“10岁和14岁孩子，拒绝Vibe Coding。”两个少年联手开发软件、2小时完成Mac移植，开发者吵翻：不可能没用AI
Chase Momo收到一封来自DVR Doctor团队的推广邮件时，并没有想到这款工具的开发者会是两个孩子。邮件介绍称，DVR Doctor能够清理FPV无人机DVR录像中的雪花、彩色条纹和画面干扰。Chase Momo很感兴趣，立刻回复邮件，但打开官网后发现软件只有Windows版本，而他使用的是Mac。对于经常接触独立开发者工具的他来说，这种情况并不陌生：许多软件总是先支持Windows，Mac用户只能等待。他向开发者提出这个问题，对方回复说Mac版本很快就会推出。
原本Chase Momo没抱太大希望。没想到，不到两个小时，对方就把Mac版本发了过来。他当场震惊，第一反应就是：这么快，绝对是Vibe Coding做出来的。所谓Vibe Coding，指的是把开发工作大量交给AI、依靠提示词生成代码的方式。由于此前他曾让AI开发一个按钮，希望一键完成整段YouTube视频剪辑，结果根本没有成功，所以他对Vibe Coding并没有什么好印象。不过，他决定先看看DVR Doctor的实际效果，后来因为去泰国旅行，就把这件事忘了。
直到两周后，有人在他的Discord社区推广DVR Doctor，他才重新想起这个项目。当时那个频道里只有八名成员，而在聊天过程中，一位开发者突然提到自己只有10岁。Chase Momo还没从震惊中缓过来，又得知另一位开发者只有14岁——27岁的他忍不住调侃：两个孩子的年龄加起来，竟然还没有自己大。
一封推广邮件换来“两小时Mac版”
Chase Momo终于打开DVR Doctor进行测试。操作很简单：拖入一段存在明显干扰的视频，点击“Clean”，等待处理完成。大约三分钟后，软件输出了修复结果。通过前后对比功能，Chase Momo发现原视频中明显的彩色干扰和异常条纹确实减少了不少。他开始认真对待这款软件，并主动联系两位开发者安排采访。
这时，两个少年的身份和开发方式才逐渐清晰起来。10岁的Owen和14岁的Rory联手开发了DVR Doctor，前者能够解释软件背后的机器学习思路，后者则参与了代码和产品相关工作。面对“两小时完成Mac移植”的速度，Chase Momo最初几乎认定这是AI生成的成果。但采访中，两位少年承认用了AI，却坚持核心代码是自己编写的，并明确否认进行了所谓的Vibe Coding。
这让事件从“两个神童开发软件”的猎奇故事，迅速变成了一场关于AI编程边界的讨论：当AI可以在几分钟内生成代码，两个少年两小时完成Mac移植，究竟该被理解为AI的胜利，还是他们自身技术能力的体现？
DVR Doctor盯上FPV录像的彩色雪花
DVR Doctor瞄准的是FPV飞手长期遇到的一个老问题。今年夏末，Owen在翻看自己拍摄的FPV视频时，发现画面里到处都是奇怪的线条和干扰。他知道，这是模拟图传本身的局限，可每当把视频展示给别人，对方的第一反应往往不是飞行有多精彩，而是：“这画质也太差了。”
这类录像中的雪花、彩色条纹和画面干扰，正是DVR Doctor试图修复的对象。软件的使用方式并不复杂：用户拖入一段存在明显干扰的视频，点击“Clean”，等待处理完成。Chase Momo测试时，大约三分钟后软件输出了修复结果，原视频中明显的彩色干扰和异常条纹有所减少。
更让Chase Momo意外的是，10岁的Owen能向他解释软件背后的技术思路。例如，一棵树在某一帧中被彩色干扰覆盖，程序就可以参考相邻帧中这棵树的外观，获取更多视觉信息，再尝试修复异常部分。这种方式的效果更好，但计算开销也更大。Owen的解释说明，他并非只是在界面上点按钮，而是理解机器学习和视频前后帧信息如何被用于修复受损画面。
