文章详细阐述了 OpenAI 内部正在实践的“Vibe Engineering”理念，强调 AI 智能体（如 Codex）在软件开发全流程中的核心作用，而区别于简单的“Vibe Coding”。通过分享 OpenAI 内部技术人员 Codex 高达 92%的采用率、使用 Codex 的工程师 PR 合并数量增加 70%等数据，以及 Friel 利用 Codex 在 12 小时内将 Kotlin 项目重写为 Rust 的案例，展示了 AI 在代码生成、架构设计、测试迭代方面的强大能力。文章指出，AI 的引入使代码行数变得“便宜”，但代码验证的成本随之提高，迫使工程师更关注设计、品味、判断力和清晰沟通。同时，Codex 的递归自我改进能力、非工程师团队对代码库的智能查询，以及“Best of N”并行探索功能，预示着未来所有人都将变得更技术，而工程师将从代码撰写者转变为 AI 代理管理者。最终，文章强调“Vibe Engineering”是在利用 AI 构建的同时，保持人类对每一行代码的责任感。
OpenAI 办了一场内部分享，主题是 Vibe Engineering，这里区别于「Vibe Coding」，具体为啥，容我细细道来
Developer Experience 负责人 Romain Huet 和工程师 Aaron Friel 讲了一个数据：
OpenAI 内部技术人员的 Codex 采用率超过 92%，所有内部 PR 都由 Codex 审核，使用 Codex 的工程师产出的合并 PR 比不用的多 70%
Friel 也讲的另一个故事：
让 Codex 跑了 7 小时，迭代了 200 多轮测试，最终产出的 diff 只有大约 500 行
代码行数越来越便宜了，但证明代码有效这件事，变贵了
12 小时，从空目录到完整项目
分享会上， Friel 做了个现场演示
把一个叫 Bazel Diff 的 Kotlin 项目用 Rust 从零重写，要求 100% 兼容原项目
起点是一个空目录，里面只有一个 prompt 文件
Friel 把 prompt 贴进 Codex CLI，然后就....等着
Codex 做的第一件事不是写代码，是创建一个「watchdog」子代理——专门用来提醒主代理「你的目标是什么、用户的要求是什么」，防止跑偏
然后它启动了一堆子代理并行工作，有的用 GPT 5.1，有的用 Codex Mini，分别去研究上游项目的代码、调研 Bazel 8 和 Bazel 9 的差异、设计项目架构
所有进度都记录在一个叫「exec plan」的文件里——不只是给模型看的，也是给人看的
Friel 说他之前晚上跑过一次完整的，大概 12 小时跑完
这个任务如果让工程师手写，大概需要几周
7 小时 500 行的故事
这是 Friel 在 Dev Day 讲过的故事，现在有了更多细节
当时他在沙发上边看电视边干活，顺手把电脑设成不休眠，让 Codex 跑一个任务
第二天早上醒来发现 Codex 还在跑
7 小时，200 多轮迭代，最终产出一个大约 500 行的 diff
Friel 说很多工程师听到这个数字的第一反应是：
「完了，写了 10 万行垃圾代码吧？」
但事实相反——这是一个非常复杂的改动，Codex 把大部分时间花在了跑测试、改测试、再跑测试上
最终这个改动被 merge 了
Romain 说这才是新的进度单位：
更少的错误、更好的 review、更高的置信度——即使最终的 patch 很小
Codex 的自我构建
一个细节：
OpenAI 用 Codex 来开发 Codex
Romain 说这就是为什么 Codex 几乎每隔几天就能发一个新版本
recursive self-improvement，从 Codex 开始
非工程师也在用
OpenAI 内部，有一个 Codex 的 Slack 集成，非技术团队可以直接问 Codex 关于代码库的问题
比如产品经理想知道某个功能是怎么实现的，销售想了解某个 API 的细节，不用再去找工程师约会议了
Friel 说：
Codex 回答这些问题有时候比他自己回答得还好
设计师也在用，比如通过 MCP 连接 Figma，直接把 Figma 组件拉成代码
Romain 的说法是：
不是每个人都要变成工程师，但每个人都在变得更技术
所有工程师都升职了
Friel 开玩笑说：
现在所有工程师都变成 Manager 了
因为你不再是自己写代码，而是给 Codex 分配任务、审核它的产出
而且 Codex 还会自己创建子代理、给子代理分配任务
所以准确说，大家都变成 Director 了
Best of N
Codex 有一个功能叫「Best of N」
你给它一个任务，它可以并行尝试 4 种不同的方案，然后把 4 个结果的截图都给你看
Friel 说他经常用这个功能——先看 4 个方案，挑一个最顺眼的，然后继续迭代
Romain 的说法是：
这就是创意流动的方式，让 AI 想 4 个方案供你挑选
什么变重要了
关于这些工具带来的能力瓶颈转移，Romain 讲得很直接：
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• 设计和品味（taste）
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• 判断力（discernment）
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• 清晰的沟通
还有一个：
产出让人类愿意读的东西
Friel 说他有一个测试标准
如果 Codex 的产出是你自己不想读的东西，那它对 AI 代理也不会有用
他们在推动工程师多写文档、多写测试的理由也是这个：
这些东西，不只是给人看的，也是给下一个接手这个代码库的 AI 代理看的
话说回来
Simon Willison 提出「Vibe Engineering」这个词
是为了跟「Vibe Coding」区分开
Vibe Coding 是让模型随便写代码然后祈祷测试能过
Vibe Engineering 是高级工程师对每一行代码负责，但在规划、架构、调试、文档各个环节都用上代理
要用 AI 构建，也要保持人类的责任
