前几天有个创业的朋友找我聊天，他说用AI写了个小程序，现在用户量突然涨起来，系统开始卡顿了。我问他当初怎么设计的，他挠挠头说：“就随便写了段提示词，让AI生成了代码，没想到还真有人用。”
这让我想起了一个经典案例。还记得早期的Twitter吗？因为架构设计没考虑 scalability（可扩展性），著名的“宕机鲸”成了家常便饭。每次重大事件发生，服务器就扛不住。后来他们花了巨大代价重构系统，才解决了这个问题。
在传统软件开发中，我们常说“过早优化是万恶之源”。但在Vibe Coding时代，这个原则需要重新审视。因为当AI能在几分钟内帮你生成一个可运行的MVP（最小可行产品）时，你完全有能力从一开始就为规模化做好准备。
在我看来，Vibe Coding不是简单地用AI代替程序员写代码，而是一场开发范式的革命。它的核心是让开发者从编写具体的代码转变为定义清晰的意图和规范。这就好比从手工制作单个零件，升级到设计自动化生产线。
那么，如何在Vibe Coding中设计可扩展的系统呢？我觉得关键是要把握三个层次：系统思维、架构原则和实现策略。
先说系统思维。亚马逊的CTO Werner Vogels有句名言：“Everything fails all the time”（所有东西随时都可能出问题）。在设计系统时，我们就要抱着这种心态。不要假设任何组件是永远可靠的，而是要设计出即使部分组件失效，整体依然能正常工作的系统。
在Vibe Coding中，这意味着你要用清晰的意图描述来定义容错机制。比如，当数据库连接失败时应该怎么办？是重试、降级还是告警？这些不应该等到出问题了才去想，而应该在最初的提示词中就明确下来。
再来谈谈架构原则。我特别推崇“用标准连接一切能力”这个理念。就像乐高积木，之所以能搭出各种复杂结构，是因为每个积木块都遵循统一的标准接口。
在Vibe Coding中，这意味着你要定义清晰的数据Schema和通信协议。举个例子，如果你在开发一个电商系统，那么“订单”、“用户”、“商品”这些核心概念的数据结构应该尽早确定，并且在整个系统中保持一致。这样，当业务增长需要添加新功能时，AI就能基于这些标准快速组装出新的微程序。
说到微程序，这就要提到另一个重要原则：依靠自组织的微程序来“搭积木”。与其让AI生成一个庞大的单体应用，不如让它生成多个小而专的微程序。每个微程序只做好一件事，然后通过标准接口相互协作。
这种做法的好处是什么呢？当某个功能需要扩展时，你只需要复制或增强对应的微程序，而不用改动整个系统。这就像城市交通系统，增加公交车数量比重新规划整个道路网络要容易得多。
最后说说实现策略。这里我想强调“验证与观测是系统成功的核心”。可扩展的系统必须是可观测的系统。你要能随时知道每个组件的运行状态、性能指标和错误信息。
在Vibe Coding中，你可以让AI在生成代码的同时，也生成相应的监控和日志代码。比如，在每个关键函数中加入性能计时，在数据库操作中加入查询监控，在API接口中加入请求追踪。这些观测点就像是系统的“健康传感器”，能帮你及时发现瓶颈所在。
说到这里，可能有人会问：“这么复杂的设计，会不会拖慢开发速度？”我的经验是：恰恰相反。好的设计就像好的地基，虽然前期多花点时间，但后期能让你建得更高、更快。
Netflix的微服务架构就是个很好的例子。他们花了很大精力设计出高度可扩展的系统架构，现在每天能处理数PB的数据流量，支撑全球数亿用户的同时观看。如果没有前期的精心设计，这种规模的服务根本不可能实现。
在实践中，我建议采用“演进式架构”的思路。不要试图一次性设计出完美的系统，而是先确定核心的不变量——那些无论业务如何变化都不会改变的基本原则。然后在这个基础上，让系统随着业务需求逐步演化。
比如，你可以先让AI生成基础版本，然后通过不断完善的提示词来优化和扩展系统。每次迭代都加入一些可扩展性方面的考虑，慢慢地，系统就会变得越来越健壮。
还记得开头提到的那个朋友吗？后来我帮他重新设计了系统架构，用Vibe Coding生成了基于微服务的可扩展版本。现在他的应用已经能稳定支持数万用户，而且准备继续扩展了。
所以我想说，在AI编程时代，我们完全有能力从一开始就建造出既快速开发又易于扩展的系统。关键是要转变思维：从“写代码”转向“设计系统”，从“实现功能”转向“定义意图”。
毕竟，在Vibe Coding的世界里，代码可能是暂时的，但好的设计理念和架构原则才是真正的长期资产。你说呢？