2026年随着各种大模型，智能体技术的爆发，vibecoing也越来越被大家所接受。尤其很多老板们看到技术带来的提效，都想尽快用上大模型。可是还有一些老板们听到有人对于AI的抱怨和负面信息，例如会不会导致安全风险，token花费一旦开始不知道能花费多少钱能完成任务，ai的强大会不会造成不可控？那到底ai对于实际工作会带来哪些好的或者不好的变化呢？本文结合作者最近做的几个商业项目，以程序员的角色来分享一下实际使用上vibecoding的真实情况。我是2022年底就开始chatgpt出现的时候就一直关注大模型的，2026年持续编写ai前沿技术的发展的一些应用方向的内容。在此之前，我最熟知的应当是java开发和架构，工作多年的经验使得来一个任务必须尽快完成需求的分析，并搭建好架构，最终进行技术选型，完成开发，交付上线。这是以前传统的开发带给我的职业惯性。在大模型出现之前，我已经完成低代码开发的多个项目实战了，像easycode这类插件，还有我自己开发的代码生成插件，搭配visual流程开发+数据库正逆向工具的使用，分析完数据库以后，从逻辑模型直接正向工程生成数据库的物理模型，再经过物理模型直接连接到idea等开发工具中，再结合easycode开发工具，直接将数据库表生成mvc三层的后端代码，如果需要的话，可以直接生成前端js代码。这种方式放我的开发效率直线上升，而且项目越大，我的效率提效的越高，最快的时候，一个人半天直接完成5个人几个月的开发工作量。但是这种方式并不能生成完代码直接可以用，虽然模板我已经完成可以生成的代码直接作为接口使用，也能页面正常访问，但是复杂的业务或者不是增删改查类的业务都需要手动编写代码。在设计上，我已经尽量把业务逻辑抽离出来增删改查层面的，能独立放到一个复杂接口处理业务流程就单独放，但是不管分散放置业务流程还是统一集中放置，最终复