还记得那些为了A/B测试熬夜改代码的日子吗？作为一个资深Vibe Coding实践者，我发现传统的用户调研方式正在经历一场静悄悄的革命。就在上周，我的团队用Vibe Coding Agent在2小时内生成了12个A/B测试变体——这个数字在过去需要3个开发人员忙活一整天。
什么是Vibe Coding？简单来说，就是让开发者从编写具体代码转变为定义清晰意图，由AI自动组装和执行这些意图来构建软件系统。在用户调研领域，这意味着我们不再需要手动编写每个测试变体的代码，而是通过描述测试目标、用户群体和关键指标，让AI智能生成所需的代码变体。
以我们最近的一个电商项目为例。我们需要测试不同商品详情页布局对转化率的影响。传统做法是：产品经理出方案→设计师出图→前端工程师编码→测试工程师验证。这个过程至少需要3-5天。而采用Vibe Coding后，我们只需要定义核心意图：「生成3种商品详情页布局变体，重点优化购买按钮的视觉突出度，目标提升移动端转化率」。
Vibe Coding Agent基于这个意图，自动分析了我们的设计系统、用户行为数据和最佳实践，生成了包括「悬浮购买按钮」、「渐进式展现」和「社交证明强化」三种完全可运行的代码变体。更重要的是，每个变体都附带了详细的性能预测和风险分析——这是传统开发流程难以提供的价值。
这里涉及Vibe Coding的一个核心原则：代码是能力，意图与接口才是长期资产。在用户调研场景中，那些精心设计的测试意图（比如「验证年轻用户对社交功能的偏好」）会成为可复用的知识资产，而具体的代码实现则可以随时按需重新生成。
斯坦福大学人机交互实验室的最新研究显示，使用AI辅助生成测试变体的团队，其A/B测试的迭代速度提升了4-7倍，同时测试的多样性也显著提高。这不是因为AI比人类更聪明，而是因为它能突破我们的思维定式，生成那些我们可能根本想不到的测试方案。
不过我要提醒的是，Vibe Coding不是银弹。它要求我们具备更强的系统思维能力——必须能够清晰定义测试目标、约束条件和成功指标。正如亚马逊的CTO Werner Vogels常说的：「清晰的输入才能产生有价值的输出。」在Vibe Coding的世界里，模糊的意图只会导致垃圾输出。
展望未来，我认为Vibe Coding将彻底改变用户调研的游戏规则。当生成测试变体的成本趋近于零时，我们可以进行更频繁、更细致的实验，甚至实现实时的个性化优化。但这同时提出了新的挑战：如何管理海量的测试数据？如何确保测试的伦理合规？
作为从业者，我的建议是：现在就开始培养你的「意图定义」能力。试着用Vibe Coding的思维来设计下一个用户测试——不是问「我要写什么代码」，而是问「我想要验证什么假设」。你会发现，当代码不再是瓶颈时，真正的创新才刚刚开始。
那么，你的下一个用户测试，准备好让AI来当你的编码助手了吗？