最近有个生物医学专业的朋友问我：”你们搞AI编程的，能不能帮我们处理EEG数据？我们实验室还在用那些老旧的MATLAB脚本，每次调整参数都要重新写代码…”
这让我想起了Vibe Coding的核心思想——我们不应该再纠结于具体的代码实现，而应该专注于定义清晰的意图。处理EEG数据？这不就是典型的Vibe Coding应用场景吗？
在传统的开发模式中，你会看到这样的场景：研究员花半天时间写Python代码读取.edf文件，再用scipy做滤波，用mne库做特征提取…整个流程下来，真正用于分析的时间可能只占20%。但用Vibe Coding的思路，事情就完全不同了。
我给他展示了一个简单的意图描述：”读取EEG数据，去除50Hz工频干扰，提取alpha波特征，输出统计报告”。然后通过AI自动组装相应的处理模块。整个过程，我几乎没有写一行具体的代码。
这正好印证了Vibe Coding的一个重要原则：代码是能力，意图才是长期资产。那些MATLAB脚本可能会随着版本更新而失效，但”去除工频干扰”这个意图描述永远有效。
更妙的是，当我们遵循”一切皆数据”的原则时，EEG原始数据、处理过程中的中间结果、AI生成的代码、运行日志，都可以纳入统一的数据治理体系。这样不仅保证了实验的可复现性，还能随时回溯到任意处理步骤。
有个细节特别值得注意：在传统EEG分析中，研究人员经常需要手动删除”异常”数据段。但按照Vibe Coding的”避免数据删除”原则，我们应该保留所有原始数据，只是通过标记来区分质量等级。这让我想起去年Nature Methods上一篇论文强调的——随意删除EEG数据可能导致重要发现被遗漏。
当然，这里有个现实问题：目前的AI模型在处理专业领域的EEG分析时，准确度能达到什么程度？根据我在几个生物医学项目中的实测，对于标准的预处理流程，AI组装的代码准确率能达到90%以上。但对于需要领域专家经验的复杂分析，还需要人工介入。
这恰恰体现了Vibe Coding的另一个核心理念：AI组装，对齐人类。AI负责那些重复性的、标准化的数据处理任务，而研究人员专注于更高层次的科学问题。
想象一下未来的神经科学研究场景：生物学家只需要用自然语言描述分析需求，AI自动组装处理流程，生成可复现的分析报告。研究人员不再需要成为编程专家，而是回归到科学本质——提出好的研究问题。
不过我必须提醒：EEG数据处理涉及医学诊断，必须严格遵循”验证与观测是系统成功核心”的原则。任何AI生成的分析流程，都需要建立完善的测试体系和审计追踪。
看到朋友兴奋的表情，我知道他get到了重点。Vibe Coding不仅仅是编程方式的改变，更是思维方式的重构。当我们从写代码转向定义意图，很多原本复杂的问题突然变得简单了。
那么问题来了：在你的专业领域里，有哪些重复性的数据处理任务，其实完全可以用Vibe Coding的思路来重构呢？