这一点也成为后续争论中的关键：两位少年确实使用了机器学习技术，也确实借助了AI工具，但他们强调自己理解正在编写的代码，而不是把全部开发工作交给AI。
“AI用了，但机器学习核心代码自己写”
当Chase Momo问起是否二人使用AI开发时，两位少年毫不避讳地承认：用了。
但他们强调，机器学习相关的核心代码主要由自己编写，AI更多只是用来解决辅助性问题，例如接入Gumroad支付API、编写文档，以及学习某些函数的用途和参数。Rory还解释，自己刚学习编程时，经常向AI询问应该用什么函数、函数有什么作用，但不会简单地复制粘贴AI生成的整段代码。
按照两人的说法，他们并非完全不用AI，而是真的把AI当作学习和开发辅助工具。他们会用AI查询资料、理解函数、处理辅助工作，也会在产品中采用机器学习技术；他们强调的只是：希望能理解正在编写的代码，而不是把所有开发工作都交给AI。
“所以，DVR Doctor并不是Vibe Coding做出来的？”Chase Momo再次确认，对此两位开发者给出了否定的回答：“我们绝对没有做所谓的Vibe Coding。”
这段采访让事件出现了明显的分歧。支持者认为，两个孩子展示了早期黑客文化的影子：对技术好奇、动手解决问题、愿意理解底层原理。反对者则认为，承认用了AI，就无法把“拒绝Vibe Coding”说得太绝对；更有人怀疑，两小时完成Mac移植，不可能完全没有AI参与。
Reddit开发者吵翻：两小时移植绕不开AI吗
随着Chase Momo的视频传播，两个孩子的故事也引发了Reddit开发者的讨论。一篇题为《10岁和14岁的孩子拒绝Vibe Coding》的帖子，把争论集中到了他们的编程方式上。
有人夸赞道，从两人身上看到了早期黑客文化的影子：“这两个孩子让我想起了小时候在黑客圈子里认识的那些人。后来，其中一些人成了科技巨头里的核心人物，还有一些人自己创业，甚至成了百万富翁。”
但也有人认为，不能拿两个孩子的开发方式，简单要求成年工程师照搬：“这些孩子还没有经历过成年人的职场压力。真正进入公司后，就会发现技术债还不完、Bug修不完，新功能需求一个接着一个。”
另一位网友则直接对“不靠Vibe Coding”的说法提出质疑：“这确实很酷，但他们开发时也用了AI。他们之所以知道该用哪些算法、什么时候用，很可能就有AI的帮助。”这位网友承认两位少年表现出了不错的技术能力，但不相信软件UI完全没有AI参与，也不相信他们能在不到两小时内、不借助AI就完成Mac移植。
还有一条评论，把话题引向了当下开发者经常听到的一句话：“你这样下去会被时代抛弃的。”对此，一位网友嘲讽道：“抛弃在哪儿？就因为我还坚持自己动脑思考？不好意思，我真不觉得写提示词这件事的技术天花板有多高。”
这场争论并不只围绕两个少年。此前，亚马逊内部曾出现一个名为Kirorank的非正式AI使用排行榜，一些员工为了提高排名，会让AI Agent执行没有实际意义的任务，以增加Token消耗量，亚马逊也已于今年5月关闭了这一排行榜。与此同时，拥有近40万名成员的Reddit开源社区r/opensource宣布，不再接受任何使用AI、由AI制作或专为AI打造的项目；而Linux之父Linus Torvalds对AI的应用并非一刀切禁止，Linux内核开发者也已允许在符合相关要求的前提下使用AI辅助开发。
放到这一背景下，Owen和Rory的故事之所以引发争吵，并不只是因为开发者年龄小、交付速度快，而是因为它触碰了一个更现实的问题：AI已经能够承担大量辅助工作，程序员亲自动手写代码，究竟是在磨炼不可替代的技术能力，还是在做一件本可以交给AI完成的事。两位少年给出的答案很明确：可以用AI查资料、写文档、接支付API，也可以在产品中使用机器学习，但核心代码要自己理解、自己写。至少在他们看来，这与把开发工作全部交给AI的Vibe Coding，并不是一回事。
