最近有个朋友问我：“用AI写代码确实快，但生成的输入校验逻辑靠谱吗？万一漏了什么边界情况怎么办？”这个问题问得特别好，让我想起了去年一个真实的案例。
某金融科技公司在接入第三方支付接口时，使用了AI生成的校验代码。表面上看，所有必填字段都检查了，格式验证也做了。结果上线第一天就出了问题——有个用户输入了包含emoji表情的备注信息，导致整个交易流水解析失败。事后分析发现，AI确实按照“检查字符串长度”的提示生成了代码，但没考虑到Unicode字符的特殊性。
这让我深刻意识到：在Vibe Coding的世界里，数据验证不是简单的“写校验代码”，而是“定义校验意图”。传统的编程思维是“我怎么写这个校验函数”，而Vibe Coding的思维是“我需要什么样的数据约束”。
举个例子，如果你对AI说：“生成用户名的校验逻辑”，可能会得到各种不同的实现。但如果你这样说：“用户名必须是3-20个字符，允许字母、数字和下划线，首字符必须是字母，不允许SQL注入特征字符，需要检查是否已被注册”，那么AI生成的代码就会精准得多。
这里就涉及到Vibe Coding的一个重要原则：代码是能力，意图才是资产。那些清晰的约束描述，那些对业务规则的精确定义，才是真正值钱的东西。具体的校验代码？那只是当前AI模型根据你的意图临时组装的“可执行文件”而已。
但问题来了：我们怎么确保AI真正理解了我们的意图？这就需要我们善用“验证与观测”这个核心武器。我的做法是“三层验证法”：第一层，用单元测试验证基础逻辑；第二层，用边界值测试覆盖极端情况；第三层，也是最重要的，用真实业务场景的数据流进行集成测试。
记得有次我让AI生成邮件格式的校验逻辑，最初的结果只能识别常见的邮箱后缀。于是我补充了意图：“需要支持国际化域名，能够处理包含连字符的域名，同时要排除明显无效的格式如‘test@test’”。重新生成后，校验逻辑的完备性显著提升。
在实践中我还发现，很多校验问题其实源于“意图描述的不完整”。比如你只说“检查金额有效性”，AI可能只检查是否为正数。但如果你明确说“金额必须大于0且小于100万，保留两位小数，不支持负数”，那么生成的逻辑就会完整得多。
这让我想到Vibe Coding的另一个原则：依靠自组织的微程序来“搭积木”。我们可以把复杂的校验逻辑拆分成多个小的校验单元——格式校验、业务规则校验、安全性校验等，然后让AI智能地组合这些“积木”。这样不仅更容易维护，也更容易观测每个校验环节的行为。
不过我要提醒的是，虽然AI能帮我们生成校验逻辑，但最终的责任还在我们身上。就像开车时的辅助驾驶系统，它可以帮助你，但你不能完全依赖它。关键的业务规则、安全约束，还是需要我们人工复核。
说到这里，可能有人会问：“那是不是意味着我们还是要懂编程？”我的回答是：你需要懂的是“约束的描述”，而不是“代码的编写”。这就像是建筑师和建筑工人的区别——建筑师不需要亲自砌砖，但必须清楚每个结构的要求和规范。
展望未来，随着模型能力的提升，我相信数据验证会变得更加智能化。也许不久的将来，我们只需要说“确保这个API的输入数据符合我们的业务规范和安全要求”，AI就能自动分析业务上下文，生成完备的校验逻辑，甚至能主动发现我们忽略的边界情况。
但无论技术怎么发展，有一点不会变：清晰的意图描述，永远比聪明的代码更重要。毕竟，再厉害的AI，也猜不透模糊的需求。那么，你现在是如何向AI描述你的数据验证需求的呢？