近幾個月來「氛圍編碼」（Vibe Coding）席捲了整個科技圈，然而，借助 AI 進行軟體開發，如此創新的工作概念，究竟是如何在大型企業中運作，甚至進一步改變工程師的日常生活呢？
為了深入研究氛圍編碼為產業界帶來的衝擊，國外媒體《WIRED》記者，決定以零經驗者身分，前往知名筆記軟體 Notion 總部臥底兩天，親自嘗試看看在 AI 的輔助下，自己是否能為 Notion App 開發出全新功能，並且了解前線工程師對 AI 的真正看法。
Cursor 加上 Claude，AI 已是開發主力
由創投支持的舊金山新創公司 Notion，發展至今已經擁有近 1,000 名員工，市場價值達 100 億美元。根據該公司說法，Notion 內部大約已經有 30% 到 40% 的程式碼，其實是交由人工智慧編寫而成。
從 2022 年開始，Notion 就在自家 App 導入了 AI 助手，幫助使用者起草筆記；現在 Notion 希望將該功能升級成 AI 代理，讓使用者忙於其他事物時，AI 依然能夠於後台自主工作。
在《WIRED》記者加入 Notion 工作團隊之前，她先下載 AI 程式碼開發平台 Cursor 進行試用，並且於入職之後，跟 Notion 其他工程師同事結隊進行軟體開發。
根據記者的觀察，在 Notion 的內部工作環境中，工程師們通常偏好使用 Cursor 平台，並且選擇 Claude 或 Claude Code 做為開發主力。
Notion 工程師經常要求 AI 編寫程式碼，方便為軟體打造新功能，或者找出、修復現有的 Bug；隨後，人類程式設計師將根據需要，調整和測試 AI 的程式碼輸出結果，儘管這個過程依然會讓 AI 參與其中；直到最後確定沒問題，Notion 才會把新程式碼投入正式環境。
由於生成式人工智慧的運作成本極為高昂，因此在理論上，Notion 並沒有因為透過 AI 進行程式開發省下太多經費，節省時間反而才是主要優勢。
分析問題、提出方案，程式碼瞬間出現
《WIRED》記者在 Notion 工作的時間，根據雙方約定只有短短兩天，第一個任務即是修復 Notion App 中，一種名為「mermaid」圖表的顯示方式。
Notion 的人類工程師向記者點出問題，指出 mermaid 圖表雖然是以 SVG 的向量檔案形式存在，但卻無法在 Notion App 中任意放大或縮小，這將導致圖表中的文字變得難以閱讀。
一名 Notion 工程師向記者解釋她的氛圍編碼流程，首先是詢問 AI 關於問題的成因，接著讓人工智慧進行自主研究，方便後續提示 AI 以正確的方式解決問題。
在 Cursor 與 Claude 分析完 Bug，並且列出解決問題的方法之後，超過一百行由 AI 所產生的程式碼，直接列在了記者與 Notion 工程師眼前，自由縮放 mermaid 圖表的功能就此完成。
即便 AI 所產出的程式碼確實能夠運作，同時解決 Notion 工程師提出的問題，但其實踐依然不夠穩定，例如圖表放大到全螢幕畫面時，邊緣依然沒有正確填充。在後續的 30 分鐘裡，記者與兩名 Notion 人類工程師，反覆修正 AI 所產出的程式碼，最後使該功能變得更完美。
成本僅 200 塊，新功能 40 分鐘有原型
《WIRED》記者接下來負責的另一項任務，是「從發想開始」嘗試為 Notion App 導入一項全新功能。對此記者決定為 App 添加一種「智慧型待辦事項清單」，她將想法告訴 AI，接著獲得了層層疊疊的程式碼，但卻由於工作邏輯問題，導致 AI 所生成的程式碼始終不能正常執行。
經過 Notion 工程師提點後，記者改變了新功能於工作邏輯上的描述，並且在人類同事的協助下，短短 40 分鐘內就實現了原型。
根據 Claude Code 的計算，完全零經驗的記者開發出該功能，只花費了大概 7 美元成本，而 Notion 大多數工程項目的實際費用，通常會來得高上許多。
