding Agent 修复一个问题，它可能先查文档、读文件，再执行命令和运行测试。