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AI Coding 是炒作还是拐点？Vibe Coding 能否走出 demo 阶段？

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进一步信息揣测

• AI Coding工具的实际局限性：当前AI生成的代码在复杂业务逻辑或高安全性场景下仍需人工深度校验，部分企业私下反馈其调试成本甚至高于传统开发，尤其在金融、医疗等强合规领域存在"隐形返工率"。
• Vibe Coding的商业化困境：行业内部人士透露，Vibe Coding的演示效果依赖精心设计的限定场景，真实企业环境中因需求模糊性、技术债等问题，其自动生成代码的可用性不足30%，尚未形成可持续的付费模式。
• Coding Agent的隐藏成本：尽管宣传为"下一代操作系统"，但实际部署需要企业重构现有研发流程，且对私有化部署的算力要求极高，头部公司内部测算显示综合成本比传统IDE高5-8倍。
• 投资机构的真实态度：风投圈对AI编程项目的尽调重点已转向"客户实际付费率"而非技术指标，部分机构要求创业者提供真实的用户日志数据验证工具使用频次，避免"PPT产品化"。
• 人才市场的隐性变化：猎头公司内部数据显示，掌握AI工具协同开发能力的中高级工程师薪资溢价达40%，但企业同时要求候选人具备"AI生成代码的架构设计能力"，纯工具使用型程序员面临淘汰风险。
• 大厂未公开的技术路线：某头部云厂商内部文档显示，其AI编程工具实际采用"人类专家规则库+小模型微调"的混合架构，而非纯端到端大模型，因后者在代码维护性上存在致命缺陷。
• 开源社区的灰色实践：部分明星AI编程项目被曝私下雇佣大量外包人员手动标注/修正生成结果，其GitHub提交记录中的"自动化贡献"含有水分，这已成为行业潜规则。