「我們是靠腦袋吃飯，不是靠機器。」 2000 年代初期，倫敦黑色計程車司機對 GPS 嗤之以鼻。 「靠 GPS 的不是專業司機。」 「不記路線就不配開計程車。」 「一旦導航錯誤，這些人全完蛋。」 這群司機花了三到四年背下 25,000 條街道，通過號稱全球最難的「The Knowledge」考試，才拿到那張執照。這張執照不只是飯碗，更是身份認同。 二十年後，倫敦黑色計程車剩不到 15,000 輛，智庫預測，如果趨勢持續，它們將在20年內滅絕。 Uber 加上 Google Maps，讓「背下整座城市」這項苦練多年的技能，一夜之間變得無關緊要。 現在，同樣的劇情在工程師圈子上演。 只要提到 AI Coding Agent 或 Vibe Coding，你總會聽到類似的聲音： 「AI 寫的程式碼還是要人來 review。」 「複雜的系統架構 AI 不可能懂。」 「AI 只會製造屎山代碼。」 他們說的都對。就像當年的司機說「GPS 不懂哪裡在修路」一樣，句句是事實，但也搞錯了重點。 寫程式沒那麼神。它的本質就是翻譯：把人類的想法，翻譯成電腦聽得懂的語言。 你心裡想「幫我把這個數字加一」，電腦聽不懂；你寫下 x = x + 1，它懂了。不管是 C++、Python 還是 Rust，都只是不同的翻譯方式。 過去，你需要花幾年學會這套語法，這是工程師版的「The Knowledge」考試。我們以為這層語言障礙是護城河，但它只是工具的使用門檻。 Vibe Coding 只是多了一層翻譯。 你用自然語言描述需求，AI 翻譯成程式碼，程式碼再編譯成機器碼。多了一層，但邏輯沒變。以前你得自己翻譯，現在你有一個精通所有程式語言、24 小時待命的翻譯官。 「那 Vibe Coding 寫出來的品質不好怎麼辦？」 這問題很有趣。人類手寫的程式碼品質就一定好嗎？ 工具從來不保證結果，使用工具的人才決定結果。 當 GPS 出現，計程車司機的護城河消失了，但「把乘客安全送到目的地」的需求還在。當 AI 出現，工程師的護城河消失了，但「解決問題」的需求還在。 焦慮的人，通常是把工具的使用門檻誤當成自己的護城河。 真正的護城河不是你會不會寫 for loop或能背出多少 API，而是你能不能定義出一個值得解決的問題，然後想辦法解決它。 這是一個拼審美、拼商業洞察的時代，而不是單純比拼技術的時代。(Benson Sun)