一、开篇：当编程教师遇见Vibe Coding

“AI，给我整点x86汇编！”

这句话在2025年的编程圈里，已经不再是一个玩笑。作为一名从业25年的编程教师，我亲眼见证了从汇编语言到C++，从Python到AI编程的整个技术变迁。当Vibe Coding（氛围编程）成为越来越多开发者的日常时，我突然意识到：既然大家都在用AI写代码了，为什么还要死守那些为人类便利而设计的编程语言？

二、Vibe Coding：从”写代码”到”指挥AI”

什么是Vibe Coding？

Vibe Coding，直译为”氛围编程”或”感觉编程”，是一种通过自然语言与AI对话，直接根据意图和”感觉”进行编程创作的能力。在这种模式下，你不再是逐行编写冰冷代码的”码农”，而是化身为指挥家，用人类最自然的语言引导强大的AI编程助手来构建程序。

三种创作范式：

1. 直接无脑生成：完全依赖与AI对话生成代码，适合快速验证想法和创建简单项目
2. 指定框架生成：明确技术选型（如使用React框架），让AI在指定框架内生成代码
3. 功能拆解与逐步扩增：将复杂需求拆解成多个步骤，像搭积木一样逐步构建应用

成本下降90%的现实

AI时代，软件成本确实在断崖式下降。传统开发模式下，一个中等复杂度的Web应用需要3-6个月、成本30-80万人民币。而采用AI辅助开发，同样功能的应用可能只需要几天就能完成原型，成本仅为原来的1%。

成本下降的核心驱动力：

• 推理成本以每年10倍的速度降低
• 大模型训练成本从2020年的460万美元下降到2022年的45万美元
• 开源生态成熟，DeepSeek-R1的输入token定价仅为OpenAI的3.6%

三、从业25年的教学反思

从”代码编写者”到”AI指挥者”

我教编程25年了，从来没腻过。每学期的第一节课我还是兴奋得不行。把不会编程的人教成会编程的人，就是我的事业，也是我作为大学教授最值得骄傲的事情。

但Vibe Coding给我的感觉很怪，甚至有点”脏”。我不是说它像作弊，而是它剥夺了编程的乐趣。我经常跟学生说，编程就像世界上最棒的填字游戏，当你填对了，它真的会”跳起来唱歌”。可Vibe Coding抢走了这种成就感——因为程序不是我亲手写出来的，我并没有”破解”那个谜题。

编程教育的本质是什么？

《计算机程序的构造和解释》(SICP)序言第二段写道：”我们希望建立这样一个理念：编程语言不仅仅是让计算机执行操作的工具，它更是一种表达方法学思想的形式化媒介。因此，程序首先是写给人看的，只是顺带让机器执行而已。”

这个理念我一直在灌输给学生。计算机根本不在乎代码对人类是否”可读”、”易用”，它只需要代码能被自己解析和执行就行——这个门槛比”可被人类理解”要低多了。

四、既然都在Vibe Coding了，为什么不用C或x86汇编？

一个尖锐的问题

既然你都已经Vibe Coding了，为什么还要用那些为人类便利而设计的语言？换句话说：用AI生成出来的，难道不应该是对机器最友好的语言吗？为什么不让它直接写C？或者，直接生成x86汇编代码不是更直接吗？

你可能会反驳说：”但我们还需要理解代码啊。”——好的，但请注意：如果你真的在搞Vibe Coding，那你本来就搞不懂AI生成的大部分代码了。而且，你要是仔细观察会发现，AI其实并不怕C语言里的未定义行为，也能妥善处理内存释放，更不容易犯”错误”。它比你更能正确执行逻辑，就像编译器比你更会优化一样。

语言的本质

每一种编程语言，哪怕是汇编语言，都是为”人类”准备的。所谓语言的创新，不是因为它拥有自动内存管理、并发、安全、错误检查，而是它让”人类”能更轻松表达和梳理这些技术逻辑。

像我们夸Rust的安全、夸C++的零开销抽象、夸Go的并发模型……说到底，这些能力都是”人类程序员”获得的便利，而不是计算机获得的。对计算机来说，我们这种”面向对象情结”，无非是对堆内存有着莫名的执念罢了。

