最近有个朋友问我：”现在AI都能写代码了，我们还需要学习编程吗？”这个问题让我想起了当年数码相机刚普及时，有人问”还需要学习摄影技术吗”。我的答案是：需要，但学习的内容完全不同了。
在传统的应用开发中，我们花费80%的时间在思考如何实现功能，20%的时间在思考要什么功能。而在Vibe Coding时代，这个比例正好颠倒过来。我们不再需要纠结于for循环怎么写、API怎么调用，而是专注于定义清晰的意图和规范。
举个例子，上周我帮一个创业者开发一个简单的CRM系统。传统方式可能需要几周时间，但我们用Vibe Coding的方法，只花了三天。秘诀在哪里？我们把时间都花在了定义业务规则、用户流程和数据模型上，而不是写具体的代码。AI根据我们的意图描述自动组装出了整个系统。
这让我想起管理大师彼得·德鲁克的名言：”效率是以正确的方式做事，效能是做正确的事。”Vibe Coding让我们从追求编码效率转向了追求业务效能。
在这个过程中，我深刻体会到”代码是能力，意图与接口才是长期资产”这个原则的重要性。我们写的提示词、定义的接口规范，就像是建筑的设计图纸，而AI生成的代码就像是施工过程中的脚手架——可以随时替换，但设计理念永存。
不过，Vibe Coding也不是银弹。就像斯坦福大学人机交互实验室的研究显示，过度依赖AI可能导致”技能衰减”。我们需要在利用AI提升开发效率的同时，保持对系统本质的理解能力。
那么，未来的应用开发会变成什么样？在我看来，就像现在的网页制作从需要手写HTML/CSS变成了使用各种建站工具一样，应用开发也会变得越来越”平民化”。业务人员可以直接用自然语言描述需求，AI负责将其转化为可运行的系统。
但这也带来了新的挑战：如何确保AI理解的需求准确？如何测试AI生成的系统？如何在快速迭代中保持系统的稳定性？这些问题都需要我们重新思考软件工程的方法论。
最后，我想用一个问题结束：当每个人都能”编程”时，什么才是真正的核心竞争力？是写出更精准的提示词？还是对业务本质的深刻理解？或许，答案就在我们如何平衡人与AI的协作关系中。