AI 时代，学生和研究者该如何使用 AI 写程序？一种极端是假装 AI 不存在，坚持纯手写——这不利于为遍布 AI 的世界做准备。另一种极端是把活儿全交给 AI（即所谓 vibe coding）：只盯着测试是否通过，不再细读每一行代码。后者会带来「自我欺骗」——以为自己掌握了，其实没学到任何有价值的技能。作者打了个比方：认知技能像肌肉，练起来难，丢起来快。

中间路线：手写，AI 审查

折中方案被称为「匠心编程」（craft coding）。它的价值取向是围绕产品本身的质量，细到每个细节；开发者承诺理解代码库的每一处，AI 可以用，但只在有助于这一理想时才用。最凝练的实践口号是「手写，AI 审查」：以当下模型的能力，不要让 AI 去做任何事，只让它审查你写好的东西，你认同才采纳。最好的比喻，是把 AI 当成一位资深程序员的代码评审。

匠心编程的十条戒律

1. 不在 IDE 里用 AI，包括 LLM 自动补全；每一行字符都亲手敲。
2. 最好不把代码库交给 AI；需要时在网页界面里粘贴片段，若必须授权，也只用只读权限。
3. 不让 AI 运行任何东西；它给建议，你来执行。
4. 不把 AI 对话框里的代码直接复制粘贴，要自己敲一遍。
5. 能用普通搜索解决的事，不麻烦 AI。
6. 问 AI 之前，先读文档。
7. 只有自己实在解不出时才向 AI 求方案，并先给自己思考的时间。
8. 请 AI 审查前，自己先检查一遍。
9. 先运行代码排查问题，再让 AI 审查补漏。
10. 没看懂的建议，绝不采纳。

为什么值得这么做

作者以科研代码为例：论文里的实验代码一旦出错，整篇结论都可能失效，因此科学是匠心编程的典型场景。安全关键软件同样如此——在 AI 时代，纯手写的代码反而不够安全，开发者必须把 AI 审查纳入流程，否则攻防会变得极不对称。

当然，适度使用也无可厚非。作者坦言自己偷懒时也会写潦草代码、让 Claude 直接调试，但他提醒这有「技能退化」的风险。GitHub Copilot 近期从包月改为按量计费，一些重度 vibe coding 用户月费从 30 美元涨到 750 美元，也算一种侧面注脚。

结论很朴素：手写与 AI 审查之间，藏着一片明智的中间地带。只要保持思考、不把大脑闲置，答案就在那里。

来源：Peter Bloem（peterbloem.nl）