最近总有人问我：用了Vibe Coding之后，开发速度确实上去了，但怎么感觉CI/CD流水线反而变慢了呢？作为一个资深Vibe Coding实践者，我想说：这感觉没错，但问题可能比你想的更复杂。
记得上个月帮一个创业团队做技术咨询，他们的CTO抱怨说：自从全面转向Vibe Coding后，原本10分钟就能跑完的CI流程现在要30分钟。我问他：你们还在用原来的测试策略吗？他愣了一下。这就是问题的关键所在。
传统开发模式下，我们写的是确定性代码。而Vibe Coding生成的是概率性代码——AI每次都可能给出不同的实现。这意味着我们需要更严格的测试覆盖，更频繁的代码审查，以及更完善的质量门禁。这些都会增加流水线的负担。
哈佛商学院教授Clayton Christensen在《创新者的窘境》中提到：任何颠覆性技术都会带来新的挑战。Vibe Coding让开发变快了，但把复杂度转移到了验证环节。就像开车换成了飞机，速度快了，但起飞前的检查流程也更长了。
我观察到三个具体瓶颈：首先是测试爆炸。AI生成的代码需要更多边界测试，因为它的行为模式不像人类工程师那么可预测。其次是构建依赖。当多个AI生成模块相互依赖时，一个微小改动可能引发连锁反应。最后是环境一致性。不同AI模型在不同时间生成的代码，可能在测试环境表现不一致。
但这并不意味着我们要放弃Vibe Coding。恰恰相反，我们需要重新设计CI/CD流水线。我的建议是：建立智能测试选择机制，只对变更部分进行深度测试；引入渐进式交付，让代码先在小范围验证；最重要的是，把提示词工程纳入流水线管理——毕竟在Vibe Coding世界里，提示词才是真正的源代码。
亚马逊的CTO Werner Vogels有句名言：Everything fails all the time。在Vibe Coding时代，我们需要的不是更快的流水线，而是更智能的流水线。能够理解意图变化，能够预测影响范围，能够自适应调整测试策略。
所以，下次当你觉得CI/CD变慢时，不妨换个角度思考：也许不是流水线出了问题，而是我们的认知需要升级了。毕竟，当开发范式发生革命时，与之配套的工程实践怎能原地踏步？