文章质疑所谓"氛围编码"技术的实际效果，指出尽管该技术被宣传为能轻松创建复杂软件，但现实中并未出现任何高质量作品。作者认为这种指控缺乏证据，只是基于主观感受而非事实，批评人们盲目相信未经证实的AI技术宣传。

标题：所谓"氛围编码"的Photoshop作品在哪里？

文章核心内容：

1. 质疑现状 作者质疑当前AI创作领域的现象：如果"氛围编码"真如人们所言，现在应该充斥着大量高质量AI作品。但实际上，我们看不到真正具有"氛围编码"特征的复杂创作工具（如Photoshop、Excel、Maya等），也看不到能自我编译的编译器或稳定的操作系统。

2. 指控的本质 指出当前对AI创作的指控本身就是"氛围编码"的产物：

• 指控者仅凭感觉就认定AI创作很简单
• 这些指控未经检验就被广泛传播
• 指控者自己正在做着他们指控别人的事：快速发布未经验证的主张

3. 创作的三重境界 作者提出创作分为三个层次：

• 第一层：基础操作（语法、记忆等）
• 第二层：验证（测试、筛选）
• 第三层：决策（架构设计、实际应用） AI仅降低了第一层的门槛，真正的创作门槛（第二、三层）从未改变。

4. 指控者的心理 分析指控者的心理动机：

• 他们曾以第一层技能为职业认同
• AI使其技能贬值，威胁到自我价值
• 通过贬低他人作品来维护自身地位

5. 作者立场 作者表明自己不会参与这种无端指控：

• 拥有扎实的创作背景（如SoulPlayer验证系统、AI音乐视频等）
• 理解被指控者的心理伤害
• 拒绝利用自身优势打压新手创作者
• 选择保持透明和发声

6. 最终质问 文章以两个尖锐问题作结：

• 所谓"氛围编码"的优秀作品在哪里？
• 指控者虚构的威胁又在哪里？

文章通过层层剖析，揭示了当前AI艺术创作领域存在的无端指控现象，指出这些指控更多反映的是指控者自身的焦虑，而非AI创作的真实状况。作者呼吁建立更健康的创作环境，避免无根据的贬低和攻击。

以下是评论内容的总结，涵盖主要观点和论据，并保持不同观点的平衡性：

1. 对AI编码能力的质疑

• 观点：LLM降低编码成本，但未解决软件开发和产品开发的核心问题。
  • 引用：
    "LLMs lowering the cost of code isn't exactly solving software development, and is definitely not solving product development." (swiftcoder)
    "look around u - even the biggest companies can't ship software that works. n u expect an LLM to do so." (dzonga)

2. AI在复杂软件（如Photoshop）上的局限性

• 观点：AI目前难以复现复杂软件（如Photoshop），因需大量“token”（智力单位）和人类干预。
  • 引用：
    "Producing software like Photoshop [...] literally cost billions of tokens [...] AI can't produce 100 billion tokens worth of intelligence in a week." (sinaatalay)
    "Large programs are relatively safe for the moment just because of scale." (rixthefox)

3. AI对小型应用和原型的影响

• 观点：AI擅长快速构建小型应用或原型，但难以替代成熟软件。
  • 引用：
    "One-off specialty programs are absolutely going to feel the heat." (rixthefox)
    "people are making an app that does exactly what they want, and using it to solve their own needs." (stevex)

4. 目标移动与期望管理

• 观点：AI进步常伴随目标移动，需理性看待其发展阶段。
  • 引用：
    "you can gauge AI progress by the velocity at which people move the goalposts." (fugaziboutit)
    "His argument is the equivalent of saying in ~1910 [...] 'Where are the carbon brakes?'" (NotGMan)

5. 经济与替代效应

• 观点：现有软件的经济性（如Photoshop的成熟生态）抑制AI替代。
  • 引用：
    "Why pay thousands [...] to vibe code a photoshop when you can use the real [...] photoshop immediately." (charcircuit)
    "If everything proprietary was 'forced open' by AI what would be the economic effects?" (xacky)

6. AI的辅助价值

• 观点：AI在创意建议和减少重复工作（TOIL）上有价值，但无法完全替代人类决策。
  • 引用：
    "AI will suggest going further with it, or doing it in another, sometimes better, way." (wiether)
    "AI greatly reduces the TOIL [...] but does not excuse you from knowing how to build solid software." (renegade-otter)

7. 对创意人群的关注缺失

• 观点：AI优先服务于编码者，而忽视创意工具（如Photoshop）的用户需求。
  • 引用：
    "Feels like AI skipped directly to coding and forgot the creative people." (jaspanglia)
    "For artists and creatives, all levels have been taken away." (ares623)

8. 未来可能性

• 观点：部分评论认为AI原生团队可能在10年内开发出Photoshop竞争者。
  • 引用：
    "can all of you say that competitor to photoshop made by AI native teams is impossible in 10 years?" (kingleopold)
    "When [AI can produce 100B tokens in a week], that's superintelligence. We'll go to Mars." (sinaatalay)

总结

评论呈现两极观点：
- 质疑派强调AI当前局限性（如复杂软件、测试瓶颈、经济性）；
- 乐观派认为AI已改变小型开发范式，未来潜力巨大。
争议焦点包括目标移动、替代范围及对创意领域的影响。