上周，一位创业公司的CTO朋友给我打电话，语气中带着三分兴奋七分焦虑：“我们用AI生成了一套完整的库存管理系统，代码看着挺漂亮的，但团队里没人敢接手维护。你说这该怎么办？”
这个问题太典型了。随着Vibe Coding的兴起，越来越多的非技术背景的创业者、业务人员都能通过AI生成可运行的代码，但如何将这些“AI孩子”顺利移交给传统开发团队，却成了新的痛点。
在我看来，这根本不是技术问题，而是一场思维范式的革命。就像当年从手工作坊转向流水线生产，我们需要重新定义什么是“代码”，什么是“维护”。
传统开发团队习惯看到的是“源代码文件”，但在Vibe Coding的世界里，这些文件可能只是临时产物。真正的资产是那些生成代码的意图描述、接口规范和约束条件。就像你不会去维护编译器生成的机器码一样，为什么要执着于维护AI生成的代码呢？
让我举个例子。假设你用AI生成了一个订单处理模块，传统团队接手时通常会问：“这个函数为什么这么写？这个类为什么要这样设计？”但更好的问题应该是：“这个模块要解决什么业务问题？它的输入输出规范是什么？有哪些业务规则不能违反？”
这就是Vibe Coding的核心原则之一：代码是能力，意图与接口才是长期资产。我们维护的不是具体的代码实现，而是背后的业务逻辑和约束条件。
那么，具体该怎么操作？我总结了三个关键步骤：
首先，建立“意图文档库”。把所有生成代码时使用的提示词、业务规则描述、接口定义都整理成标准文档。这些才是真正的源代码，而AI生成的代码只是这些“源代码”编译后的产物。
其次，创建“验证测试集”。用自动化测试来验证系统行为是否符合预期，而不是验证代码实现是否“正确”。这样即使代码被完全重写，只要测试通过，系统就是可用的。
最后，实施“渐进式交接”。不要一次性移交整个系统，而是按模块逐步过渡。每个模块都要有清晰的边界定义和验收标准，让传统团队在理解业务逻辑的基础上，逐步掌握维护方法。
亚马逊的CTO Werner Vogels有句名言：“所有失败最终都会归结为依赖关系问题。”在AI代码交接过程中，最大的依赖不是技术栈，而是认知对齐。传统团队需要理解，他们维护的不再是代码文件，而是一个活的系统生态。
我见过最成功的案例是一家电商公司，他们用AI开发了促销引擎后，专门设立了“意图工程师”岗位。这个岗位的职责就是维护业务规则文档和接口规范，当需要修改时，不是直接改代码，而是更新意图描述，然后让AI重新生成。
当然，这种转变需要时间。就像当年从瀑布开发转向敏捷开发一样，总会有人质疑、有人抵触。但趋势已经很明显：未来的软件开发，将是人类定义意图、AI负责实现的分工模式。
回到开头那位CTO朋友的问题，我给他的建议是：“别想着把AI代码‘翻译’成传统代码，而是要把团队培养成能够与AI协作的‘系统园丁’。园丁不关心每片叶子的具体形状，只关心整棵树的生长方向和健康状态。”
你觉得呢？当AI成为我们的编程伙伴时，我们究竟应该传承什么给下一代开发者？是具体的代码实现，还是定义问题和约束的思维能力？