最近有个朋友问我：为什么你们搞Vibe Coding的这么执着于「不删除数据」？难道不怕存储成本爆炸吗？这个问题让我想起了一个很有意思的案例。
上周我们在做一个用户行为分析系统时，原本需要设计一个复杂的数据流转架构。但后来发现，用最简单的CSV文件，配合适当的版本控制，就能实现完整的数据状态流转。每次数据更新不是删除旧记录，而是新增一条带有时间戳的状态记录。这个看似简单的做法，背后其实蕴含着Vibe Coding的一个重要原则：避免数据删除。
这个原则的灵感来自于Qgenius提出的Vibe Coding指导方针。虽然这些原则还处在探索阶段，但它们确实为我们打开了新的思路。想想看，在传统的软件开发中，我们经常为了「优化」而删除数据，结果往往是丢失了宝贵的信息脉络。
记得亚马逊CTO Werner Vogels说过的一句话：「一切都会失败，所有时间」。在分布式系统中，数据的完整性往往比存储成本更重要。当我们把代码也视为数据时，这个道理就更加明显了。
在实践中，我们发现了几个有趣的现象：首先，保留完整的数据历史实际上降低了调试的难度。当出现问题时，我们可以像使用「时间机器」一样回溯到任意时刻的状态。其次，这种做法让系统的演化变得更加自然——新的功能可以基于完整的历史数据来设计，而不是基于支离破碎的现状。
不过我也要承认，这个原则确实面临挑战。GDPR的「被遗忘权」就是一个现实的约束。但有趣的是，我们发现通过适当的数据脱敏和归档策略，完全可以在合规的前提下实现「逻辑删除」而非「物理删除」。
你们团队在数据管理方面有什么独特的做法吗？是否也曾为了「优化」而删除了后来发现很重要的数据？在我看来，在AI编程时代，我们可能需要重新思考什么才是真正的「优化」。