看到Muji的复盘，我深有共鸣。作为同样用Cursor写过大量原型代码的工程师，我踩过几乎一模一样的坑。他提到的‘技术债加速累积’是Vibe Coding最隐蔽的陷阱——AI生成的代码看似高效，但缺乏模块化设计和边界处理，导致后期维护成本呈指数级上升。我个人的经验是，AI生成的代码在Demo阶段表现惊艳，但一旦进入生产环境，隐性bug和耦合问题就会暴露无遗。
Muji‘程序员从记者转型为编辑’的比喻很精准。实际落地中，我们团队发现，AI擅长生成‘第一版代码’，但后续的调试、重构和异常处理仍高度依赖人工。Agent工程化的复杂度远超
预期，尤其是在多Agent协作和状态管理上，现成的AI工具几乎无法直接套用。
我的疑问是：当AI代码占比超过50%时，如何有效量化和管理技术债？现有的静态分析工具是否足够？另外，SaaS重做趋势下，AI Native组织真的能摆脱传统软件工程的‘官僚化’流程吗？我个人持保留态度，因为工程纪律和代码审查仍是防崩溃的最后防线。
从行业格局看，Vibe Coding可能加速‘低代码民主化’，但也会催生新的专业壁垒——理解AI生成代码的工程师将更稀缺。这对团队协作模式是双刃剑：一方面降低了编程门槛，另一方面对系统设计能力的要求反而更高了。