最近不少朋友问我：用AI写代码时，明明给了很详细的提示词，但生成的代码总是不对劲。这让我想起去年刚开始接触Vibe Coding时的经历——我花了整整三天时间，试图让AI理解一个简单的电商购物车功能，结果生成的代码要么逻辑混乱，要么完全偏离需求。
这其实就是典型的“冷启动问题”。就像教一个新员工做事，如果你只说“做个购物车”，他可能会做出各种奇怪的东西。但如果你说“我们需要一个能添加商品、计算总价、支持优惠券的购物车，要兼容移动端，并且要考虑库存检查”，结果就会好很多。
在Vibe Coding中，冷启动问题主要体现在三个方面：信息不足、语境缺失和意图模糊。AI就像是个极度聪明但缺乏常识的新员工，它需要足够的背景知识才能理解你的真实需求。
那么，如何有效解决这个问题呢？根据我的实践，有几个关键策略：
首先是构建知识图谱。就像给新员工准备入职手册一样，我们需要为AI准备完整的领域知识。比如开发一个财务系统，就要提前输入会计准则、税务法规、行业标准等背景信息。这些信息不是散乱的文档，而是结构化的知识网络。
其次是创建上下文模板。我发现重复性的开发任务都可以标准化。比如每次新项目开始时，我都会提供一个标准模板，包含项目目标、技术栈选择、架构约束、质量标准等。这样AI从一开始就能在正确的轨道上运行。
另外，渐进式信息供给也很重要。不要一次性把所有需求都扔给AI，而是像教小孩学走路一样，先给基础概念，再逐步增加复杂度。先定义核心实体和关系，再描述业务流程，最后才深入到具体实现。
这里有个真实案例：某创业团队要开发智能客服系统，他们最初只是简单描述“做个能回答用户问题的机器人”，结果AI生成的都是基础问答代码。后来他们改变了策略，先提供了客服场景的典型对话样本、常见问题分类、业务规则库，AI立即就生成了符合实际需求的智能路由和意图识别模块。
当然，解决冷启动问题不是一劳永逸的。随着项目推进，上下文信息需要持续更新和维护。这就像园丁照料植物，需要不断修剪枝叶、补充养分。在Vibe Coding实践中，我建立了一个“上下文版本库”，记录每次重要的语境更新和决策过程。
说到底，Vibe Coding的冷启动问题考验的是我们抽象和表达需求的能力。当我们能够清晰、完整、结构化地描述业务意图时，AI就能成为得力的协作者。反之，如果我们的思考本身就是混乱的，那AI也只能生成混乱的代码。
现在想想，或许冷启动问题不只是技术挑战，更是促使我们更深入理解业务本质的契机。当你必须向AI解释清楚每个细节时，你自然就会去思考：这个功能到底为什么要这样做？那些隐含的业务规则是什么？这些边界情况如何处理？
那么，你在使用AI编程时，是如何为它准备“入职培训”的呢？