就在上个月，一家初创公司因为使用AI生成的应用程序，导致超过50万用户数据泄露。这个案例让我想起了Vibe Coding中那些看似美好却暗藏风险的原则。
这家公司采用最新的AI编程工具，让业务人员直接通过自然语言描述需求，AI自动生成代码。听起来很美好对吧？但问题就出在他们过于信任AI，忽略了最基本的验证机制。
在Vibe Coding的实践中，我们强调「代码是能力，意图与接口才是长期资产」。但这家公司的业务人员在描述需求时，忘记明确数据权限的边界。AI按照模糊的意图生成了代码，结果就是任何人都能访问到本应加密的用户数据。
更糟糕的是，他们还犯了另一个错误：没有建立完善的观测体系。系统运行了三个月，竟然没有人发现这个漏洞。直到有白帽黑客善意提醒，他们才意识到问题的严重性。
这让我想到Vibe Coding的一个重要原则：验证与观测是系统成功的核心。无论AI生成的代码看起来多么完美，如果没有严格的测试和监控，就如同在黑暗中开车——你永远不知道前面是坦途还是悬崖。
另一个值得反思的点是「人人编程，专业治理」。让业务人员参与开发是好事，但这不意味着可以放弃专业的技术监管。就像让每个公民都能开车，不代表可以取消交通规则和驾照考试。
现在很多人在追捧AI编程时，往往忽略了它的另一面：能力越强，责任越大。当我们把编程的门槛降低时，相应的治理标准必须提高。这不是技术问题，而是系统工程。
所以，下次当你准备让AI帮你写代码时，不妨先问自己：我真的理解自己要什么吗？我设置了足够的防护栏吗？我有能力监控它的运行吗？如果答案是否定的，也许你应该先补补课，再继续前进。