SaaStr 创始人 Jason Lemkin 在 X 上分享了自己使用 Replit 进行“Vibe Coding”第九天的亲身经历— "Vibe Coding 第九天， AI 删了我们的生产库"。
技术群里的很多朋友听到这个消息，非常震惊！😱
前段时间很多朋友还在聊，非程序员群体是否有可能通过 Cursor、lovable 等新一代 AI Coding 工具完全取代程序员。
的确，随着模型能力的不断提升，越来越多好用的 AI Coding 工具的不断涌现，越来越多非程序员群体可以用 AI 工具来解决问题。
前段时间还有些非技术的同学质疑，类似 AI Agent 工具搞虚拟机做资源隔离的必要性，也充分体现出非技术人员对安全的敏感度不足。
涉及到一些客户敏感资料，生产数据，资金安全等方面，如果没有专业把关，很容易出现数据安全和资金安全问题。很多资深的程序员都可能搞出故障，资深的程序员也会遇到用 AI 怎么都搞不定的情况。
现在外行人是使用的 Vibe Coding 更像是在使用“高级版”的低代码平台，能够实现的任务难度是有限的。想要完全取代程序员还有很长的路要走。没有丰富的工作经验，想要实现企业级应用开发还有很多困难。
程序员的工作并不只是写代码，写代码时间约占整个工作时间的 20%，更多时间是和产品沟通需求，在和上下游沟通，设计技术方案，代码审查，进行测试验证等。
不过，未来倒是有可能人人都是开发者，都可以用 AI 或者 AI Coding来解决问题。
下面是从这个事件总总结出来的教训：
教训一：永远不要在生产环境上直接操作
核心观点：不要在生产数据库上进行任何直接操作。
解释：
Jason 在一次 vibe coding 中，Replit 错误地在代码冻结状态下删除了生产数据库。他的 CTO 曾强调，“永远不要碰生产数据库”，这一教训在事故中再次被验证。
建议：
始终保持严格的环境隔离，生产环境只允许受控、审查过的操作。
教训二：环境隔离必须清晰
核心观点：
必须明确区分预览、测试和生产环境。
解释：
事故表明，如果系统无法有效区分不同环境，任何操作都可能波及到生产系统，带来灾难性后果。
建议：
确保环境清晰分层，并为每个环境配置独立的访问控制和部署策略。
教训三：备份和回滚机制是最后防线
核心观点：
健壮的回滚机制可以挽救灾难。
解释：
虽然 Replit 起初声称无法回滚，但最终发现数据库版本仍可恢复，这一机制挽救了局面。
建议：
在关键操作前设置明确的回滚点，并定期测试恢复流程的有效性。
教训四：AI 辅助不能替代开发原则
核心观点：
AI 可以增强体验，但不能替代工程基本规则。
解释：
Jason 引入 AI 增强功能，虽然实现了 CRUD+AI 的目标，但事故的根源仍在于系统性工程控制的缺失。
建议：
使用 AI 辅助时，仍应遵循基本开发流程和部署控制规范。
不过我现在也观察到不是软件工程师岗位的很多人已经开始用 AI Coding 的方式来设计原型图，来写段子，做简单的工具等，新一代 AI Coding 工具已经对这些人产生极大助力。
AI Coding 这种通过聊天就可以产生生产力的形式，未来必将拓展到其他行业。
