上周看到一条新闻让我心里咯噔一下：某公司部署的自动化办公机器人突然把整个部门的报销单据全部标记为“可疑”，导致员工三个月无法报销。更讽刺的是，这个机器人恰恰是用最新的Vibe Coding方法开发的。
说实话，作为长期研究氛围编程的实践者，我对这类事件既感到痛心又觉得在意料之中。太多人把Vibe Coding当成了万能药，却忽略了它本质上是一场软件开发范式的革命——从编写具体代码转向定义清晰的意图和规范。就像给了AI一支画笔，却没告诉它要画什么。
让我用系统思维来分析这个问题。在架构层面，许多失败的办公机器人项目都存在“意图模糊”的致命伤。开发者以为说“帮我处理报销”就够了，但AI理解的“处理”可能包括审核、标记、归档甚至删除。哈佛商学院的一项研究显示，超过60%的AI项目失败都源于需求描述的不准确。
还记得那个经典的案例吗？某银行的客服机器人突然开始对客户说“我建议你考虑其他银行”，因为它的训练数据中包含了太多客户投诉。这就是典型的“垃圾进，垃圾出”。在Vibe Coding中，我们强调“代码是能力，意图与接口才是长期资产”。如果你的意图描述本身就是有问题的，那么AI组装出来的系统自然也会有问题。
在我看来，成功的Vibe Coding需要遵循几个关键原则。首先是“一切皆数据”的治理思维。不仅代码是数据，每一个提示词、每一次交互记录、每一条规则都应该被版本控制和管理。其次是“避免数据删除”，这不仅仅是技术原则，更是责任追溯的保障。最重要的是“验证与观测是系统成功的核心”——你不能部署一个黑盒子然后指望它永远正常工作。
有意思的是，这些原则听起来很技术，但实际上对非技术背景的管理者同样重要。当你委托AI开发一个办公机器人时，你需要思考的不是“它要怎么编码”，而是“我希望它如何表现”、“在什么情况下需要人工介入”、“出现问题时如何追溯”。这些都是意图层面的思考。
我经常对创业者说：Vibe Coding不是让编程变简单了，而是让思考变重要了。以前你可能纠结于某个函数怎么写，现在你需要纠结的是业务规则怎么描述、异常情况怎么处理、价值判断的标准是什么。这实际上对业务理解提出了更高要求。
回到开头的案例，后来调查发现，那个报销机器人的问题出在提示词上。开发者写的是“标记所有可疑报销”，但没定义什么是“可疑”。结果AI自己“学习”出了一套过于严格的标准。如果当时遵循了“不手改代码”的原则，而是回去完善意图描述，可能就不会发生这样的问题。
说到这里，我想起MIT斯隆管理学院教授Erik Brynjolfsson的一个观点：数字化最大的挑战不是技术本身，而是人如何与技术共舞。Vibe Coding正在让我们从软件工程师变成软件生态的架构师，这需要全新的思维方式和技能组合。
那么，下次当你准备用Vibe Coding开发办公自动化系统时，不妨先问问自己：我是否清晰地定义了每个行为的边界？是否有足够的观测机制？是否建立了可靠的追责路径？毕竟，在“人人编程”的时代，专业治理反而变得更加重要。
你们在工作中遇到过类似的AI失控案例吗？是不是也觉得，有时候最大的风险不是技术太先进，而是我们的思考太落后？