从配对编程到赋能每个人：Gate如何采用人工智能开发模型

现在还没有很多人知道我有技术背景。二十年前，在亚太地区的投资银行，有大约五十个人懂得算法交易，而我就是其中之一；那时，构建系统的核心不是“让它运行”，而是必须在延迟、稳定性、监控和风险管理等限制下实现长期可靠。因此，起初我对“Vibe Coding”非常谨慎，因为它很容易让人误以为编程可以通过“凭感觉发指令”来实现。但在我亲自使用Claude Code、Codex和Copilot创建一些小程序和内部工具后，我意识到问题不在于AI写代码，而在于这个词所带来的误导：当AI被引入工程流程时，它更像是“配对编程”(Pair Programming)，在这里，“产出”和“审查”融为一体，允许人们将注意力从重复工作转向关键决策和质量控制。同时，现实也很清楚：对于那些不懂编程的人，仅依靠Vibe很难取得令人满意的结果；但就能力而言，AI将大大提升效率和交付质量，这也解释了为什么企业中“LLM Token数量”成为最受追捧的“优势”之一。Gate对此的立场非常明确：我们不把AI当作装饰品，而是视为下一代生产力的基础。基于这些不可逆转的趋势，以及内部共识的推动，我们选择全面拥抱AI和各种Vibe Coding工具，鼓励同事突破界限，推动创新，让AI真正融入业务开发和创新的核心流程。更重要的是，我们准备投入真实资金来推动这条道路：公司每月投入数百万预算，提升可控、可审计的AI能力，包括更稳定的模型和引导访问、更完善的权限和合规框架、更贴近业务的内部工具链，以及持续培训和最佳实践积累。这些投资的目的不仅仅是“让每个人写得更快”，而是让交付更可控，质量更一致，重复性更高。换句话说，Gate追求的不是零散的个人改进，而是系统性提升组织能力：将卓越的工程方法与AI的加速能力相结合，让更多人以更低的成本实现更高的标准，重新整合风险管理、代码质量和可维护性到开发流程中。对我而言，结论依然务实：不要被“Vibe”所迷惑，也不要妖魔化AI。最好的方式是将AI融入工程方法，成为伙伴、草稿机和加速器，同时保持责任和标准触手可及。Gate持续投资的原因在于我们相信，长远价值不是来自“表面速度”，而是来自“可持续且可靠的速度”。毕竟，在金融和科技的世界里，操作容易；但在长远中稳定可靠地运作，才是真正的专业差异。