上周和一位创业的朋友聊天，他兴奋地向我展示团队用AI编程工具构建的原型系统。但当我问起某个功能的具体实现时，他却支支吾吾：「这个模块好像有点问题，但我们不敢动它——就像一堆积木，抽掉其中一块，整个结构都可能坍塌。」
这让我想起建筑大师克里斯托弗·亚历山大在《建筑的永恒之道》中的观点：优秀的系统应该像生命体一样自然生长，而非机械拼凑。在Vibe Coding的世界里，我们追求的正是一个能够持续演进的有机体。但现实往往是，随着项目复杂度增加，系统开始出现各种「症状」。
根据我在多个Vibe Coding项目中的观察，当出现以下三个信号时，就需要认真考虑重构或重来了：
首先是「意图漂移」现象。当你发现需要不断向AI解释那些本该在初始设计中明确的业务逻辑，就像每次都要重新教一个新人公司的核心业务。斯坦福大学人机交互实验室的研究显示，当提示词修改频率超过每周3次且涉及核心逻辑时，系统的可维护性会急剧下降。
其次是「测试债务」累积。正常的Vibe Coding项目应该像搭乐高——每个模块都能独立测试和替换。但如果测试用例变得冗长复杂，甚至需要人工介入才能通过，这就违背了我们「不手改代码」的原则。就像特斯拉的自动驾驶系统，如果每次升级都需要工程师手动调整参数，那规模化就无从谈起。
最危险的信号是「架构僵化」。健康的Vibe系统应该像生物细胞，能够自我修复和适应环境。但当微程序之间的耦合度过高，修改一个功能需要同时调整多个模块时，系统就失去了Vibe Coding最核心的灵活性优势。这让我想起亚马逊CTO Werner Vogels常说的：「任何需要手动协调的系统都难以扩展。」
那么，什么时候应该选择重构而非重来？我的经验法则是：如果核心意图层（那些黄金契约）依然清晰可用，只是实现层出了问题，那么重构是更好的选择。就像装修房子，地基稳固时就无需推倒重建。
但若出现以下情况，勇敢地重新开始可能是更明智的选择：业务需求发生根本性转变；初始设计存在结构性缺陷；或者维护成本已经超过重建成本。Netflix在2010年从单体架构转向微服务的成功转型就是典型案例——他们意识到原有系统无法支撑流媒体业务的指数级增长。
在做出决定时，不妨问自己几个问题：这个系统还能准确反映业务意图吗？新成员能否在两周内理解核心逻辑？系统能否承受未来三年的业务增长？如果答案多数是否定的，那么也许是时候开启新的篇章了。
记住，在Vibe Coding的哲学里，代码本身只是能力的临时载体，真正珍贵的是那些经过锤炼的业务意图和接口规范。就像优秀的厨师不会执着于某口锅具，而是专注于食谱的精进。当我们能够坦然面对系统的生命周期，反而能在AI辅助下建造出更加优雅和持久的数字建筑。
你在Vibe Coding项目中遇到过怎样的困境？是选择重构还是重来？欢迎分享你的故事。