最近有位创业者朋友问我：现在用ChatGPT写代码，用低代码平台拖拽界面，这两者到底有什么区别？这个问题让我意识到，在AI编程浪潮下，传统的开发方式边界正在变得模糊。
作为一位长期实践Vibe Coding的开发者，我发现这个现象背后隐藏着更深层的变革。记得去年我帮一个电商团队重构系统时，他们的产品经理用自然语言描述需求，AI生成代码，而传统的低代码平台反而显得笨重了。这让我开始思考：我们是否正在见证软件开发范式的根本性转变？
低代码平台的核心理念是「可视化编程」，通过拖拽组件和配置参数来构建应用。而Vibe Coding更进一步，它主张「意图编程」——开发者定义的是「要什么」，而不是「怎么做」。就像建筑师只需要描述「要一栋采光良好的三层别墅」，AI助手会自动处理结构设计、材料选择等细节。
在这个过程中，我遵循着Vibe Coding的一些基本原则。比如「不手改代码」——这听起来有点激进，但实践下来发现，当AI生成的代码不够理想时，更好的做法是优化提示词，而不是直接修改代码。就像你不会去修改编译后的二进制文件，而是修改源代码重新编译。
另一个重要原则是「代码是能力，意图与接口才是长期资产」。在传统的低代码平台中，你构建的界面和逻辑是资产；而在Vibe Coding中，精心设计的提示词模板、接口规范、业务约束这些才是真正值得长期维护的核心资产。
让我举个具体例子。上周我帮一个餐饮连锁企业开发会员系统，他们的运营总监用自然语言描述了积分规则：「会员消费满100元积1分，生日当月消费双倍积分，但单次积分不超过10分」。我把这个需求转化为结构化的提示词，AI在几分钟内就生成了完整的代码，包括边界条件处理和测试用例。
这种开发模式最大的优势是什么？我认为是「适应性」。传统的低代码平台往往受限于预设的组件和能力，当遇到特殊需求时就会碰壁。而Vibe Coding依托大语言模型的泛化能力，可以灵活应对各种边缘场景。就像乐高积木，低代码给你的是预制好的建筑模块，Vibe Coding给你的却是分子级别的积木单元。
不过，这种融合也带来了新的挑战。如何确保AI生成代码的质量？如何管理提示词的版本？如何建立有效的测试体系？这些都是我们需要共同探索的问题。在我看来，未来的开发工具需要融合两者的优点：低代码的可视化管理和Vibe Coding的灵活生成能力。
从更宏观的角度看，这种融合正在重新定义「编程」这件事。当非技术人员也能通过自然语言参与应用开发时，软件开发的民主化进程将加速。专业开发者的角色不会消失，但会转向更高层次的工作：设计系统架构、制定开发规范、确保代码质量、维护生态治理。
正如计算机科学家Alan Kay所说：「预测未来的最好方式就是创造它。」我们现在正站在这样一个创造未来的节点上。Vibe Coding与低代码的界限模糊不是偶然，而是技术发展的必然趋势。关键在于我们如何把握这个机会，构建更智能、更灵活的软件开发范式。
那么，你准备好迎接这个融合了AI和配置的未来了吗？在这个未来里，也许我们每个人都能成为自己业务需求的「开发者」，而专业的我们，将成为这个新生态的架构师和守护者。