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几天前就想发了，忙忘了，很棒的一篇文章。

谈谈 AI 编程工具的进化与 Vibe Coding：区分 Vibe Coding 与 Context Coding，系统梳理 Copilot、Cursor、Claude Code 的上下文工程（Context Engineering）路径与实践取舍，并给出可操作的方法论与职业思考

AI 摘要：指出 Vibe Coding 短期易致缺陷与安全问题、长期堆积技术债；职业上，中位“翻译者”型编程会被挤压，具抽象能力或商业与独立开发能力者将受益，持续学习与上下文工程将决定竞争力。

[以下是方便搜索索引的大纲(AI 生成)，请读原文]
1. 术语澄清与立场：Vibe Coding vs Context Coding
• Vibe Coding 的原始内涵：忘记代码存在、全对话驱动、不看 diff、一次性项目可用但有趣而不严肃。
• 混用导致争论，应区分：Vibe Coding（对话式全托管）与 Context Coding（上下文驱动的 AI 辅助编程）。

2. Context Coding 的核心：上下文工程（Context Engineering）
• 除大语言模型（LLM）能力外，关键在于“如何给到合适的上下文”。
• Chat、RAG、Rules、MCP、文档接入等，实质都是提升上下文质量与可控性。

3. GitHub Copilot：从窗口上下文到补全范式
• 优点：将当前文件上下文提供给 LLM；基于注释的补全提升效率。
• 局限：模型能力与上下文长度受限、跨文件理解弱、早期无法直接编辑代码、需人工复制粘贴。

4. Cursor：从补全到“编程智能体”
• 能力叠加：专用 Tab 模型 + Claude 3.5 Sonnet，速度与质量同步提升，支持直接编辑。
• 上下文工程：对 codebase 做 RAG 索引，语义检索多文件上下文；@ 文件/目录、Git 历史、文档索引、Rules 保持风格一致性。
• 场景覆盖：跨文件调用、多文件修复、模块重构、功能新增。
• 商业取舍：次数/速率/模型自动降级等策略影响体验，存在波动。

5. Claude Code：命令行范式与“量大管饱”的上下文
• 全局分析：开场即扫描项目结构与技术栈，耗费 tokens 换来更贴合原项目规范的输出。
• 检索策略：采用 grep/find/git/cat 等 Unix 工具代替 RAG，更符合工程师的搜索路径。
• 争议对比：RAG 注重召回广覆盖但精度与时效可能不稳；grep 精度高匹配业务上下文但对话轮次与 tokens 消耗更多。
• 适配生态：天然契合 bash、MCP、CI/CD 与 DevOps 自动化的脚本化工作流。

6. 如何更好地进行 Context Coding（实践清单）
• 规则文件：提供技术栈、目录结构、命名约定与用途（.github/copilot-instructions.md、.rulers、CLAUDE.md；可用 Ruler 统一管理）。
• 上下文建模：常用脚本（install/lint/test/build）、工具类、核心模块/方法的清单与定位。
• 开发流程：需求拆分为子任务、记录进度、渐进式修改与小步提交、优先可读性与一致性、函数聚焦单一职责。
• 调试与知识更新：以日志替代 IDE 调试；用 MCP/context7 接入最新文档与浏览器/网络日志，降低训练数据过时风险。
• 风险提示：上下文不是越多越好；易变信息需及时维护，否则误导大于帮助。

7. 个人实践与取舍
• 严肃工程偏好 Tab 补全，由人控抽象与分层，效率更稳定。
• Claude Code 适合陌生代码库的全局理解与不熟技术栈任务。
• 工具中立：择善而用，不做工具信徒；LLM 正改变调试与一次性代码的工作习惯。

8. Vibe Coding 的风险与案例
• 风险画像：短期带来缺陷与安全漏洞，长期堆积技术债、可理解性与稳定性下降。
• 反面案例：Leo 使用 Cursor 全程 Vibe Coding，上线后遭攻击与越权，最终关停并复盘“生产环境不应部署不安全代码”。
• 正面机会：levelsio 以 100% AI + Cursor + Grok 3 做 MMO，17 天达 100 万美元 ARR；但其自身具接管能力与经验。
• 职业演进：LLM 蚕食“翻译者”型编程，中位岗位被压缩；顶尖工程师与具商业/营销能力的开发者将受益；独立与小团队更主流。

9. 结语与方法论走向
• LLM 能力与上下文工程相辅相成；上下文管理与可视化（如 /context）是关键产品力。
• 谁能提供“更好上下文 + 更好控制”，谁就更可能在 AI 编程时代胜出。

author Guangzheng Li

Guangzhengli

谈谈 AI 编程工具的进化与 Vibe Coding