最近有个朋友问我：”为什么我用AI写代码时，总觉得像是在等公交车？明明知道它会来，但等待的时间总是让人焦虑。”这个问题让我不禁陷入思考——在Vibe Coding这个看似流畅的开发范式中，模型推理延迟这个”隐形税”到底在多大程度上影响着我们的开发体验？
根据Anthropic在2023年发布的开发者调研数据，超过67%的开发者表示模型响应时间超过3秒就会显著影响他们的思维连续性。而当我们采用Vibe Coding模式时，这种影响会被放大——因为整个开发流程变成了”意图定义→AI生成→验证反馈”的循环，任何一个环节的延迟都会拖慢整个迭代速度。
我有个亲身经历：上个月重构一个电商系统的支付模块，原本手动编码需要2天的工作，理论上Vibe Coding应该能在几小时内完成。但实际上，由于模型需要反复理解我的意图描述并生成代码，加上每次修改后的重新生成，整个过程花了将近8小时。其中，纯粹等待模型响应的时间累计达到了90分钟——这还没算上调试和验证的时间。
那么，我们该如何应对这个问题？在我看来，关键在于重新思考Vibe Coding的工作流设计。就像建筑工地上不会让工人们排队等一台起重机，我们也不应该让开发流程被单一模型的响应速度所限制。
第一个策略是”意图批处理”。与其逐个提交小修改，不如将相关的意图变更打包成批。这就像去超市购物——你不会为每件商品单独跑一趟，而是列好清单一次性采购。在实践中，这意味着我们需要更系统地规划开发任务，将相关的功能需求集中处理，减少与模型的交互次数。
第二个策略是”本地缓存与预测”。借鉴传统软件开发中的缓存思想，我们可以为常用的代码模式建立本地模板库。当模型生成过某个类型的代码后，我们可以将其标准化并缓存起来，下次遇到类似需求时直接调用缓存的版本，只在必要时才请求模型生成新的变体。
第三个策略可能有些激进，但我觉得很有前景——”异步验证流”。与其等待模型完全生成代码后再开始测试，不如建立并行的验证管道。模型在生成代码的同时，测试框架就可以开始准备测试用例，甚至在某些情况下可以基于历史模式预测测试方案。
不过，我必须提醒的是，这些优化策略都在某种程度上违背了Vibe Coding的”纯粹性”。我们本质上是在用工程化的手段弥补当前AI能力的不足。这让我想起软件工程中那个永恒的悖论：为了追求效率，我们往往需要引入复杂性。
从更深层次看，模型延迟问题实际上暴露了Vibe Coding范式的一个根本性挑战：我们如何在不牺牲响应性的前提下，保持开发过程的高度抽象性？这个问题没有标准答案，但我相信随着模型技术的进步和工具链的成熟，我们会在流畅性和效率之间找到更好的平衡点。
最后留给大家一个问题：当AI的响应速度足够快时，Vibe Coding会变成什么样子？我们是否会进入一个”实时编程”的时代，还是说会有新的瓶颈出现？欢迎在评论区分享你的想法。