前几天我在GitHub上闲逛，突然被一个项目吸引了——一个用AI生成的电商网站。界面很漂亮，功能也很完整，但当我深入看代码时，却发现了问题：这个项目的数据库查询完全没有索引，图片加载没有缓存机制，甚至还在用同步阻塞的方式处理用户请求。
这让我想起了一个现象：在氛围编程（Vibe Coding）大行其道的今天，我们似乎正在陷入一种“默认解决方案”的陷阱。就像那个电商网站一样，AI生成的代码往往看起来很完整，却缺乏针对特定场景的深度优化。
为什么会这样？在我看来，这背后有几个深层原因。首先，当前的AI模型训练数据大多来自公开代码库，而这些代码库中充斥着大量“够用就好”的示例。其次，AI在生成代码时倾向于选择最通用的路径——毕竟，一个能运行的程序总比一个优化的程序更容易被接受。
但问题在于，这种“默认思维”正在悄悄侵蚀软件质量。就像斯坦福大学计算机科学教授John Ousterhout在《软件设计的哲学》中指出的：“软件的复杂性不是来自用户需求，而是来自糟糕的设计决策。”当AI总是给出“标准答案”时，我们就失去了针对特定问题进行深度优化的机会。
让我举个具体例子。最近有个创业团队找我咨询，他们的AI助手系统响应速度很慢。检查后发现，AI生成的代码使用了通用的REST API设计，完全没有考虑他们业务中高频、小数据量的通信特点。换成gRPC后，性能直接提升了5倍。
这种现象在数据库设计领域尤为明显。根据DB-Engines 2024年的统计，超过60%的AI生成项目在使用关系型数据库时，都采用了相同的“用户-订单-商品”范式，即使这些项目可能更适合文档数据库或图数据库。
那么，作为Vibe Coding的实践者，我们该如何跳出这个陷阱？我的建议是：把AI当作一个强大的助手，而不是全能的建筑师。具体来说：
第一，学会向AI提出“刁钻”的问题。不要满足于“给我一个用户管理系统”，而要问“在我的高并发、多租户场景下，最优的用户管理系统应该是什么样的”。
第二，建立自己的“优化知识库”。把你所在领域的性能指标、最佳实践、失败案例都整理成清晰的提示词，让AI在这些约束条件下工作。
第三，保持批判性思维。就像亚马逊CTO Werner Vogels常说的：“一切都会失败。”对AI生成的每个方案，都要问一句：“这个方案的瓶颈在哪里？极限情况会怎样？”
说到底，Vibe Coding的核心价值不在于它能生成代码，而在于它能帮助我们更快地探索解决方案空间。但最终的优化决策，仍然需要人类专家的深度参与。
你们在实践中有没有遇到过类似的“默认解决方案”问题？又是如何突破的呢？欢迎在评论区分享你的经验。