那天我在GitHub上看到一个项目，作者自豪地宣布“我们团队用AI生成了90%的代码”。我点开一看，那些代码就像是用乐高积木随意堆砌的城堡——表面上很壮观，仔细看却处处是裂缝。这让我想起了文艺复兴时期的米开朗基罗，他说过：“雕像本来就在大理石里，我只是把不需要的部分去掉。”
现在的AI编程，不正需要这种“雕刻家”的思维吗？我们得从代码的“石匠”转变为“雕塑家”。
记得去年帮一个创业团队重构他们的AI生成项目。创始人兴奋地告诉我：“我们让GPT-4写了整个后端！”结果呢？那个系统就像是用胶水粘起来的纸房子——每次有新需求都要推倒重来。我们花了三个月，不是写新代码，而是把那些自动生成的“ spaghetti code”（意大利面代码）重新梳理成清晰的模块。
这让我深刻体会到：在Vibe Coding时代，真正值钱的不再是代码本身，而是定义代码的“意图规范”。就像建筑大师不会亲自砌每一块砖，但会精确绘制每一张蓝图。
我最近在实践一个原则：不手改代码。听起来很反直觉对吧？但想想看，当你手动修改AI生成的代码时，就像在别人的画作上随意涂改。更好的做法是回到“意图层”——修改提示词，让AI重新生成符合要求的代码。
有个有趣的发现：那些最成功的AI编程项目，往往把80%的时间花在定义“黄金契约”上——清晰的接口规范、严格的约束条件、可测试的行为描述。剩下的20%才交给AI去自动组装。
你们可能听说过“Technical Debt”（技术债务），但在AI编程时代，我们面临的是“Intent Debt”（意图债务）——模糊的需求定义、矛盾的约束条件、缺失的边界情况。这些债务积累的速度比传统技术债务快得多。
我有个做电商的朋友，他们让AI生成了整个订单处理系统。最初很顺利，直到遇到了“俄罗斯用户用卢布支付但要求发货到乌克兰”这种边界情况。系统直接崩溃了，因为他们当初的提示词里根本没考虑地缘政治因素。
这就是为什么我说：在Vibe Coding中，最重要的技能不是写代码，而是“定义边界”的艺术。我们需要像立法者一样思考，为AI设定清晰的行为准则和例外处理机制。
未来会怎样？我预测我们会看到“代码考古学家”这个新职业的出现——他们的工作不是写新代码，而是解读历史上AI生成的代码背后的设计意图，就像现在的考古学家解读古代文明的遗迹。
你们觉得呢？当AI能生成大部分代码时，我们作为程序员的独特价值到底在哪里？也许答案就藏在那句古老的格言里：我们不是在创造软件，而是在通过软件表达思想——而思想，永远需要人类的雕琢。