“编程大神”DHH谈AI写代码热潮：掌握编程的，永远是动手写的人
- DHH对“氛围编程”是否能发展为一项技能持怀疑态度。他认为编辑和修正代码的能力建立在是否具备创作能力之上，就像编辑一本书的人通常也要具备写作能力。
- DHH强调AI应服务于程序员，而非主导代码生成流程。过度依赖AI将削弱人与代码的连接，损害学习效果和创造力。
- AI在复杂项目中的表现尚不成熟，容易产生隐藏bug、安全问题和可维护性差的问题。它仍像一个“初学程序员”。
- DHH称自己为“软件写作者”，追求优雅可读代码；希望AI编程助手有“严格模式”，生成逻辑清晰、结构良好的代码。
- 对编程初学者，DHH推荐Ruby（语法简洁、表达力强）、JavaScript（Web 开发核心）、Go（适合高性能系统）这三门语言。
“氛围编程”是一种利用生成式AI，通过自然语言提示快速生成代码，再进行修改迭代的编程方式。它最大的优势在于降低门槛，让不懂代码的人也能构建原型，极大加速了从创意到实现的过程。多位技术领域的知名人士对这一趋势表示认可。Y Combinator CEO Garry Tan 曾在播客节目中表示：“Vibe Coding 将成为未来编码的主流方式。如果你不采用这种方式，可能会在竞争中被甩在后面”。
不过，也有人对此表示质疑。近日，编程界大神戴维·海涅迈尔·汉森(David Heinemeier Hansson，英文名缩写DHH)做客知名播客节目主持人莱克斯·弗里德曼（Lex Fridman）的访谈节目，围绕“氛围编程”，以及“编程的未来”等话题进行了深入探讨。
DHH对“氛围编程”是否能发展为真正的技能持怀疑态度，甚至直言是“白日梦”。他认为编辑和修正代码的能力建立在是否具备创作能力之上，就像编辑一本书的人通常也要具备写作能力。
DHH还强调，AI应成为开发者的助手，而非主导者。程序员应通过亲手编程保持技能与创造力的成长，而非完全依赖AI生成结果。他还鼓励新手开发者相信直觉，勇于实践，在不断尝试中形成“内在的超级计算机”式判断力。
DHH是开源框架Ruby on Rails的创造者。该框架用于构建网站和Web应用程序开发，强调“约定优于配置”和敏捷开发理念，使开发者能够更快、更高效地搭建功能完善的应用系统，彻底改变了Web应用的开发方式，推动了敏捷开发和初创企业的技术爆发。他以“软件写作者”的身份重新定义了编程的意义，强调代码应具备表达力、美感和人性。
在AI浪潮席卷技术行业的当下，DHH持续发声，主张AI应为程序员赋能而非取代，呼吁开发者保持创造力、掌控力与人文视角。
以下是DHH接受播客专访的主要内容：
01. “氛围编程”的边界与陷阱
弗里德曼：什么是“氛围编程”？它在新手程序员的学习过程中扮演怎样的角色？
DHH：“氛围编程”指的是利用生成式AI工具，根据直觉或创意通过自然语言提示快速生成初始代码草稿，然后通过手动修改或进一步的提示进行迭代优化的编程方式。这种方法非常适合快速验证创意或想法。就像Excel或Access数据库让非程序员也能构建业务模型一样，“氛围编程”也让创意更容易变成现实。
不过，“氛围编程”并不利于深入掌握编程技能。学习编程就像学弹吉他，需要亲手练习，才能内化知识。我建议新手程序员把大部分时间用于从零开始编写代码，AI工具可以作为辅助，提高效率，但不应成为主导工具。只有通过实践，才能真正建立扎实的技术能力。
弗里德曼：你怎么看待“氛围编程”作为一种新兴技能的可能性？在AI辅助下快速生成和迭代代码，是否可能成为一种新的编程方式？
DHH：我持怀疑态度，那是提示工程师的梦想，但我认为这完全是白日梦。编辑和修正代码的能力建立在你是否具备创作能力之上，就像编辑一本书的人通常也要具备写作能力。
我举个自己的例子。在开发Omakub（专为DHH主导开发的Ubuntu操作系统设计，旨在简化Web开发环境的搭建过程）时，我尝试用AI生成Bash脚本（该脚本于1987年由布莱恩·福克斯为了GNU计划而编写，通常运行于文本窗口中，并能执行用户直接输入的命令）。由于我对Bash不熟悉，一开始依赖AI生成代码，但我很快发现这并不能让我真正理解语法和结构，必须自己动手写代码，才能掌握这门语言。
