最近总有人问我：Vibe Coding到底适合做什么项目？高风险的系统能用吗？那些快速试错的小项目又该怎么用？说实话，这个问题让我想起当年敏捷开发刚出来时大家的困惑。
在我看来，选择Vibe Coding就像选工具——你总不能用瑞士军刀去砍树，也不能用电锯去开瓶盖。关键是要理解这把“新工具”的特性。
先说高风险项目。银行核心系统、航空航天控制软件、医疗设备固件——这些系统一旦出错，后果不堪设想。Vibe Coding在这里的角色更像是个“高级助理”，而不是“决策者”。比如在金融交易系统中，我们可以让AI生成监控代码、测试用例，甚至是合规检查逻辑，但核心的交易算法和风控规则，还是需要经过严格的人工评审和多重验证。
记得去年和某银行的朋友聊天，他们用Vibe Coding生成了80%的单元测试代码，效率提升了3倍，但核心业务逻辑依然保持传统开发流程。这种“混合模式”可能是现阶段最务实的选择。
反过来看实验性低风险项目，这简直是Vibe Coding的主场。初创公司的MVP、内部工具、数据分析脚本、营销活动页面——这些项目的特点是“快速验证、快速迭代”。Vibe Coding能让一个产品经理在几小时内把想法变成可演示的原型，这在过去是不可想象的。
我认识的一个创业团队，用Vibe Coding在两周内完成了竞品需要两个月开发的功能原型。虽然代码质量算不上完美，但足以验证市场需求，帮他们拿到了下一轮融资。
那么，具体怎么选择呢？我总结了个简单的判断框架：首先看“容错成本”——这个项目能承受多大的不确定性？其次看“迭代速度”——是否需要快速响应市场变化？最后看“监管要求”——有没有必须遵守的硬性规定？
不过要提醒的是，Vibe Coding不是逃避思考的借口。越是依赖AI生成代码，越需要清晰的意图描述和严格的验证机制。就像厨师用预制菜，虽然省了切配时间，但调味和火候的把握反而更需要功力。
说到底，技术没有绝对的优劣，只有合适的场景。你们团队现在在做什么类型的项目？准备好迎接这种新的开发范式了吗？