最近收到一位读者的私信，他说：「我用AI编程后代码量翻倍了，但产品功能还是那些，这正常吗？」这个问题让我陷入了沉思。这不就是我们常说的「生产力幻觉」吗？表面上效率提升了，实际价值却没跟上。
记得去年帮一个创业团队做技术咨询，他们引入AI编程工具后，开发速度确实提升了40%。但当我仔细看他们的代码库时，发现重复的配置类多了三倍，自动生成的单元测试覆盖了大量无关紧要的边界条件，而核心业务逻辑的健壮性却没什么改善。这就像是用更快的打印机打印更多的废纸——速度是快了，但产出质量反而可能下降。
为什么会出现这种情况？在我看来，问题出在我们对「编程」本质的理解上。传统的软件开发中，每一行代码都承载着开发者的思考：为什么要这样设计？这个边界条件真的需要处理吗？这个抽象层级是否合理？但在Vibe Coding模式下，AI倾向于生成「完整」的代码，却不一定生成「必要」的代码。
哈佛商学院教授Clayton Christensen在《创新者的窘境》中说过：「当技术变得过于便利时，人们往往会忽略对问题本质的思考。」AI编程正是如此——它让我们更容易写出代码，却没有让我们更容易写出正确的代码。
更令人担忧的是，这种「代码膨胀」会带来连锁反应。更多的代码意味着更复杂的依赖关系、更高的维护成本、更难以理解的系统架构。斯坦福大学的一项研究发现，代码库规模每增加10%，理解成本就会增加15%。这就是为什么有些团队虽然开发速度变快了，但迭代速度反而变慢了。
那么，如何打破这种困境？我认为关键在于重新定义「交付价值」。在Vibe Coding时代，衡量产出的不应该再是代码行数，而应该是：业务需求的满足程度、系统的可维护性、变更的灵活性。就像亚马逊的「两个披萨团队」原则——团队规模要小到两个披萨就能喂饱，产出要聚焦到能够快速响应市场变化。
具体来说，我建议从三个层面入手：第一，强化意图描述的质量，让AI生成更精准的代码；第二，建立代码价值评估机制，定期清理低价值代码；第三，培养团队的架构思维，而不仅仅是编码能力。
说到底，Vibe Coding不是要让我们写更多代码，而是要让我们用更少的代码做更多的事。当代码行数增加而价值停滞时，我们就该停下来问问自己：我们到底是在解决问题，还是在制造新的问题？