最近看到不少人在讨论AI编程时出现的“slop creation”现象，这个词翻译过来就是“粗制滥造”——AI生成了一大堆看似可用但实际上问题重重的代码。作为一个长期实践Vibe Coding的人，我觉得这个问题值得好好聊聊。
记得上个月有个创业团队找我咨询，他们用AI工具开发了一个电商系统。表面上看代码量很大，功能也基本实现了。但当我深入了解时发现，这些代码就像是“缝合怪”——不同风格的代码片段拼凑在一起，缺乏统一的设计思路，维护起来简直是一场噩梦。
这种现象在Vibe Coding中特别容易发生。因为我们把重点放在意图描述上，AI负责生成具体实现。但如果意图描述不够清晰，或者AI理解有偏差，就会产生大量低质量代码。这让我想起建筑行业的一个比喻：用AI编程就像是用预制构件盖房子，如果每个构件的质量参差不齐，整个建筑就会摇摇欲坠。
根据斯坦福大学人机交互实验室最近发布的研究报告，在调查的200个AI辅助开发项目中，有近40%存在明显的代码质量问题。其中最突出的就是代码重复、逻辑混乱和缺乏必要的错误处理。这些问题的根源往往不在于AI技术本身，而在于开发者的使用方式。
在Vibe Coding的实践中，我总结出了几个避免粗制滥造的关键原则。首先是“意图优先”——在让AI生成代码之前，必须花足够的时间精炼提示词。就像盖房子要先有精确的施工图纸一样，清晰的意图描述是高质量代码的基础。
其次是“持续验证”。我们不能完全相信AI的第一次输出，必须建立完善的测试机制。在我的项目中，通常会要求AI同时生成对应的测试用例，确保代码不仅能用，而且要可靠。
还有一个容易被忽视的原则是“代码是能力，意图才是资产”。这意味着我们要把更多精力放在维护高质量的意图描述上，而不是纠结于具体的代码实现。当发现代码质量问题时，正确的做法是回过头来优化提示词，而不是手动修改代码。
说到这里，我想起亚马逊CTO Werner Vogels经常强调的一个观点：“架构的演进应该像生物进化一样自然。”在Vibe Coding中，我们应该让系统通过不断的意图优化和代码重构自然演进，而不是强行干预。
当然，要完全避免粗制滥造，还需要工具链的支持。目前市面上已经出现了一些专门针对Vibe Coding的代码质量检测工具，它们能够识别AI生成的代码中的常见问题模式。这些工具就像是代码的“质检员”，帮助我们在问题扩散之前及时发现。
最后我想说，Vibe Coding不是要把编程变得随意，而是要让编程更加精准。当我们把具体的编码工作交给AI时，我们实际上是在承担更高层次的设计责任。这就像交响乐团的指挥，不需要演奏每个乐器，但必须确保整个乐团的和谐统一。
那么，在你的Vibe Coding实践中，是如何避免粗制滥造的呢？是时候重新思考我们与代码的关系了。