“氛围编程”可以提高短期效率，尤其是在你不熟悉的领域，但如果只靠它写代码，就难以建立深层次的编程能力。AI的理想状态是让非技术人员通过自然语言构建复杂系统，但目前这仍是一种愿景，距离完全实现还有很长的路要走。现在我们仍需要人类来审查和确保代码的正确性。
弗里德曼：如果尝试用“氛围编程”构建类似Basecamp这样的复杂系统，会遇到哪些挑战？
DHH：目前，“氛围编程”在处理复杂系统时会很快触及能力瓶颈。AI生成的代码虽然在表面上看起来功能正常，但经常隐藏着一些严重问题，比如泄露API密钥、以明文存储密码等安全漏洞。这些问题也许可以逐步修复，但更棘手的是维护性差，一处修改往往会牵一发而动全身，导致更多新问题。
这就像一个初级程序员在管理大型项目时可能犯下的错误。我举个例子，开发者皮特·莱维尔斯（Pieter Levels）曾用AI辅助开发飞行模拟器，但项目代码在复杂到一定程度后就开始“自噬其尾”——修一个bug 会引出三个新bug。这说明AI在复杂系统开发中还处在“初学者阶段”，需要人类开发者的监督与干预，才能确保系统稳定和可维护。也许未来AI能克服这些问题，但至少目前，它还远不能独立胜任这种级别的开发任务。
弗里德曼：对于新手程序员来说，该如何在“氛围编程”和手动编码之间找到平衡？
DHH：我建议新手程序员将70%到80%的时间花在从零开始写代码上，真正理解每一行代码的含义和背后的逻辑。“氛围编程”可以占用20%到30%的时间，用来验证创意、加快迭代速度，或解决特定问题。
如果只靠AI生成代码，很容易陷入“空洞的学习”状态：任务完成了，但知识没掌握。技能的成长需要亲手实践，就像健身或弹吉他一样，必须亲自投入其中。合理结合AI的辅助能力和传统的编程训练，新手才能在效率和能力之间取得平衡，确保技能不断成长，同时不过度依赖工具。
02. AI只是助手，不是编程的主角
弗里德曼：你如何看待编程的未来？Ruby on Rails在其中扮演怎样的角色？
DHH：编程的未来应着眼于提升开发者的生产力，而不仅仅是追求运行时性能。Ruby on Rails之所以成功，是因为它赋予了开发者从想法到实现的完整能力，特别适合初创公司进行快速迭代。例如，Shopify 的创始人托比·卢特克（Toby Lütke）在最初就是凭借Rails开发出Snow Devil，并最终将其发展成全球领先的电商平台。
相比之下，大公司开发的工具（比如React）往往反映了它们自身复杂的组织架构，反而加重了开发者的负担。Rails一直致力于保持简单性和长久的适用性，既适合初学者，也能支撑复杂的大型应用，让开发者能高效地构建系统，同时保持创造力。
弗里德曼：你怎么看待AI在编程中的作用？它将如何影响未来的编程实践？
DHH：AI在编程中确实有显著的辅助作用，比如查询API、生成代码草稿或提供“第二意见”。Ruby的一个优势在于它具有极高的表达性——每个字符传达的语义更多，这使得它非常适合与AI协作，有点像 Neuralink提升人机交互带宽的理念。AI所生成的代码必须具备良好的人类可读性，以便团队协作和后续维护。
我更倾向于将AI作为一个在单独窗口中运行的辅助工具，而不是主导代码生成的核心。我试过Cursor这类工具，但发现一旦让AI主导代码编写，我和代码之间的直接联系就会被削弱，学习过程也会变得不再“即时”。编程不仅仅是一个实现功能的过程，它更是一种创造力的表达，类似于弹吉他。自己动手写代码，是保持技能、积累经验的关键。过度依赖AI，可能反而会导致技能退化。
弗里德曼：你在学习Bash（命令处理器，通常运行于文本窗口中，能执行用户直接输入的命令）的过程中意识到AI生成代码的局限性。能否具体讲讲？
