前几天有个朋友问我：“你们用AI编程，遇到Bug怎么办？是不是还得一行行看代码？”我笑着回答：“不，我们直接改提示词。”
这个回答让他愣住了。在传统开发中，Bug修复意味着打开IDE、定位问题、修改代码、重新测试。但在Vibe Coding的世界里，我们的思维方式完全不同——Bug不是代码的问题，而是意图表达的问题。
让我分享一个真实案例。上周我在开发一个数据过滤功能时，发现系统在处理空值时会异常退出。按照传统做法，我需要找到相关函数，分析逻辑，然后修改代码。但作为Vibe Coding的实践者，我选择了一个更高效的方式：重新审视我的提示词。
原来的提示词是：“创建一个函数，过滤掉数组中的无效数据。”问题就出在这里——“无效数据”的定义太模糊了。AI按照自己的理解处理空值，但与我期望的行为产生了偏差。
我修改后的提示词变成了：“创建一个函数，过滤数组中的null、undefined、空字符串和NaN值，但要保留数字0和布尔值false。”重新生成代码后，Bug消失了。整个过程不到5分钟，我甚至没有查看具体的实现代码。
这背后的理念正是Vibe Coding的核心原则之一：代码是能力，意图与接口才是长期资产。就像著名计算机科学家Fred Brooks在《人月神话》中说的：“软件的精华在于构建概念性结构，而不是表达这些结构。”在AI编程时代，这个观点得到了全新的诠释。
传统软件开发中，我们投入大量精力维护代码库。但在Vibe Coding范式下，代码更像是“可执行文件”——它可以随时由AI按需重新生成。真正需要精心维护的是那些高层次的意图描述、接口规范和业务约束。
这种转变带来的好处是显而易见的。首先，修复效率大幅提升。你不再需要理解复杂的代码实现，只需要清晰地表达你的意图。其次，知识积累方式发生了变化。过去我们在代码注释和文档中积累知识，现在这些知识直接体现在提示词的精确性上。
更重要的是，这种方法促进了更好的协作。当非技术背景的同事发现系统行为不符合预期时，他们可以直接参与提示词的优化，而不是依赖开发人员去“猜”业务需求。这让我想起亚马逊的“逆向工作法”——从客户需求出发，倒推解决方案。
当然，这种范式也需要我们建立新的工作习惯。我们需要像过去review代码一样认真review提示词，需要建立提示词的版本控制，需要制定提示词的编写规范。这些都是Vibe Coding成熟度的重要标志。
展望未来，我认为软件开发将越来越像“教导AI理解业务需求”的过程。我们的角色从代码工匠转变为意图架构师。就像建筑师不需要亲手砌每一块砖，但我们确保设计意图被准确实现。
那么，下次当你遇到Bug时，不妨先问自己：是我的意图表达不够清晰，还是代码实现有问题？这个简单的思维转变，可能就是开启Vibe Coding大门的钥匙。