AI 编程的反噬来了?“Vibe Slop”会毁掉一批项目

这几天，我越来越强烈地感觉到一件事：

现在最便宜的，已经不是流量，而是代码。

过去做一个 App、一个工具、一个网页，最大的门槛是“不会写”。

而现在，随着 Cursor、Claude Code、Codex、Gemini 一类工具越来越强，很多人第一次觉得：

原来不会编程，也能把一个产品做出来。

这当然是好事。

AI 确实把软件开发的门槛往下砸了一大截。

但问题也开始出现了。

最近有个词开始被越来越多人提起：Vibe Slop。

你可以把它理解成：凭感觉做产品，靠 AI 疯狂出代码，最后堆出一堆“看起来能跑，实际上不能用”的项目垃圾。

说白了，AI 编程的红利是真的，反噬也是真的。

它一边让更多普通人拥有了开发能力，

另一边，也在批量制造一批“半成品项目”“套壳产品”“上线即报废的垃圾应用”。

1. AI 编程真正改变的，不是写代码，而是“写代码太容易了”

很多人对 AI 编程的理解，还停留在“自动补全”“帮你写函数”“帮你修 bug”。

但现在已经不是这个阶段了。

今天的大厂在推动的，都是更进一步的东西：

不是帮你写几行代码，而是直接帮你拆任务、生成页面、连接服务、改逻辑、跑测试，甚至开始朝“多代理协作开发”走。

这意味着什么？

意味着软件开发里最耗时、最枯燥、最机械的一部分，正在被迅速压缩。

写代码这件事，从一种稀缺技能，正在变成一种可以被大规模调用的能力。

这是生产力的进步。

但也是问题的开始。

因为一旦“编码”本身不再稀缺，很多人就会误以为：

产品已经不难做了。

可真实情况恰恰相反：

代码变便宜了，产品反而更贵了。

2. AI 能帮你把 Demo 做出来，但帮不了你做成产品

这是现在最容易被忽略的地方。

AI 特别擅长做什么？

它擅长帮你迅速做出一个“像那么回事”的东西。

一个首页、一个登录页、一个列表、一个按钮、一个流程。

看上去有界面，有交互，甚至还能跑起来。

于是很多人会产生一种错觉：

“我已经把产品做出来了。”

