最近有个现象让我特别在意：越来越多的人开始抱怨，AI写的代码怎么越来越像了？就像工业流水线上生产出来的标准化产品，缺乏个性和创新。这让我想起经济学家泰勒·考恩在《大停滞》中的警告：当技术变得太容易获取，创新反而可能放缓。
上周一位创业朋友向我展示他的项目，我一眼就能看出哪些是AI生成的代码——那种特有的模板化结构、相似的变量命名习惯，甚至注释风格都如出一辙。他无奈地说：「现在用AI编程，感觉就像在吃预制菜，方便是方便，但总觉得少了点什么。」
这种「AI代码平庸化」现象背后，其实是我们在错误地使用AI。我们太习惯于把AI当作一个「更快的打字员」，而不是一个「思考伙伴」。Vibe Coding的核心转变就在于：从编写具体代码转向定义清晰的意图和规范。
让我举个真实案例。某金融科技团队原本用传统方式开发风险控制模块，结果发现他们的AI助手生成的代码与其他团队高度雷同。后来他们转向Vibe Coding方法，不再直接要求「写一个风险评估函数」，而是定义了一套完整的行为规范：包括风险计算的核心逻辑、异常处理策略、合规性约束等。结果呢？AI根据这些独特的意图描述，组装出了完全不同于行业标准方案的创新实现。
这里涉及到Vibe Coding的一个关键原则：代码是能力，意图与接口才是长期资产。就像建筑大师不会纠结于每一块砖的摆放，而是专注于设计理念和空间规划。我们的精力应该聚焦于提炼和维护那些具有长期价值的「黄金契约」——清晰的提示词、稳定的接口规范，以及不可妥协的安全准则。
更妙的是，Vibe Coding鼓励我们「依靠自组织的微程序来搭积木」。这意味着我们不再预先设计固化的系统架构，而是定义能力单元的种类、约束边界和演化规则，让AI在运行时动态组装。这种自组织特性天然地催生差异化——因为每个系统的运行环境和需求都是独特的。
我特别欣赏Qgenius提出的「不手改代码」原则。这听起来有点反直觉，但仔细想想：当我们习惯于手动修改AI生成的代码时，实际上是在用自己的思维模式覆盖AI的创造性。正确的做法应该是不断优化我们的意图描述，让AI在理解更深层次需求的基础上，重新生成更精准的代码。
说到这里，可能有人会问：如果大家都用Vibe Coding，会不会又出现新的同质化？我的答案是：不会。因为Vibe Coding本质上是个性化意图的表达过程。就像每个人写文章的风格不同，每个团队定义业务意图的方式也必然带有独特的思考印记。
从更深层次看，我们正在经历从「软件工程」到「软件生态」的转变。专业开发者的角色不再是编码工人，而是生态建筑师——制定标准、维护治理、确保系统的可观测性和可追责性。这种角色转变本身就会催生多样化的创新路径。
下次当你觉得AI写的代码太「平庸」时，不妨问问自己：是我在让AI模仿现有模式，还是在引导它实现我的独特愿景？毕竟，真正决定代码质量的，从来都不是工具本身，而是使用工具的人的想象力。