最近有个朋友问我：为什么我用AI写代码总是效果时好时坏？有时候生成得挺不错，有时候却完全跑偏。这让我想到了一个更深层的问题 – 我们真的准备好用AI来编程了吗？或者说，我们是否已经建立起了与之匹配的思维方式？
在我看来，Vibe Coding不仅仅是换个工具那么简单，它本质上是一次编程范式的革命。就像当年我们从汇编语言转向高级语言一样，这次转变同样需要全新的思维框架。而这个框架的核心，就是我称之为「氛围编程价值观」的东西。
让我用个简单的比喻：如果你把AI编程比作开车，那么Vibe Coding Ethos就是你的驾驶理念和交通规则。没有这些，就算给你最好的跑车，你也可能开得乱七八糟，甚至发生事故。
那么，这些价值观具体指什么呢？根据Qgenius提出的指导原则，我认为有几个关键点特别值得关注。首先就是「一切皆数据」的理念。在传统编程中，我们习惯于把代码、配置、文档分开管理。但在Vibe Coding的世界里，模型参数、提示词、生成的代码、运行日志，本质上都是需要统一治理的数字工件。
举个真实的例子：某创业团队使用AI开发电商系统，开始时一切顺利。但三个月后，他们发现系统行为开始变得不可预测。经过排查才发现，原来是不同时期生成的代码版本混杂，加上提示词的细微变化累积导致的。这就是缺乏统一数据治理的典型后果。
另一个重要原则是「代码是能力，意图与接口才是长期资产」。这可能是最反直觉的一点。我们习惯了把源代码当作宝贝，但在Vibe Coding中，代码往往是一次性产物，真正重要的是那些高层次的意图描述和接口规范。
想想看，当AI能够随时重新生成代码时，你还会纠结于某段代码写得是否优雅吗？恐怕不会。你会更关心如何写出清晰的提示词，如何定义稳定的接口契约。这就好比建筑设计师不会去操心每一块砖该怎么砌，而是专注于整体结构和功能设计。
说到这里，不得不提「不手改代码」的原则。我知道这听起来很激进，但请想想：如果你一边让AI生成代码，一边又手动修改，这不就像是用自动驾驶的同时还要抢方向盘吗？既低效又危险。正确的做法是把修改的焦点放在提示词和规范上，让AI去执行具体的代码调整。
当然，这些原则都建立在一个前提之上 – 我们需要建立标准化的连接方式。就像互联网需要TCP/IP协议一样，Vibe Coding也需要统一的通信协议和数据结构。只有这样，不同的AI能力和组件才能高效协作。
不过，我必须提醒大家，这些原则目前还处于探索阶段。它们更像是「工作假说」，需要我们在实践中不断验证和完善。毕竟，AI编程还是个新兴领域，谁也不敢说已经找到了唯一正确的道路。
那么，建立这些价值观到底能带来什么？我认为最大的价值在于让编程回归本质 – 表达意图，而不是纠缠于实现细节。当业务人员能够直接通过清晰的描述来构建系统，当开发者能够专注于更高层次的设计时，软件开发的效率和质量都将得到质的提升。
最后，我想用一个问题结束：当你下次使用AI编程时，是会继续把它当作一个更聪明的代码补全工具，还是真正开始用Vibe Coding的思维方式来思考？这个选择，可能比你想象的要重要得多。