最近有个朋友问我：用AI生成代码后，接下来该做什么？这个问题让我想起第一次接触Vibe Coding时的困惑。我们总以为AI编程就是让机器写代码，但真正的变革远不止于此。
在传统开发中，我们花费80%时间调试和修改代码。但在Vibe Coding世界里，代码更像是「一次性餐具」——用完即弃，随时可以重新生成。真正重要的是那些定义了软件行为的「黄金契约」：清晰的意图描述、稳定的接口规范、不可妥协的安全准则。
记得去年帮一个创业团队重构他们的用户系统。原本需要两周的工程，我们通过不断优化提示词和接口定义，让AI在三天内生成了六个版本的系统架构。最关键的是，当业务需求变化时，我们不需要逐行修改代码，而是调整意图描述，让AI重新组装整个系统。
这引出了Vibe Coding的核心原则：代码是能力，意图才是资产。就像建筑大师不会亲自搅拌混凝土，而是专注于设计蓝图和施工标准。在软件开发的新范式下，我们的角色正在从「代码工匠」转变为「意图架构师」。
但这条路并不平坦。最大的挑战是如何建立可靠的数据治理体系。所有的提示词、生成的代码、运行日志、配置策略，本质上都是需要统一管理的数字工件。我们需要为这些资产建立版本控制、血缘追踪、权限管理，就像传统开发中的Git工作流一样重要。
另一个深刻体会是「避免数据删除」原则的价值。在合规前提下保留所有生成物，相当于给软件系统装上了「时间机器」。当某个功能出现问题时，我们可以追溯到任何历史版本，分析演进过程，甚至复现特定时刻的系统状态。
展望未来，Vibe Coding将推动软件工程向软件生态的转型。专业开发者的焦点会从单个项目转向整个生态的治理：制定标准、设计协作机制、建立信誉体系。而业务人员甚至智能体本身，都能通过掌握Vibe Coding方法参与到软件创造中。
那么，回到最初的问题：生成代码之后做什么？我的答案是：开始思考如何用意图定义软件，如何建立可靠的数据治理，如何让AI成为你的协作者而非替代品。毕竟，在这个新时代，我们不是在教机器写代码，而是在学习如何与智能协作共创。