五、AI时代编程教育的三大变革

1. 教育体系重构

2025年起，人工智能正式纳入中小学必修课程体系。北京、天津、山东、深圳等地相继出台政策，将编程能力从新兴技能演变为未来人才的核心竞争力。

政策亮点：

• 北京市：2025年秋季学期开始，全市中小学校开展人工智能通识教育，每学年不少于8课时
• 天津市：义务教育阶段在四年级、八年级开设《人工智能基础》地方课程，每周1课时
• 山东省：培育300所人工智能应用领航校，建设15个”人工智能+教育”创新研究基地

2. 教学重心转移

传统的编程教学注重语法讲解、算法设计和代码调试。然而，当AI编程助手能够自动完成代码补全、错误调试甚至模块开发时，教学重心必须从技能训练转向思维培养。

从”写代码”到”指挥AI”：

• 过去：一个业务专家+一整个开发小队
• 现在：业务专家+一个熟练掌握AI工具的开发者
• 未来：AI Agent成为主要生产力，人类负责架构设计和需求描述

3. 竞赛生态升级

信息学竞赛正在经历深刻变革。2023年，NOI竞赛中AI相关题目占比达35%，CSP-J/S竞赛中自然语言处理模型应用占比28%，蓝桥杯竞赛中计算机视觉基础任务占比42%。

竞赛内容变化：

• 不再单纯考察算法实现
• 更注重AI模型应用和系统设计
• 强调跨学科融合能力

六、编程教师的角色重塑

从”讲师”到”教练”

在AI时代，编程教师的角色正在发生根本性转变。从”主讲人”转为”协同训练师”，承担激发动机、解决卡点、补充情感价值等功能，与AI教学系统形成互补。

教师的新职责：

• 设计项目式学习任务
• 引导学生与AI协作
• 培养批判性思维和问题解决能力
• 提供情感支持和个性化指导

核心技能的重新定义

未来开发者最需要掌握的7大关键技能包括：

1. AI素养：理解AI工作原理和局限性
2. 委派与智能体编排：学会如何指挥AI完成任务
3. 人机协作能力：与AI系统高效配合
4. 编程基础：虽然AI写代码，但需要理解底层逻辑
5. 验证与质量控制：审查和优化AI生成的代码
6. 产品理解力：深入理解业务需求和用户体验
7. 系统架构与设计能力：设计可扩展、可维护的系统架构

七、为什么我建议”开摆”？

“开摆”不是放弃，而是战略调整

当我提出”既然都在Vibe Coding了，不如直接开摆”时，很多人误解了我的意思。我说的”开摆”不是放弃教学，而是：

放弃对语法细节的过度执着：

• 不再纠结于for循环的括号位置
• 不再死记硬背API参数顺序
• 不再为了优化几毫秒的性能而耗费数小时

转向更高层次的思维训练：

• 如何将复杂问题分解成AI可理解的任务
• 如何设计清晰的需求描述
• 如何验证和优化AI生成的代码
• 如何设计可扩展的系统架构

从”写代码”到”写需求”

在Vibe Coding时代，编程的核心能力从”写代码”变成了”写需求”。你需要学会：

精准的需求描述：

• 用自然语言清晰表达功能需求
• 提供足够的上下文信息
• 明确技术约束和性能要求

系统思维训练：

• 将大问题拆解成小模块
• 设计模块间的接口和依赖关系
• 考虑系统的可扩展性和可维护性

验证与调试能力：

• 设计测试用例验证AI生成的代码
• 定位和修复逻辑错误
• 优化代码性能和可读性

八、实践案例：从x86汇编到AI生成

传统教学方式

在传统编程教学中，我通常会从x86汇编开始：

section .text
global _start

_start:
    mov eax, 4        ; sys_write系统调用
    mov ebx, 1        ; 标准输出
    mov ecx, msg      ; 消息地址
    mov edx, len      ; 消息长度
    int 0x80          ; 调用内核

    mov eax, 1        ; sys_exit系统调用
    xor ebx, ebx      ; 退出码0
    int 0x80          ; 调用内核

section .data
msg db 'Hello, World!', 0xA
len equ $ - msg

这个简单的”Hello, World!”程序，我需要花一节课的时间讲解：

• 寄存器的作用（eax, ebx, ecx, edx）
• 系统调用号（4表示write，1表示exit）
• 中断指令int 0x80
• 数据段和代码段的区别

