最近经常有人问我：为什么AI在写通用代码时表现不错，一到专业领域就频频出错？上周一个金融行业的朋友向我抱怨，他让AI帮忙写个风险模型，结果生成的代码连基本的风控逻辑都不对。这让我想到了一个关键问题：我们和AI之间，到底缺了什么？
在我看来，这就像让一个只会说普通话的人去理解方言——虽然都是中文，但沟通效率大打折扣。在Vibe Coding的世界里，领域特定语言（DSL）就是那个让AI真正听懂你专业诉求的「方言翻译器」。
比如在医疗领域，一个简单的「患者风险评估」需求，如果只用通用编程语言描述，AI可能会生成各种奇怪的代码。但如果我们定义一套医疗DSL，用「高危患者」、「生命体征异常」、「用药禁忌」这样的专业术语来沟通，AI就能准确理解你的真实意图。
去年我在参与一个制造业项目时深有体会。当时我们需要让AI生成产线优化代码，刚开始AI总是搞不懂「设备稼动率」、「OEE」、「换模时间」这些概念。后来我们花了两周时间构建了一套制造领域的DSL，代码生成准确率直接从60%飙升到95%。这个案例让我坚信：DSL不是可选项，而是Vibe Coding在专业领域的必选项。
那么，如何构建有效的DSL呢？根据我的经验，需要遵循三个原则：首先是语义精确性，每个术语都要有明确的边界定义；其次是可组合性，就像乐高积木一样能够灵活组合；最后是意图表达力，要能准确传达业务逻辑而不仅仅是技术实现。
有意思的是，DSL的构建过程本身就是一个Vibe Coding的绝佳实践。我们不再手写解析器或编译器，而是通过自然语言向AI描述领域概念、业务规则和约束条件，让AI帮我们生成DSL的实现。这种「用意图定义语言，用语言表达意图」的循环，正是Vibe Coding的精髓所在。
记得亚马逊CTO Werner Vogels说过：「好的抽象是成功的一半。」在AI编程时代，DSL就是我们最好的抽象工具。它让业务专家能够直接用专业语言与AI对话，而不需要先变成编程专家。
展望未来，我越来越觉得每个行业都会发展出自己的「领域编程语言」。金融从业者用金融DSL构建交易系统，医生用医疗DSL开发诊断工具，律师用法律DSL编写智能合约。到那时，编程将不再是程序员的专属技能，而是每个专业人士都能掌握的表达工具。
所以，下次当你发现AI无法理解你的专业需求时，不妨停下来想一想：是不是该为你的领域设计一套专属语言了？毕竟，让AI说你的「行话」，比让你学会所有「代码」要容易得多，不是吗？