为什么“氛围编程”做出来的应用难以维护

自从 ChatGPT 火起来之后，总有人跑来对我说类似“你们这行很快就要失业了”的话。

这些人大多是管理者。他们知道这话有挑衅意味，也想看看我会怎么反应——一部分是想试探这是不是真的会成为现实。他们的共同点是，没有一个人真正清楚软件开发到底是什么。不是从外面看起来的样子，而是它本质上是什么。

上周，我经历了一次迄今为止最好的此类对话。

我有个朋友开了一家餐厅。他告诉我，他用 Claude Code 为餐厅做了一个应用——一个用来管理员工任务和流程的 Web 应用。他很自豪，他也完全有理由自豪。他从未写过一行代码，却在屏幕上做出了一个能实现他所描述功能的东西。

我看了一下。做得不错。布局干净，流程合理，数据在页面刷新之间能保留，用起来像个能跑的系统。

然后我开始挑毛病。没有响应式布局——在他员工实际会用的手机上就崩了。没有深色模式 🏴‍☠️。没有登录，所以不知道谁做了什么。没有设置。没有翻译，而厨房里有一半人不会说这个应用所用的语言。没有错误状态。没有处理空数据、重复数据、两人同时编辑同一内容的情况。数据“持久化”的方式只能扛过一次刷新，仅此而已。

它只是个点击原型。一个原型。一个完全够用的概念验证，适合用来进行第一轮关于想法是否成立的讨论——这本身是真实且有价值的东西。

然后他问我能不能帮他托管并做运维。

这是人们对软件最大的误解，而且这跟 AI 毫无关系。

人们看到的是表面。他们看到的是能工作的部分。他们看不到出错时才会运行的部分，看不到为了防止出错而存在的部分，也看不到那些在生产环境中从未执行过一次、只为某人坐下来设想过的最坏情况而存在的部分。

你车里的安全带和安全气囊，运气好的话，从未起过作用。但这不代表它们没用。你系安全带不是因为法律规定，也不是因为车会滴滴叫。你系安全带是因为你明白有一天你可能会需要它。软件大部分都是安全带。快乐路径——演示所展示的东西——只是代码库中最小的一部分。

我的朋友，可以理解，看不到这一点。他的理解是，应用 100% 按预期工作，所以 90% 的工作已经完成。剩下的就是托管。而我不该把它搞复杂。

接下来这个版本会这样发展。

原型几乎免费、几乎瞬间就做出来了。他认定产品已经完成。他甚至可能把它推到用户面前——他的员工开始在实际排班、实际任务、实际日程中使用它。

然后出了问题。数据库文件损坏了。一次依赖更新弄坏了某个东西。有人在公开互联网上发现了这个应用并四处看了看。一个没人记录过的边缘情况触发了。或者我个人最喜欢的：夏令时，排班表里的每个班次都差了一个小时。

一切都炸了。

他不知道他造了什么。他不知道为什么要那样造——推理过程存在于一个已经消失的聊天会话里。他不知道该找什么，也不知道从哪里开始找。没有规格说明，没有测试，没有文档，没有提交信息来解释任何东西的意图。

到那时他有两个选择。找人来修，并准备好把所有的钱都交给对方，因为接手的第一周纯粹是考古。或者跑路出国。

这就是“氛围感不维护”在实践中的含义。氛围感把他带到了演示。从那以后什么都没有延续下来。

这一切都不是“别用 AI”。我们每天都在用。但两件事同时成立。

第一：如果你的背景是烤面包，AI 不会让你成为软件工程师，就像你家里的烤箱不会让你成为厨师一样。它让执行变便宜了。它对于知道该执行什么、或者执行失败时该怎么办毫无帮助。

第二：垃圾进，垃圾出。如果输入是对快乐路径长什么样的松散描述，输出就是一条快乐路径。AI 不会替你发明安全带。它不知道你会需要它们，因为你也不知道。

在热潮中幸存下来的不是代码。而是代码本该做什么的记录——故事、规格、决策——写在人类或代理能读回来的某个地方。我们的是 git 里的 markdown 文件，和 bacon-tracker 放在一起。我的朋友有一段他再也找不到的聊天记录。

那份记录才是你付钱买的东西。不是那个点击假人。

他的请求里还藏着第二个问题，在所有这些“你会失业”的对话里也有：如果这个工具真的能做我的工作，那我到底还在这里干什么？但那是另一天的事了。

第二天我给他打了电话。我告诉他我给自己买了一个 Thermomix——带 AI 的那个——并计划下周开一家餐厅。

他笑了。然后他沉默了一秒。

我希望他懂了。但以我对他的了解，我觉得他没懂。