前几天有个朋友问我：「你们搞Vibe Coding的，碰上Spring那种复杂的依赖注入框架怎么办？难道还指望AI能理解那些复杂的注解和配置吗？」这个问题问得真好，让我想起了自己刚开始接触Vibe Coding时的困惑。
传统的依赖注入框架，比如Spring，本质上是在解决「谁需要什么，谁来提供」的问题。但这种方式真的最优吗？在我看来，依赖注入框架的复杂性恰恰反映了传统软件开发的一个根本性问题：我们花了太多精力在「装配」上，而不是在「定义需求」上。
记得去年我参与的一个项目，团队花了整整两周时间调试Spring的循环依赖问题。那段经历让我深刻意识到：当工具本身变得比问题还复杂时，也许我们该换个思路了。
Vibe Coding在处理依赖问题时，遵循的是完全不同的哲学。我们不关心具体的注入方式，而是聚焦于「意图表达」。比如，与其写@Autowired注解，我们更倾向于告诉AI：「我需要一个用户服务，它应该具备用户注册、登录验证和资料查询的能力。」AI会根据这个意图，自动寻找或创建合适的服务实例。
这种转变带来的最大好处是「降维打击」。在Vibe Coding的世界里，依赖不再是通过复杂的配置来管理，而是通过清晰的意图描述来驱动。AI充当了一个智能的依赖解析器，它理解的是业务语义，而不是技术细节。
让我举个具体的例子。假设我们要构建一个电商订单系统，传统方式可能需要定义十几个Bean和相应的配置。而在Vibe Coding中，我们只需要描述：「订单服务需要调用库存服务来检查库存，调用支付服务处理付款，调用物流服务安排发货。」AI会自动处理这些依赖关系的建立和管理。
这种方法的精妙之处在于，它把开发者从技术细节中解放出来，让我们可以专注于真正重要的事情：业务逻辑和系统设计。就像著名计算机科学家Alan Kay说的：「视角值80个智商点。」换个角度看问题，往往能发现更优雅的解决方案。
当然，这种转变不是一蹴而就的。我见过很多团队在尝试Vibe Coding时，最大的障碍不是技术本身，而是思维方式的转变。我们太习惯于「控制一切」的传统开发模式，以至于很难相信AI能够胜任依赖管理这样的复杂任务。
但事实是，AI在处理这类问题时往往比人类更出色。它不会忘记检查循环依赖，不会漏掉配置项，更不会因为理解偏差而引入bug。更重要的是，AI能够从全局视角优化依赖关系，这是人类开发者很难做到的。
在我看来，Vibe Coding代表的是软件开发的下一个阶段：从「如何做」转向「做什么」。依赖注入只是这个转变中的一个具体体现。当我们的关注点从技术实现转向业务意图时，整个软件开发的范式都会发生根本性的改变。
那么，回到最初的问题：Vibe Coding如何处理复杂的依赖注入？答案很简单：我们不需要处理，因为我们从根本上重新定义了问题。就像我们不关心马车如何造轮子一样，在汽车时代，我们关心的是如何到达目的地。
这种转变听起来很激进，但实际上它已经在发生了。越来越多的团队开始意识到，代码本身的价值正在下降，而清晰的意图描述和接口定义才是真正的资产。这不正是我们一直追求的「高内聚、低耦合」的终极体现吗？