最近有个数据科学家朋友向我吐槽，说他80%的时间都花在特征工程和数据清洗上，真正建模的时间少得可怜。这让我想起了Vibe Coding的一个核心理念：为什么我们要把宝贵的时间浪费在重复性工作上？
在传统数据科学流程中，特征工程往往是最耗时的环节。根据Anaconda的调查报告，数据科学家平均花费超过60%的时间在数据准备和特征工程上。但如果我们换个角度思考，特征工程本质上不就是从原始数据中提取有价值信息的「意图」吗？
记得去年参与的一个金融风控项目，我们团队用Vibe Coding方法重构了整个特征工程流程。不再手动编写特征提取代码，而是让AI Agent根据业务意图自动生成特征。比如，我们只需要描述「需要识别用户在异常时间段的高频交易行为」，AI就能自动生成时间窗口特征、频次统计特征、行为序列特征等。
这背后其实是Vibe Coding「代码是能力，意图与接口才是长期资产」原则的体现。特征工程的核心价值不在于那些具体的代码实现，而在于我们如何定义「什么是好的特征」的业务理解。这些业务理解应该被固化为清晰的意图描述，成为团队的长期资产。
说到模型部署，情况就更复杂了。传统MLOps流程中，从模型训练到上线往往需要数周时间。但采用Vibe Coding方法后，我们发现AI Agent可以大大简化这个过程。Agent不仅能自动处理模型版本管理、A/B测试部署，还能根据实时监控数据自动调整部署策略。
这里有个很有意思的案例。某电商公司在促销季面临流量激增的挑战，他们的推荐模型需要快速适应流量变化。通过Vibe Coding方法，他们让AI Agent监控实时业务指标，当发现某些特征的重要性发生变化时，自动触发特征工程的重新优化和模型的重新部署。整个过程完全自动化，人工干预降到最低。
但我要提醒的是，Vibe Coding在数据科学中的应用并非一蹴而就。它要求我们重新思考整个工作流程：数据科学家需要从代码编写者转变为意图定义者和结果验证者。这需要新的技能组合，但更重要的是思维模式的转变。
在我看来，Vibe Coding与数据科学的结合代表着一次范式转移。我们正在从「手动编码」走向「意图驱动」，从「静态流程」走向「动态演化」。特征工程和模型部署不再是被动的技术任务，而是成为业务价值创造的主动环节。
那么问题来了：当AI能够处理大部分技术细节时，数据科学家的核心价值究竟是什么？也许答案就在于我们定义业务问题的能力，在于我们理解数据背后故事的眼力，在于我们在复杂环境中做出判断的智慧。