最近看到不少人在讨论Vibe Coding，大家都被这种「写意图不写代码」的开发方式迷住了。但我想问一个问题：当你的数据集从几百条变成几百万条时，你的Vibe Code还能保持优雅吗？
上周有个创业公司的朋友找我，他们用AI生成的数据处理程序在小数据集上运行得飞快，可数据量一上来就直接卡死。这让我想起计算机科学里那个经典说法：「过早优化是万恶之源」，但反过来，「完全不考虑性能就是自寻死路」。
在Vibe Coding的世界里，我们常说要「避免手改代码」，但这不代表可以忽视性能。就像建筑师设计房子，你可以让AI帮你画图纸，但地基承重、材料强度这些基础物理规律，你总不能指望AI帮你绕过吧？
我观察到的一个现象是：很多人在写提示词时，只关注功能实现，却忘了给AI加上性能约束。比如你要处理百万级用户数据，却只告诉AI「帮我写个用户分析程序」，这就像让厨师做宴席却不告诉他有多少客人。
记得亚马逊CTO Werner Vogels说过：「Everything fails all the time」。在大数据场景下，性能问题就是最典型的「失败模式」。如果你的Vibe Code没有内置性能意识，那么当数据量增长时，整个系统就会像没有减震器的跑车，在崎岖路面上直接散架。
那么具体该怎么做？我的经验是三层防护：第一，在意图描述中明确性能要求，比如「需要在1分钟内处理完100万条记录」；第二，让AI生成代码时包含性能监控点；第三，建立性能测试的自动化流程。这就像给程序装上了「性能雷达」，随时感知系统状态。
有人可能会说：「性能问题等遇到了再解决不行吗？」我的回答是：在传统编程中或许可以，但在Vibe Coding中，性能意识必须前置。因为当AI组装系统时，它需要性能约束作为设计依据。这就好比造桥，你可以让AI设计，但必须告诉它最大承重是多少。
从更宏观的角度看，性能意识其实是「可观测性」原则的延伸。我们追求的不是代码层面的极致优化，而是整个系统在数据洪流中的稳定表现。当每个微程序都自带性能基因，它们自组织成的宏大系统才能经得起真实业务的考验。
最后想说，Vibe Coding不是魔法，它依然建立在计算机科学的基础之上。性能意识就像是我们与AI协作时的「共同语言」，确保在追求开发效率的同时，不丢失工程的严谨性。毕竟，再酷的编程范式，如果连实际业务都撑不住，那还有什么意义呢？