DHH：在开发Omakub这个基于开源操作系统Ubuntu的Linux配置项目时，我首次尝试使用AI协助编写Bash脚本。由于我对Bash不够熟悉，就把写条件语句、逻辑控制等任务交给AI。然而我很快发现，哪怕我多次询问同样的问题，也始终没能真正掌握这些知识点。这种“空洞的学习”让我警觉，就好像知识从手指间溜走了。我突然意识到，学习编程其实就像学吉他，必须亲自去做，才能真正掌握。于是我调整了方法，自己动手写代码，把AI当作参考工具，结果学得更快也更扎实。这让我更加确信：AI是一个很棒的助手，但不能代替手动编码这一学习过程。
弗里德曼：你会给新手程序员什么建议，如何在AI辅助与传统学习之间找到平衡？
DHH：对初学者来说，最重要的是通过亲自编程来建立技能基础，而不是过度依赖AI生成代码。AI可以作为辅助工具，比如帮你查文档、生成草稿或提供修改建议，但它不能代替你自己写代码的过程。
我建议新手把大部分时间用在从零写代码上，通过亲手实践来建立直觉和创造力。AI应该像是对编程有经验的搭档，在你需要时提供建议，而不是主导整个开发过程。就像我学习Bash的经历一样，真正的掌握来自于动手操作，而不是旁观AI把一切做完。
弗里德曼：如果未来AI生成代码成为主流，会对编程的乐趣和学习过程造成什么影响？
DHH：对很多人来说，编程不仅仅是一种完成任务的经济行为，更是一种人类创造力的表达形式，就像弹吉他一样。即使我们早已有完美的音乐录音，人们仍会为了乐趣去学习乐器。同样，编程的乐趣也在于自己写代码的过程，而不仅仅是得到一个结果。
如果有一天AI完全接管了代码编写，开发者可能就变成了“AI涂鸦管理员”——我们只是维护AI编写的系统，而不再亲自创作代码，那将极大削弱编程的成就感和创造力。我早年从事编程时，最初只是为了完成工作目标，但后来我真正爱上了编码本身。即使AI可以让我提高效率，我也不会放弃动手写代码的乐趣，因为这正是技术成长与满足感的来源。
03. AI会取代程序员吗？DHH持“谨慎乐观”态度
弗里德曼：你如何看待AI的未来？它将如何影响编程职业？
DHH：我对AI的未来持谨慎乐观态度。以DeepSeek在本地运行的表现为例，它通过“思考框”展示自我对话的过程生成回答，给人一种接近人类思维的感觉，令人印象深刻。但我仍然怀疑AI能否真正取代程序员。毕竟，创造力和直觉是AI难以复制的核心能力。
Shopify首席执行官卢特克曾经建议在招聘时问一句：“AI是否可以胜任这个职位？”这体现了AI对程序员岗位的潜在冲击。未来，AI可能会降低对传统程序员的需求，使编程变得像骑马一样，从实用技能转为某种“娱乐性”活动。但至少在可预见的短期内，我们仍然需要人类来验证AI生成代码的正确性，确保功能完善且安全可靠。
弗里德曼：你提到DeepSeek的“思考过程”让你感到震惊甚至有些不安，能否详细谈谈？
DHH：是的，DeepSeek的本地运行表现确实令人震撼。它通过“思考框”展示模型内部自我对话的过程，仿佛在推理、权衡和思考。这种近似人类的逻辑过程让我一度怀疑这是不是某种表演效果。但如果这真的是它的实际工作方式，那确实令人感到震撼，甚至有些不安。
这意味着，AI在编程领域的能力可能比我们预期更强。然而，我依然认为它无法完全取代人类，尤其是在系统架构、复杂设计和审美判断等方面。AI更适合作为开发者的助手，而不是独立的系统设计者或决策者。
弗里德曼：技术发展的不可预测性是否可能使AI变成另一个“未兑现承诺的虚拟现实”？它对编程的未来意味着什么？
DHH：技术的发展往往出人意料。比如1995年的电影《割草者》预测虚拟现实会迅速普及，但30年后的今天，虚拟现实仍局限于游戏等小众领域。
航空技术也是如此。从1903年莱特兄弟首次飞行，到1950年代波音747的出现，发展极为迅速；但之后几十年里，进步变得缓慢。因此，AI也可能经历类似曲线：短期爆发，随后稳定或受限于某些特定应用场景。
即便如此，像COBOL（面向商业的高级程序设计语言）这样的语言至今仍在支撑关键基础设施，例如社会保障系统，这也说明了某些技术可能长期存在，与新技术共存而非被完全取代。AI的未来也可能如此：它既可能彻底变革行业，也可能局限于特定用途——没有人能准确预测。
