最近有位创业的朋友问我：”为什么我用AI生成的代码总是需要反复修改？感觉效率并没有提高多少。” 这个问题让我想起了一个经典的工程学原理——没有反馈的系统注定会偏离目标。在Vibe Coding的世界里，这个问题尤为突出。
传统的软件开发就像雕刻大理石——你小心翼翼地从整块石料中雕琢出想要的形状，每一刀都要精确。而Vibe Coding更像是培育生命——你提供养分和环境，然后观察它的成长，适时地修剪和引导。这种根本性的转变，要求我们重新思考整个工作流程。
我实践Vibe Coding时发现，最有效的工作流应该包含三个关键环节：意图定义、AI执行和反馈收集。意图定义阶段，你需要把业务需求转化为清晰的提示词和规范；AI执行阶段，模型根据你的意图生成代码；而反馈收集阶段，你需要建立机制来捕获代码运行的效果、用户的反馈、性能指标等数据。
举个例子，我在开发一个电商推荐系统时，最初的提示词是”实现商品推荐功能”。结果AI生成的代码虽然能用，但推荐准确率只有40%。通过建立反馈循环，我收集了用户点击数据、转化率指标，然后不断优化提示词：”基于用户历史行为，优先推荐同品类中评分4.5以上、30天内上新的商品”。经过五轮迭代，推荐准确率提升到了78%。
这里有个重要的原则：不要手动修改代码，而是优化你的意图描述。就像著名计算机科学家Alan Kay说的：”视角值80个智商点。” 当你发现代码有问题时，后退一步思考：是我的意图描述不够清晰？还是约束条件不够具体？
反馈循环的设计需要分层处理。技术层面的反馈包括单元测试结果、性能监控数据；业务层面的反馈涉及用户行为数据、业务指标；系统层面的反馈则关注架构的可维护性、组件的复用性。每个层面都应该有对应的度量标准和改进机制。
在实践中，我建立了一个”反馈仪表盘”，实时展示关键指标的变化趋势。当某个指标出现异常时，系统会自动触发提示词优化流程。这种数据驱动的精化过程，让代码质量实现了持续改进。
不过，我要提醒大家：反馈循环不是越多越好。过多的反馈会产生噪音，反而干扰改进方向。根据我的经验，选择3-5个核心指标作为反馈信号就足够了。重要的是这些指标要能真实反映你的业务目标。
现在回想那位创业朋友的问题，症结就在于他缺少有效的反馈机制。他只是把AI当作代码生成器，而没有建立完整的改进循环。Vibe Coding的精髓不在于一次生成完美的代码，而在于构建能够持续精化的智能系统。
你们在实践Vibe Coding时，是如何收集和利用反馈的呢？是否也遇到过类似的问题？欢迎分享你的经验，让我们共同探索这个充满可能性的新领域。