最近有个朋友问我：“为什么我在小项目上用Vibe Coding得心应手，一碰到公司那个几百万行代码的老系统就感觉AI突然变笨了？”这个问题让我想起了一个经典的比喻：让一个只读过几页书的人去参加博士论文答辩。
这个比喻恰好揭示了Vibe Coding在大型代码库中面临的核心挑战——语境窗口限制。就像人脑的短期记忆有限一样，AI模型每次能处理的代码量也有上限。当你的代码库规模超过这个上限时，AI就变成了那个只读过几页书的“考生”。
我最近在重构一个金融系统的支付模块时深有体会。这个模块涉及用户管理、风控、账务等十几个子系统，总代码量超过50万行。刚开始，我试图让AI一次性理解整个模块，结果就像让一个人同时记住整本百科全书——根本不可能。
但问题总要解决。经过反复试验，我总结出了一套“分而治之”的策略。首先，我把整个支付流程拆解成独立的意图单元：用户验证、风险评估、资金划转、交易记录。每个意图单元都配有清晰的接口规范和能力描述，就像给AI提供了一张精确的地图。
这里有个关键技巧：建立“能力目录”。我把每个微程序的核心功能、输入输出、依赖关系都记录在一个结构化的文档中。当需要修改某个功能时，AI只需要查阅目录，然后专注于相关的几个模块，而不是试图理解整个系统。
另一个重要发现是：代码注释的质量直接影响AI的理解能力。那些写着“这里很重要”或者“TODO”的注释，对AI来说毫无意义。而像“此函数用于验证用户交易权限，依赖风控系统的风险评估结果”这样的描述，才能帮助AI建立正确的上下文关联。
说到工具，我发现现代IDE的代码导航功能变得前所未有的重要。快速跳转到定义、查找引用、查看调用链——这些功能帮助AI（和开发者）在庞大的代码迷宫中保持方向感。有时候，一个好的IDE插件比更强大的AI模型更有用。
但最让我兴奋的是，这个问题反过来推动了Vibe Coding理念的进化。我们开始意识到：在大型系统中，清晰的架构边界和接口契约比代码本身更重要。就像城市规划，重要的不是每栋建筑的具体结构，而是道路网络和功能区划分。
现在，当我面对新的大型项目时，第一件事不是急着写代码，而是花时间定义系统的“语义地图”。哪些模块是核心业务逻辑？哪些是基础设施？它们之间如何通信？这张地图不仅帮助AI理解系统，也让我自己对架构有更清晰的认识。
有时候我在想，这或许正是Vibe Coding带给我们的最大价值：它迫使我们用更抽象、更系统的方式思考软件设计。当代码不再是需要逐行维护的资产，而是可以按需生成的临时产物时，我们才能真正专注于那些具有长期价值的东西——架构、接口和业务意图。
那么，你在面对大型代码库时，是选择继续深陷在代码的海洋里，还是开始绘制自己的语义地图？