弗里德曼：你提到COBOL仍在使用，这为我们理解编程的未来提供了哪些启示？
DHH：COBOL的顽强生命力说明了一点：稳定性和历史路径依赖可能远比“新潮”技术重要。许多上世纪70年代写的COBOL代码，今天仍在运行美国的社会保障系统，这些系统之所以难以替换，是因为世界上真正理解这些代码的人已经不多了。
这让我意识到，即使AI技术发展迅猛，像Ruby on Rails这样的系统也很可能在几十年后仍在运行，成为新基础设施的一部分。程序员应该保持谦逊，重视当前的技能积累，而不是盲目追逐潮流技术。
弗里德曼：对于刚入行的程序员来说，如何选择职业路径，以更好地应对AI的影响？
DHH：没有人能准确预测未来的技术趋势，哪怕是现在最热门的AI。在过去，我们曾以为机器人会首先取代蓝领工作，但现在，生成式AI对艺术家、音乐人这类创意职业带来了巨大冲击。而像Tesla Bot这样的机器人又让蓝领岗位的威胁回到台面。
因此，我建议年轻程序员不要一味考虑“什么不会被取代”，而应选择自己真正热爱的方向。就算将来这个方向被颠覆，你也不会后悔投入过。我在37signals开发新产品时，哪怕项目失败，我依然享受编写 Ruby代码的过程。编程的乐趣就像写作、画画或弹吉他，是一种自我表达的方式。如果你能热爱这项工作，无论技术如何演进，都不会被轻易淘汰。
04. 给编程初学者的建议
弗里德曼：对于初学者，你推荐哪些编程语言？为什么？
DHH：我推荐三门语言：Ruby、JavaScript和Go，各有侧重。
●Ruby：因为它语法简洁、表达力强，而且“仪式感”低，特别适合初学者学习编程的基本概念。例如，Ruby的“Hello World”程序只需一行代码：puts "Hello World"。
相比Go或Java，需要写更多“样板代码”，Ruby更能让人专注于核心逻辑。《Learn to Program》这本书就使用Ruby来教授编程入门，非常适合初学者。
●JavaScript：作为Web开发的核心语言，它在构建业务逻辑和协作型软件时不可或缺。不论你在Web开发的哪个领域工作，JavaScript都是你绕不开的语言。
●Go：适合构建需要高性能的系统，比如HTTP代理服务。我们公司最近就用Go构建了几个高效的代理应用，表现非常好。但我不建议用Go编写复杂业务逻辑，因为它的表达能力不如Ruby。
我对函数式语言（比如OCaml）兴趣不大，那种思维方式与我不太契合。我更倾向面向对象的编程方法，它更适合构建Web应用和业务系统。
弗里德曼：你曾说自己是“软件写作者”（software writer），而不是“软件工程师”，能否解释这个定位？
DHH：是的，我更愿意称自己为“软件写作者”。因为对我来说，编程更像是一种写作行为，而不是单纯的工程实践。我十年前在RailsConf上就提出过这个观点。编程不仅是解决技术问题，更是一种面向人的表达方式。我追求的是优雅、可读、具有美感的代码，就像一篇精心打磨的文章。
我主要使用Ruby开发协作软件和任务管理系统，这类应用强调人与人之间的沟通，非常适合“写作式”思维。当然，如果我从事的是3D游戏引擎开发，那就更像是“数学家”或“工程师”的角色了。
“软件工程师”这个标签过于单一，无法概括编程中各种抽象层次的创造力。有些人是“软件数学家”，擅长算法与逻辑结构；而我，是一个“软件写作者”。
弗里德曼：在你看来，AI编程助手应具备怎样的“写作标准”？
DHH：我希望AI在接受输入时要求更高一些。现在的AI对模糊、含糊其辞的句子也能生成代码，这让我觉得不够严谨。我希望未来的AI能有一个“严格模式”，要求用户输入明确、清晰、完整的表达，就像好文章要求语言简洁、精准一样。编程其实和写作类似，不只是功能实现，更是思想表达。好的代码应该像好的文章一样，既实用又优美。AI在生成代码时，也应遵循这一原则——让输出不仅可运行，还应具备清晰的逻辑和良好的结构。
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