aiXcoder：AI并非软件开发的“银弹”，需与软件工程结合

近日，硅心科技（aiXcoder）产品研发负责人黄宁受邀出席CSDN和奇点智能研究院联合主办的“全球C++及系统软件技术大会”，并发表《超越vibe coding，构建以人为主的可靠开发流程》主题演讲，与来自腾讯、阿里、百度等企业的领域专家共同探讨大模型驱动的软件开发现状及未来。 黄宁认为，Vibe Coding模式虽然在特定场景下展现出高效的生成能力，但却难以适配企业级复杂项目开发。AI并非软件开发的“银弹”，需要与软件工程相结合，构建集能力扩展与行为监测于一体的可靠AI研发流程，确保软件交付质量的可控、可预测与高效落地。 图：硅心科技（aiXcoder）产品研发负责人黄宁 企业级应用场景下，AI开发模式的挑战与思考 随着大模型能力提升，“通过自然语言指令让AI生成符合特定风格代码”的Vibe Coding开发模式日渐兴起，其核心特征是将代码细节几乎全部交由AI生成，人仅聚焦需求描述与最终结果。 然而，aiXcoder在工程实践和与企业的交流中发现，Vibe Coding模式直接应用于企业级项目会暴漏出诸多问题：AI生成的代码常忽略企业既有工具函数，擅自增加独立模块，追求“当下问题解决”而不顾后期维护，甚至因缺失安全校验留下漏洞隐患，增加代码评审负担。 深层原因在于，企业级复杂项目往往承载着长期的迭代需求，沉淀了大量隐性规则和多年维护的考量。而AI缺乏人类工程师的“吃亏经验”——无法预判未来需求变化、推演潜在风险，只能给出“局部最优解”，难以满足工程所需的“全局稳定性和未来可扩展性”要求。 <img src="https://static.leiphone.com/uploads/new/images/20251224/694bb15910223.png?imageView2