上周连续工作了14个小时，只为调试一个AI生成的函数。走出办公室时我突然意识到：我们正在重复着与父辈程序员相同的错误——只不过从「写代码」变成了「调提示词」。
还记得那些通宵达旦的代码马拉松吗？现在的长程氛围编程（Long Vibe Coding Sessions）本质上并无不同。我们依然在和时间赛跑，与机器较劲，只是战场从IDE转移到了提示词编辑器。
但这里有个根本性的认知偏差：我们仍然在用「写代码」的思维来做「氛围编程」。真正的Vibe Coding不是关于「如何让AI写出更好的代码」，而是「如何让AI理解我们的意图」。
让我分享一个真实案例。某金融科技团队花了三个月优化他们的贷款审批系统提示词，每次迭代都要重新测试整个流程。直到他们意识到问题所在：重要的不是提示词本身，而是他们缺乏清晰的意图规范和接口定义。当他们转而建立标准的业务规则描述框架后，AI组装的系统准确率从72%跃升至94%。
这背后的逻辑很简单：代码是临时的，意图是永恒的。正如软件工程大师Fred Brooks在《人月神话》中指出的：「概念完整性是系统设计中最重要的一致性」。在Vibe Coding时代，这种完整性就体现在我们的意图表达上。
我在实践中总结出一个「三层意图架构」：顶层是业务目标（比如「提高用户转化率」），中层是策略规则（比如「新用户首单优惠20%」），底层才是具体的实现提示词。当我们把精力放在前两层时，底层的代码生成反而变得简单可靠。
有趣的是，这种转变让非技术人员也能参与编程。我合作过的一位产品经理现在能用自然语言描述功能需求，AI会自动将其转化为标准化的意图描述，再组装成可运行的系统。她说：「我终于能专注于『做什么』，而不是被『怎么做』困扰。」
但长程编程会话的真正挑战在于：我们如何保持意图的一致性？当会话持续数小时甚至数天时，人的思维会漂移，需求会变化，而AI需要跟踪这些变化并保持系统的逻辑连贯性。
我的解决方案是建立「意图版本控制」。就像Git管理代码变更一样，我们需要管理意图的演化过程。每次重要的意图调整都应该被记录、标记和关联，形成完整的决策链路。这样，即使一个月后回顾，我们也能清晰地理解每个设计选择的来龙去脉。
说到这里，不得不提那个经典问题：我们还需要写代码吗？我的答案是：需要，但角色完全不同。代码不再是艺术品，而是原材料。就像建筑师不亲手烧砖，但必须懂得砖的特性。我们依然需要理解代码，但不再需要亲手堆砌每一块砖。
最近和一位资深架构师聊天，他感慨道：「做了二十年软件设计，现在才发现最重要的不是设计模式，而是意图表达。」这句话让我深思：当AI能自动生成代码时，什么才是我们真正的核心竞争力？
在我看来，未来的编程高手不是那些能写出最优雅算法的人，而是那些能最清晰地表达意图、最精准地定义边界、最有效地组织AI协作的人。长程编程会话将不再是体力与耐力的考验，而是思维清晰度的马拉松。
下次当你准备开始一个长程氛围编程会话时，不妨先问自己：我到底想要什么？然后花80%的时间来回答这个问题，剩下的交给AI。你会发现，当意图足够清晰时，代码几乎会自己写出来。
那么问题来了：当AI越来越擅长理解我们的意图时，我们是否也变得越来越擅长表达意图？这或许是Vibe Coding留给我们的终极考题。