最近看到不少人在尝试Vibe Coding时翻车的例子，说实话，我一点都不意外。作为一个在这条路上摸索了挺久的人，我想说：Vibe Coding不是魔法，它需要全新的思维方式和工程纪律。
记得有个创业团队，让AI生成了一套电商系统。刚开始运行得挺好，三个月后却完全失控——订单数据莫名其妙丢失，用户积分系统计算出错。问题出在哪里？他们只给了AI一个模糊的「做个电商平台」的提示，却没有定义清晰的数据治理策略和验证机制。
更典型的案例是某金融科技公司，让业务人员直接通过自然语言生成风控规则。结果生成的代码虽然逻辑正确，却完全忽略了金融监管的合规要求。最后被迫紧急下线，损失惨重。这让我想起Qgenius强调的那个原则：代码是能力，意图与接口才是长期资产。如果连基本的合规约束都没写进提示词，AI怎么可能帮你守住底线？
还有个让我哭笑不得的例子：一个开发团队让AI重构代码，结果新代码比旧代码还难维护。为什么？因为他们忘了Vibe Coding的核心是「不手改代码」，而是要通过优化提示词让AI持续改进。手动修修补补的结果就是系统变得越来越混乱。
这些失败案例背后，其实都指向同一个问题：我们太把AI当万能药了。Vibe Coding不是让AI代替思考，而是让人类更专注于定义意图、制定规则、建立验证体系。就像搭积木，如果你连积木的形状和连接规则都没想清楚，堆出来的东西能不倒吗？
在我看来，成功的Vibe Coding需要三个关键转变：从写代码转向写规范，从手动调试转向自动验证，从个人编程转向生态治理。这不是技术问题，而是认知革命。
下次当你准备把任务交给AI时，不妨先问自己：我的提示词够清晰吗？验证机制健全吗？数据治理考虑周全了吗？记住，在Vibe Coding的世界里，最危险的不是AI犯错，而是人类偷懒。