作弊還是靠實力？AI 程式碼帶來的反思
隔日，《WIRED》記者參加 Notion 內部會議，開始向其他人展示她的「開發成果」，並簡潔地描述了自己透過氛圍編碼完成的新功能。
在會議中一名 Notion 產品經理提問，將 mermaid 圖表的程式碼從頭修改一遍，大概花了多久時間？記者簡略計算後回答「大約 45 分鐘」，引來了現場其他與會者的驚呼。
然而記者卻也不禁反思，自己是否過度依賴了人工智慧，以及其他人類同事力量，透過疑似「作弊」的方式，完成了自己被指派的程式開發任務。
臥底任務的尾聲，《WIRED》記者採訪了 Notion 現任 CEO 趙伊，想聽聽他對人工智慧參與軟體開發的看法，並向他坦承在這段工作期間中，其實自己根本不知道，究竟是在用哪一種程式語言進行軟體設計。
趙伊向記者解釋，她所寫的語言是 TypeScript，然而這一點根本不重要，只要對 AI 使用英語來表達意圖，電腦就可以自動翻譯，這就是大型語言模型最根本的用途。
趙伊認為，對於 Notion 來說，當今流行的「氛圍編碼」尤其令人興奮，因為 Notion 最初設想的功能，就是要成為一款「無程式碼」或「低程式碼」應用，幫助人們以最少的軟體開發量打造軟體，同時讓這類程式編寫方法成為主流。
在 ChatGPT 誕生之後，趙伊突然發現，某種程度上自己最初所設想，希望 Notion 於未來所達成的目標，已經透過人工智慧圓滿完成。
透過 AI 寫程式，更像管理一群實習生
記者詢問趙伊對 AI 程式碼品質的看法，以及氛圍編碼是否會為世界帶來更多糟糕軟體？對此趙伊回答，程式碼只有「正確」跟「錯誤」兩種結果，人類作家文筆太差會遭到批評，但工程師若程式寫得不好，那麼軟體最終將根本無法運行。
即便如此趙伊仍然承認，有些程式設計師，尤其是年輕的程式設計師，可能會因為氛圍編碼而產生一種錯覺，認為自己很有能力，因此讓人類工程師組隊進行開發作業，借重資深工程師的經驗，「以老帶小」就有著很重要的意義。
Notion 聯合創始人之一的 Simon Last 也告訴記者，使用 AI 設計應用程式，本質上就像管理一群實習生，自己對 AI 程式碼品質的要求，通常會比起針對人類工程師來得更高。
Simon Last 說，他並不喜歡「氛圍編碼」這個說法，因為它會貶低 AI 應用的可塑性，以及使用 AI 開發軟體的工程師，即人類本身所擁有的無限可能。
Simon Last 相信，透過 AI 設計程式就是未來，他甚至曾經同步使用三種不同的 AI 程式開發工具，但這卻讓自己感受到龐大壓力，覺得已完全化身為管理者而非程式設計師，因此最後仍回歸單一工具輔助程式開發。
當環境轉變太快，工程師恐懼成必然
面對 AI 爭搶人類工作權問題，Simon Last 說，至少目前 Notion 依然在積極招募工程師，但公司確實更喜歡那些，看好 AI 程式開發未來的求職者。
在過去短短 4 到 6 個月期間，許多企業的環境中，已經充滿了由 AI 所生成的程式碼，Notion 甚至為旗下銷售團隊也指派了一名 AI 工程師，負責指導軟體銷售人員如何在工作中使用 AI。
Simon Last 表示，隨著人工智慧應用大行其道，他覺得自己並非「擁有更多的空閒時間」，而是更加被迫、緊迫的去跟上潮流，嘗試使用各種 AI 工具。
這種轉變讓 Simon Last 既興奮又焦慮，他甚至已經開始懷念，坐在電腦前手敲程式碼的時光。
Simon Last 說，當時社會上根本還沒有什麼「AI 狂潮」，經歷如此快速的環境轉變，要是軟體工程師一點都不害怕，那才叫做真正的瘋狂。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《WIRED》、《Notion》，首圖來源：Bing AI
（責任編輯：鄒家彥）
