前几天有个朋友问我：既然AI能写代码，为什么我们还要花时间让它生成那么多版本？直接给出最终答案不就好了吗？这个问题让我想到了一个很有意思的现象——在Vibe Coding的世界里，有时候“浪费”反而是一种效率。
让我先讲个真实案例。去年我们团队在开发一个电商推荐系统时，让AI生成了17个不同架构的方案。表面上看，这似乎是在浪费计算资源，但正是这种“过度生成”让我们发现了一个关键问题：当推荐算法与用户画像系统耦合度过高时，整个系统的可维护性会急剧下降。这个发现最终让我们节省了至少三个月的重构时间。
Vibe Coding的核心是什么？在我看来，是从“写代码”转向“定义意图”。就像著名建筑师密斯·凡德罗说的“少即是多”，在Vibe Coding中，我们的重点不是写出完美的代码，而是通过不断迭代的意图描述，让AI帮我们探索解决方案的空间。这种探索往往需要通过生成大量代码来实现。
为什么需要过度生成？想象一下你在教一个实习生。你不会只给他一个标准答案，而是会让他尝试多种方法，从错误中学习。AI也是如此。通过生成多个版本的代码，我们实际上是在：
第一，测试我们意图描述的准确性。如果AI生成的代码总是偏离预期，说明我们的提示词需要优化。
第二，发现潜在的设计模式。不同的代码实现往往会揭示出我们最初没有想到的架构可能性。
第三，建立知识库。这些“被淘汰”的代码实际上成为了我们项目的宝贵资产，为未来的类似问题提供了参考。
但是，这里有个重要的平衡点。过度生成不是无节制地让AI输出垃圾代码，而是在明确的目标导向下进行有意义的探索。就像亚马逊的“两个披萨团队”原则——团队要小到两个披萨就能喂饱，我们生成的代码变体也应该控制在可管理的范围内。
我自己的经验法则是“三层次过滤”：首先生成5-10个基础变体，然后基于架构一致性进行第一轮筛选，最后通过具体业务场景测试确定最终方案。这个过程看似繁琐，但实际上比传统开发中反复修改代码要高效得多。
说到这里，可能有人会问：这不就是在浪费计算资源吗？我的回答是：我们是在用计算资源换取认知资源。在传统的软件开发中，工程师需要花费大量脑力去思考和尝试不同的实现方案。现在，我们可以把这个工作交给AI，而把宝贵的人力资源集中在更高层次的设计和决策上。
未来，随着模型能力的提升，我相信这种“过度生成-精炼”的模式会成为软件开发的标配。就像谷歌前CEO埃里克·施密特曾说过的“让机器做机器擅长的事，让人做人擅长的事”，在Vibe Coding中，我们要学会信任AI的探索能力，同时保持人类在关键决策中的主导地位。
那么，下次当你看到AI生成了一大堆看似冗余的代码时，不妨换个角度思考：这或许不是浪费，而是在帮我们打开思路的宝藏。毕竟，创新往往来自于对常规的突破，而突破需要足够的探索空间，不是吗？