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个人成长2026.05.25 · 4 分钟阅读

废掉一个人最快的方式,就是让他不停地 Vibe Coding

我最近在一个群里看到一个问题。

这个问题一出来,群里很快开始推荐各种方案。

有人说找 API,有人说 GitHub 上有开源项目,有人说可以让 Claude Code 写个脚本。

如果只看这个讨论,你会觉得这是AI时代一个非常典型的工作流问题:找接口、写爬虫、处理反爬、清洗正文、存成结构化文件,再导入知识库。

听起来很合理。

但我后来去闲鱼搜了一下,发现这件事 4 块钱就有人做。

那一刻我意识到,AI车轮滚滚向前的一个副作用,就是我们太容易把所有问题都先拖进技术解法里。

原本只是要一个结果,最后变成了 API、爬虫、开源项目和 Claude Code 的组合拳。

这个时代真正危险的不是不会用 AI,而是把“会用 AI”当成所有问题的第一反应。

别把一次性问题做成工程项目

很多时候,我们已经不是在解决问题了,而是在用 AI 证明自己会用 AI。

一个本来 4 块钱、2分钟决策成本就能解决的任务,最后被我们变成了一个工程项目。

你开始研究公众号文章怎么抓,有没有接口,cookie 怎么处理,反爬怎么绕,数据怎么清洗,MCP 怎么接,GitHub 上哪个项目最合适。

几个小时过去了,你很忙,也确实学到了一些东西,但原始问题可能还没被解决。

这种忙很有迷惑性。它不像浪费时间,甚至看起来很先进:你在用 AI、写代码、自动化、搭工作流。

但如果回到问题本身,它可能只是一个一次性任务。

一次性问题,最优解往往不是自动化,而是最低成本交付。

这也是我现在越来越警惕的一件事:

不要把所有问题都 AI 化。

AI 是手段,不是答案。

很多人现在的问题,不是技术能力不够,而是判断顺序反了。

遇到一个问题,第一反应不是估算价值,而是制作工具。

不是问“这个问题发生几次”,而是问“有没有 API”;不是问“解决一次值多少钱”,而是问“能不能做成自动化”;不是问“别人愿不愿意为结果付费”,而是问“Claude Code 能不能写出来”。

所以最后很容易陷入一种状态:

技术上越来越熟练,判断上越来越迟钝。

这就是我说的“废掉一个人”的地方:不是能力被废,而是判断顺序被废。

vibe coding 本身没问题,真正的问题是你用 vibe coding 替代了对问题的定价。

先给问题分层,再决定要不要AI

一个任务到底该怎么解决,我觉得至少要先过四层判断。

第一层:它是不是一次性问题。

如果只是这次要抓一批公众号文章,以后大概率不会重复,那就别急着搭系统。

能手动就手动,能外包就外包,能 4 块钱买结果,就别先花 4 个小时研究技术方案。

第二层:它是不是重复问题。

如果你每周都要抓不同账号的文章,每次都要清洗、分类、导入知识库,那它开始值得 SOP 化。

这个时候,你要先整理步骤,而不是马上写代码:输入是什么,输出是什么,中间有哪些判断,哪里容易失败,标准交付物是什么。

先把流程拆清楚,再考虑工具。

第三层:它是不是高频、标准化、可复用的问题。

如果这个任务不仅你有,很多人都有,而且交付标准相对清楚,那它才值得自动化。

比如批量采集、结构化清洗、知识库导入、定期更新、版本管理。

这时候 AI、脚本、MCP、API 才真正有意义。

因为你不是为了炫技,而是在降低重复交付的边际成本。

第四层:它是不是有人持续愿意付费的问题。

这才是产品化。闲鱼 4 块钱的价值不在于“这个人比 AI 便宜”。

它的价值在于给了你一个需求信号:

有人确实想要这个结果;有人愿意为这个结果付费。

但它同时也给了你一个反向提醒:这个需求目前可能只值 4 块钱。

所以你不能只看到“有人买”,就觉得可以做产品。

你还要继续判断:这个需求是否高频?是否能标准化?是否有更高价值人群?是否能升级成交付链条?

比如单纯下载公众号文章,可能只值 4 块钱。

但如果变成持续监控竞品公众号内容,自动提取选题、标题、发布时间、阅读趋势,整理成品牌内容知识库,对比不同账号的内容策略,再输出可复用的选题和增长分析,它就不再是“下载文章”。

它是一段更完整的业务环节。

AI 产品的第一步,不是写代码,而是判断这个问题处在哪一层。

写在最后:AI 应该放大判断,而不是替代判断

这也是为什么我现在越来越不喜欢那种“凡事先上 AI”的兴奋感。

它容易让人产生错觉:只要我能把这个任务AI化,我就做了件牛逼的事。

但真实情况往往是:

你自动化了一个不值得自动化的问题;你工程化了一个不值得工程化的任务;你产品化了一个根本没有持续预算的需求。

最后你确实做了很多东西,但完全没有形成真正的价值闭环。

如果每一个小问题都被你拖进 vibe coding 里,你会很快进入一种虚假的生产和忙碌状态。

每天都很忙,每天都在调工具、搭流程,也每天都有一点进展。

但真正该推进的事情,比如验证需求、找用户、做转化、优化交付,反而一直没动。

最可怕的不是你不会用 AI,而是你用 AI 绕开了真正该做的判断。

我不是反对 vibe coding。我反对的是没有判断的 vibe coding。