其实没有。

你做出来的，很多时候只是一个可展示的样子货。

真正的产品，难的从来不是“把页面拼起来”，而是这些东西：

用户到底有没有真实需求

业务流程是不是闭环

数据是否准确

权限有没有问题

异常场景能不能兜住

一旦用户多了，系统会不会崩

后续怎么迭代，怎么维护，怎么修 bug

最关键的是：用户为什么要留下来

AI 可以让“做一个看起来像产品的东西”变得特别容易，

但它没有替你回答最本质的问题：

这个东西，为什么值得存在？

3. “Vibe Slop”最可怕的地方，不是代码烂，而是思考被跳过了

很多人会以为，所谓烂项目，就是代码写得不好。

其实不全是。

更大的问题是：

AI 让很多人跳过了思考，直接进入了生产。

以前你想做一个产品，至少还要卡在几个地方：

自己不会写代码

找人开发太贵

改一版成本很高

上线前要反复斟酌

这些门槛虽然慢，但某种程度上，也逼着你想清楚很多事。

现在不一样了。

你只要有一个模糊想法，就可以立刻让 AI 开写。

今天做个停车 App，明天做个 AI 助手，后天做个短剧工具，三天就能拼出一个原型。

问题是，生产速度上去了，判断质量却没跟上。

于是市场上开始出现越来越多这样的产品：

功能很多，但没有一个做深

页面很漂亮，但流程全是断的

能注册、能点击，但核心功能根本不可用

看起来像创业项目，实际上只是一套提示词 + 一层 UI 壳子

上线很快，死得也很快

这就是 AI 编程最现实的反噬：

它没有让烂项目消失，它只是让烂项目出现得更快、更多、更便宜。

4. 接下来，最先被“Vibe Slop”毁掉的，会是哪几类项目？

第一类：套壳型工具

看见什么火，就立刻做一个“AI 版 XXX”。

比如 AI 简历工具、AI 记账工具、AI 写作工具、AI 情绪陪伴、AI 学习助手……

表面上是产品，实际上只是把 API 接进去，再套个页面。

这类产品最大的问题，不是它做不出来，

而是它没有独特价值，也没有使用理由。

第二类：只为“上线”而不是为“解决问题”做的产品

很多人现在做项目，目标不是解决一个真实问题，

而是想快点做出来，快点发朋友圈，快点挂到应用商店，快点证明自己“也能开发”。

这类项目最容易沦为 Vibe Slop。

因为从一开始，目标就不是“做好”，而是“做出来”。

第三类：忽视工程质量的个人项目

AI 可以帮你写页面、写接口、写逻辑，

但它不会自动替你建立版本管理、测试流程、错误监控、安全机制。

如果这些东西你完全不管，项目早晚会出事。

小问题是 bug 频发，

大问题就是数据泄露、权限混乱、系统崩掉。

第四类：把“会用 AI”错当成“会做产品”的人

这是最核心的一类。

会让 AI 写代码，和会做产品，是两回事。

会调用模型，和会判断需求，也是两回事。

未来淘汰掉一批人的，可能不是不会写代码，

而是不会定义问题、不会判断优先级、不会验收结果。

5. 那 AI 编程到底还值不值得做？

当然值得。

而且我认为，越是普通人，越不能错过这波 AI 编程。

因为它确实打开了一扇以前很难推开的门。

以前一个人想做工具产品，门槛太高。

现在，一个有想法的人，真的可以把很多东西先做出来，再慢慢试。

问题不在 AI 编程本身。

问题在于，你到底把它当成什么。

如果你把它当成“偷懒捷径”，它最后大概率会制造垃圾。

如果你把它当成“放大执行力的工具”，它会非常有价值。

我越来越觉得，未来真正有竞争力的人，不一定是最会写代码的人，

而是这三种能力更强的人：

1）会定义问题的人

知道用户到底痛在哪，知道哪个问题值得做。

2）会验收结果的人

不是 AI 给什么你就信什么，而是能看出逻辑漏洞、体验问题、业务断点。

3）会持续迭代的人

产品不是一次写完的，而是在用户反馈里一点点磨出来的。

6. 普通人现在用 AI 编程，最正确的姿势是什么？

如果你真的想用 AI 做产品，我反而建议你先别贪大。

第一，只做小切口

不要一上来就做“大而全”的平台。

先做一个能解决真实小问题的工具。

第二，先求闭环，再求丰富

不是功能越多越厉害，

而是最核心的那一步，必须真的能用。

第三，把 AI 当初级工程师，不要当 CTO

AI 可以干活，但你得负责判断。

它适合提速，不适合代替你做所有决策。

第四，上线前一定自己重测

不要“能跑就发”。

自己多用几遍，找朋友试几遍，看看用户到底会卡在哪。

第五，永远把用户体验放在代码前面

用户不关心你代码是不是 AI 写的。

他只关心：

这个东西，好不好用。

7. 最后说一句

AI 编程不会毁掉软件行业，

它真正毁掉的，是一批靠门槛吃饭、靠信息差唬人的旧方法。

但与此同时，它也会放大另一件事：

不会思考的人，正在以前所未有的速度制造无效产品。

所以，“Vibe Slop”真正提醒我们的，不是别碰 AI 编程。

而是别把“写得快”，误以为“做得对”。

未来最值钱的，可能不是代码本身。

而是判断、品味、取舍、理解用户，和把一个产品真正做成的能力。

AI 把“造东西”的门槛打下来了。

但把东西“做成”，依然很难。

这，才是 AI 编程时代最真实的一面。

你怎么看 AI 编程这波热潮？

你觉得它是在降低创业门槛，还是在制造更多烂项目？

欢迎留言聊聊。