最近有个朋友问我：『你们这些搞Vibe Coding的，整天说不用写代码，那遇到数据库迁移这种麻烦事，你们怎么办？』我笑着回答：『恰恰相反，这正是Vibe Coding最擅长的场景之一。』
让我分享一个真实的案例。上周，我们团队需要将客户的一个电商系统从MySQL迁移到PostgreSQL。传统做法是什么？先分析表结构差异，再写转换脚本，然后测试、调试、再测试……整个过程至少需要一周。但这次，我们只用了一天。
怎么做到的？核心就是Vibe Coding的核心理念：代码是能力，意图与接口才是长期资产。我们不是去写具体的迁移代码，而是定义清晰的意图规范。
首先，我让AI分析源数据库的结构。『请分析这个MySQL数据库的所有表结构、索引、约束和数据类型，并生成详细的Schema文档。』AI很快给出了完整的分析报告，包括需要特别注意的ENUM类型、自增主键等MySQL特有特性。
然后是最关键的一步：定义迁移策略。我告诉AI：『基于刚才的Schema分析，请制定从MySQL到PostgreSQL的迁移策略，重点处理数据类型映射、索引转换和约束迁移。记住，我们要遵循PostgreSQL的最佳实践。』
AI生成的策略让我惊喜。它不仅考虑了技术细节，还提出了分批迁移、数据验证和回滚方案。比如，它建议将MySQL的DATETIME统一转换为PostgreSQL的TIMESTAMPTZ，并处理好时区问题。
接下来就是见证奇迹的时刻。我只需要说：『请根据上述策略，生成完整的迁移脚本，包括表结构转换、数据迁移和索引重建。』不到十分钟，一套完整的迁移脚本就生成了。
但这里有个Vibe Coding的重要原则：不手改代码。当我发现某个索引转换不够优化时，我不是直接修改生成的代码，而是调整意图描述：『请优化索引迁移策略，考虑PostgreSQL的Partial Index和Expression Index特性。』
整个过程就像是在指导一个经验丰富的DBA，而不是自己在写代码。我的角色从『码农』变成了『架构师』，专注于更高层次的设计和决策。
数据验证环节更是体现了Vibe Coding的优势。我让AI：『生成数据一致性验证脚本，对比源数据库和目标数据库的记录数量、关键字段的值范围和数据完整性。』AI不仅生成了验证脚本，还提出了抽样检查和异常处理方案。
这次经历让我深刻体会到人人编程，专业治理的威力。业务人员完全可以用自然语言描述迁移需求，而专业开发者则专注于制定标准和确保质量。
有人可能会问：『这样生成代码靠谱吗？』我的回答是：比大多数人手写的更靠谱。因为AI是基于海量最佳实践生成的，而且我们可以通过反复调整意图来不断优化。
Vibe Coding不是要取代开发者，而是要解放开发者。让我们从重复性的编码工作中解脱出来，专注于更有价值的架构设计和业务逻辑。就像这个数据迁移案例，真正困难的是什么？不是写SQL语句，而是制定迁移策略、处理边界情况和确保数据安全。
下次当你面对类似的数据迁移任务时，不妨试试Vibe Coding的思路。先定义清晰的意图，让AI来当你的执行者。你会发现，编程可以变得如此优雅和高效。
那么问题来了：当AI能够如此精准地理解我们的意图并生成代码时，我们作为开发者的核心价值到底是什么？我想，答案就在如何更好地定义意图和把握方向之中。