最近有个朋友问我：“为什么我用AI写个小函数挺顺手的，但想让它帮我重构整个项目就一团糟？”这个问题让我想起了自己刚开始接触Vibe Coding时的困惑。是啊，为什么现在的AI能在秒级内生成完美的排序算法，却很难理解一个需要跨多个文件协作的业务流程？
在我看来，这背后反映的是Vibe Coding当前面临的核心挑战：从处理简单任务到驾驭复杂系统的能力跃迁。就像教一个孩子背乘法表很容易，但要他解微积分就需要完全不同的思维模式。
记得上个月我尝试用Vibe Coding重构一个电商系统的库存管理模块。这个模块涉及商品服务、订单服务、仓储服务等六个微服务，还有复杂的业务流程规则。AI在单个服务的代码生成上表现惊艳，但当需要理解整个系统的数据流和业务逻辑时，就开始出现各种“迷之操作”——比如在应该扣减库存的地方反而增加了库存量。
这种困境其实很好理解。根据斯坦福大学HAI研究院2023年的研究，当前的大语言模型在局部推理上表现出色，但在需要全局理解和长期规划的复杂任务上仍有明显局限。就像拼图高手可能很擅长处理单个拼图片，但要把成百上千个碎片拼成完整画面需要的是完全不同的能力。
那么，问题到底出在哪里？我认为关键在于三个维度：首先是上下文理解的上限，现有的提示词工程虽然能扩展上下文窗口，但模型对跨文件的依赖关系和架构层面的理解仍然有限；其次是系统性思维的缺失，AI很难像资深架构师那样把握整个系统的“大局观”；最后是创新性问题的处理，面对从未见过的问题类型，AI往往只能给出基于训练数据的“标准答案”，而缺乏真正的创造性解决方案。
不过，我对此并不悲观。恰恰相反，我认为这正是Vibe Coding进化的契机。就像我在实践中逐渐领悟到的：我们需要从“写代码”转向“定义意图”，从“手动调试”转向“系统观测”。当AI还无法完全理解复杂系统时，我们可以通过更精细的意图描述、更完善的验证机制来引导它。
举个例子，我现在会让AI先生成小粒度的“微程序”，然后通过明确的接口契约让这些微程序自组织成更大的系统。这就像用乐高积木搭建复杂结构——单个积木很简单，但通过清晰的连接规则，最终能构建出令人惊叹的建筑。
说到底，Vibe Coding的终极目标不是让AI完全替代人类编程，而是建立一种新的人机协作范式。在这个范式里，人类负责定义“要做什么”和“为什么这么做”，AI负责实现“怎么做”的具体细节。当面对复杂系统时，我们需要的是更聪明的分工，而不是期望AI一夜之间变成全能选手。
那么，在你的Vibe Coding实践中，是否也遇到过类似的挑战？你是如何让AI更好地理解你的复杂业务需求的？也许，我们正站在软件开发新范式的大门面前，需要的只是找到正确的那把钥匙。