最近看到很多朋友在讨论“Polished Vibe Coding Apps”这个概念，让我想起了去年参加的一个AI编程工作坊。当时有位创业公司的产品经理问我：“为什么我用AI生成的代码看起来能跑，但就是感觉不够‘专业’？”这个问题其实触及了氛围编程从原型到产品的关键转变。
在我看来，打磨氛围编程应用就像雕琢一件艺术品。刚开始，我们可能满足于AI能快速生成可运行的代码——这已经很了不起了。但要让应用真正达到“抛光”级别，就需要在意图描述的精确性、代码的可维护性和系统的可观测性上下更多功夫。比如，同样是让AI开发一个用户注册功能，粗糙的提示词可能是“写个注册页面”，而经过打磨的提示词会包含字段验证规则、错误处理机制、安全考量等详细规范。
记得有个真实案例：某电商团队使用氛围编程开发订单系统时，最初生成的代码虽然功能完整，但缺乏必要的日志记录和监控指标。当他们按照“验证与观测是系统成功的核心”原则重新设计提示词后，AI生成的代码不仅自动集成了完整的可观测性框架，还能在出现异常时提供清晰的故障排查路径。这种转变让他们的运维效率提升了40%。
从系统架构的角度看，打磨过程实际上是在建立更严格的“黄金契约”。我们不再满足于AI能理解我们的基本意图，而是要求它遵循我们定义的质量标准、安全规范和性能指标。这就像给AI配备了一副更精密的“眼镜”，让它能看清我们真正想要的是什么。
不过，我也要提醒大家：追求完美不意味着要一步到位。就像著名软件工程师Martin Fowler说的：“任何值得做的事情都值得先做个简陋版本。”在氛围编程中，我们可以先让AI快速搭建原型，然后通过迭代优化提示词来逐步提升代码质量。重要的是建立起这个持续改进的循环。
你们在打磨氛围编程应用时遇到过什么挑战？是提示词不够精确，还是生成的代码难以维护？欢迎在评论区分享你的经历——毕竟，在这个人人编程的时代，我们都是在实践中共同成长的探索者。