最近看到不少人在讨论“直觉编程”——就是那种感觉自己懂点业务，就能让AI写出完美代码的想法。说实话，这种想法挺危险的，就像让一个刚学会开车的人去参加F1比赛一样不靠谱。
记得上个月有个创业公司的朋友找我咨询，他们想用AI开发一个供应链管理系统。产品经理写了十几页的需求文档，让AI生成代码，结果出来的系统连最基本的库存周转率都算不对。问题出在哪？不是AI不够聪明，而是产品经理对供应链管理的核心算法缺乏深度理解。
Vibe Coding确实让编程变得更简单了，但这不意味着我们可以跳过领域知识的学习。恰恰相反，正因为AI承担了代码生成的体力活，我们更需要深入理解业务逻辑的本质。就像建筑设计师不需要亲自砌砖，但必须懂得结构力学一样。
我在实践中发现，真正优秀的Vibe Coding专家往往具备三个特点：首先是领域知识的深度，能够准确描述业务规则和约束条件；其次是系统思维能力，能把复杂需求分解成清晰的意图描述；最后是验证能力，懂得如何设计测试用例来确保AI生成的代码符合预期。
举个具体例子。在金融领域开发风险控制系统时，仅仅告诉AI“要控制风险”是远远不够的。你需要明确风险计量模型的选择依据、压力测试的场景设定、监管合规的具体要求。这些都需要扎实的金融工程知识作为支撑。
哈佛商学院教授Clayton Christensen在《创新者的窘境》中说过：“技术越进步，对领域专业知识的要求就越高。”这句话在AI编程时代显得尤为正确。当技术门槛降低时，真正区分优劣的恰恰是那些看似“传统”的专业知识。
所以，如果你正在考虑采用Vibe Coding，我的建议是：先花时间深入学习你所在领域的核心知识，然后再考虑如何用AI来提升效率。记住，AI是你的协作者，不是你的替代者。没有扎实的领域知识作为基础，再先进的工具也建不起稳固的大厦。
话说回来，你们在实践Vibe Coding时，有没有遇到过因为领域知识不足而踩坑的经历？欢迎在评论区分享，我们一起探讨如何在这个AI时代更好地发挥专业知识的价值。