硅谷知名开发者Simon Willison最近发布了一份特殊的指南。注意，只会vibe coding的程序员请回避！这是写给专业工程师的。
当Claude Code、OpenAI Codex这些AI工具能自己跑代码时，传统的工程习惯还适用吗？
当写代码的成本为零，会发生什么？
代码一直很昂贵。生产几百行干净代码，需要一整天或更长。而现在，这是从8小时到5分钟的数量级跃迁。
所有工程习惯都建立在写代码很贵这个前提上。现在，这套逻辑崩了。
8个模式重构工作流
模式1：写代码很便宜。代码生成成本几乎为零，但交付好代码的成本仍然显著。
模式2：囤积已知技巧。把所有解决过的问题存档。AI能把它们重新组合。
模式3：使用红绿TDD。先写测试（失败/红），确认失败，写实现（通过/绿）。
模式4：先跑测试。每次启动新会话，第一句话就是：先跑测试。
模式5：线性演练。让AI生成结构化代码讲解文档。
模式6：交互式解释。当文字解释不够直观，要求AI生成可视化。
模式7：GIF优化案例。用完整提示词示例展示如何构建工具。
模式8：常用提示词库。
「认知债务」才是真问题
Simon Willison提出了一个关键概念：认知债务——代码能跑，但你不懂原理。这和技术债务不同。
这种情况下，我们不禁思考：当写代码不再昂贵，工程师的核心价值在哪？
可能是三个能力：知道该写什么，知道好代码长什么样，知道如何让AI不跑偏。
代码变便宜了，判断力变贵了。这可能是AI时代软件工程师的新价值所在。
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