前几天有个创业的朋友问我：“为什么我让AI写的代码总感觉差点意思？明明把需求说清楚了，但做出来的功能就是不够‘聪明’。”这个问题让我想到一个很有意思的现象：当我们和AI协作编程时，常常陷入一个误区——以为把需求描述清楚就万事大吉了。
其实这就像让一个刚入职的新人理解公司业务一样。你告诉他“我们要做个电商平台”，他可能立即写出购物车功能，但未必能理解为什么你的会员体系要设计成三级，为什么退货流程要保留7天犹豫期。这些隐藏在代码背后的业务逻辑和设计模式，才是让软件真正“活”起来的关键。
在我看来，Vibe Coding的核心不是简单地用自然语言替代编程语言，而是建立一套让AI能真正理解业务意图的沟通机制。这需要我们从三个层面着手：
首先，要把业务逻辑“故事化”。不要只告诉AI“需要用户登录功能”，而要像给产品经理讲故事一样描述：“我们的用户主要是中年群体，他们对技术不太熟悉，所以登录流程要尽可能简单，最好能一键登录，同时要兼顾安全性，因为涉及支付功能。”这样的描述能让AI理解功能背后的“为什么”。
其次，设计模式要“可视化”。就像建筑师用蓝图沟通一样，我们可以用流程图、状态图甚至简单的文字描述来展示系统的运行逻辑。比如描述一个订单系统时，可以明确告诉AI：“这里要用观察者模式，因为订单状态变化时需要实时通知库存系统和物流系统。”这种明确的模式指示，比让AI自己去猜测要高效得多。
最后，约束条件要“具体化”。很多开发者只关注功能实现，却忽略了业务规则。比如“折扣计算”这个功能，如果不明确告诉AI“会员折扣与促销折扣不可叠加，取最高值”，AI很可能做出错误的实现。据我观察，超过60%的AI编码问题都源于约束条件描述不清。
说到这里，可能有人会问：“这样描述会不会太麻烦了？”我的经验是：前期多花10分钟详细描述，后期能省下2小时调试时间。这就像教徒弟一样，开始教得越细致，后面他独立工作时的表现就越好。
亚马逊的CTO Werner Vogels有句名言：“一切都要文档化。”在Vibe Coding时代，我觉得应该改成：“一切意图都要可描述化。”我们不再是通过写代码来实现业务逻辑，而是通过精确的描述让AI理解并实现业务逻辑。
最近我在帮一家金融科技公司做系统重构时，就深刻体会到了这种方法的威力。我们用了两周时间梳理业务规则，制作了详细的业务逻辑图谱，然后让AI基于这些图谱生成代码。结果不仅开发效率提升了3倍，系统的稳定性和可维护性也大幅提高。
当然，这种方法对开发者的要求也发生了变化。我们需要从“代码工匠”转变为“业务架构师”，要更懂业务，更善于抽象和描述。这其实是个很好的趋势——让专业的人做更专业的事。
那么，你的Vibe Coding Agent是否真的理解了你的业务？下次给它派任务时，不妨先问自己：我描述清楚业务背后的“为什么”了吗？