学生需要理解底层硬件的工作原理，才能写出正确的汇编代码。

Vibe Coding方式

现在，我只需要对AI说：

“用x86汇编语言写一个Hello World程序，使用Linux系统调用，输出到标准输出。”

AI会立即生成上面的代码，甚至还会提供详细的注释和解释。我可以把更多时间花在：

理解计算机系统的工作原理：

• 为什么需要系统调用？
• 用户态和内核态的区别是什么？
• 中断机制是如何工作的？

探索更复杂的概念：

• 多任务调度
• 内存管理
• 文件系统实现

设计更复杂的项目：

• 简单的操作系统内核
• 网络协议栈
• 并发编程模型

教学效率的对比

通过Vibe Coding，我可以用5分钟完成代码生成，然后用45分钟深入讲解计算机系统的工作原理，学生反而能学到更多。

九、编程教育的未来：从”教代码”到”教思维”

四个维度的能力培养

猿编程创始人李翊提出了4C体系，通过四个维度深度聚焦青少年AI核心素养的系统化提升：

1. Cognition（提升底层认知能力）
   • 编程的即时反馈循环特性，能让孩子在”编写—运行—调试”的过程中锻炼主动专注能力
   • 这种对底层认知能力的培养，是应对信息过载时代的关键
2. Complex Thinking（锻炼复合思维能力）
   • 通过算法设计、项目创作和系统开发，培养计算思维、创新思维和系统性思维
   • 为应对复杂未来奠定基础
3. Confidence & Driver（促进自我效能）
   • 编程的快速迭代特性，能让孩子以极小代价获得频繁的成功体验
   • 建立”努力就能达成目标”的认知
4. Cross-discipline（赋能学科融合）
   • 将编程与数学、科学、艺术等领域结合，建立全面的知识体系
   • 培养能够跨界工作的复合型人才

斯坦福的硬核新规

斯坦福大学计算机系在2025年推出代号CS 146S的新课程，这是顶尖高校中首个专注于人工智能软件原理与实践的课程。课程开发团队包括Claude Code的创建者Boris Cherney、Vercel人工智能研究负责人Gaspar Garcia等业界大咖。

课程的核心目标：

• 让学生掌握AI编程工具的使用
• 教会他们理解传统软件工程挑战背后的理论
• 学会用AI工具高效解决问题
• 从”代码编写者”转变为”AI协作工程师”

十、结论：开摆不是躺平，而是战略升级

从业25年，我见证了编程教育的多次变革。从汇编语言到高级语言，从面向过程到面向对象，从单机应用到分布式系统，每一次变革都带来了新的挑战和机遇。

Vibe Coding的出现，不是要取代编程教育，而是要重新定义编程教育的核心价值。当AI能够自动生成代码时，人类的价值不在于”写代码”，而在于：

1. 理解问题的本质

• 能够准确描述需求
• 能够将复杂问题分解成可执行的任务
• 能够设计合理的系统架构

2. 验证和优化

• 能够审查AI生成的代码
• 能够设计测试用例验证功能
• 能够优化性能和可维护性

3. 创新和创造

• 能够提出新的解决方案
• 能够设计创新的产品
• 能够解决前人没有解决的问题

4. 跨学科融合

• 能够将编程与其他领域结合
• 能够理解业务需求和用户体验
• 能够设计真正有价值的系统

所以，当我建议”既然都在Vibe Coding了，不如直接开摆”时，我并不是在鼓励放弃学习，而是在呼吁：

放弃对语法细节的过度执着，转向更高层次的思维训练。

放弃对”写代码”的执念，转向”写需求”的能力培养。

放弃对单一技术的死记硬背，转向跨学科的系统思维。

在AI时代，编程教育的核心不再是”教学生写代码”，而是”教学生如何思考”。当我们不再需要逐行编写代码时，我们才能真正解放出来，去思考那些真正重要的问题：

• 这个系统应该解决什么实际问题？
• 用户真正需要的是什么？
• 如何设计一个可扩展、可维护的架构？
• 如何确保系统的安全性和可靠性？
• 如何创造真正有价值的产品？

这就是我从业25年后的顿悟：既然AI已经能够写代码了，那就让它写吧。我们人类，应该去做那些AI做不到的事情——思考、创造、创新。

所以，下次当你需要写代码时，不妨试试：

“AI，给我整点x86汇编！”

然后，把省下来的时间，用来思考真正重要的问题。

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