最近和几个做AI编程的朋友聊天，大家不约而同地提到了一个现象：有时候AI生成的代码看起来能用，但仔细一琢磨总觉得哪里不对劲。这种感觉就像吃到了看起来漂亮但味道奇怪的外卖——表面上没问题，实际上却暗藏风险。
在Vibe Coding实践中，我观察到三类典型的“粗糙输出”：第一种是“功能正确但架构混乱”的代码，就像把家具随意堆在房间里，虽然能住人但毫无美感；第二种是“看似聪明实则危险”的方案，比如为了实现某个功能而绕过了必要的安全检查；第三种最隐蔽——“过度设计但缺乏灵魂”的代码，用复杂的模式解决简单问题，反而增加了维护成本。
为什么会这样？在我看来，这背后是当前AI模型的局限性。就像斯坦福大学HAI研究所最新报告指出的，现有的大语言模型在代码生成时，往往更关注“语法正确”而非“工程优雅”。它们缺乏对系统整体架构的理解，就像个只会背菜谱却不懂营养搭配的厨师。
记得上个月有个创业团队找我咨询，他们用AI生成了一个电商系统，初期运行顺畅，但两个月后问题频发。排查发现，AI在生成用户权限模块时，竟然把管理员和普通用户的校验逻辑混在了一起！这种“粗糙代码”就像定时炸弹，平时相安无事，关键时刻就会引爆。
那么如何避免这种情况？我的经验是建立三层防御体系：首先，在意图描述阶段就要足够精确，避免模糊的需求导致AI自由发挥；其次，引入严格的代码审查机制，不仅要看功能实现，更要关注代码的可读性和可维护性；最后，也是最重要的——持续观测，通过完善的日志和监控体系，及时发现潜在问题。
说到这里，我想起Google研究院最近发布的一篇论文，他们通过对比实验发现，那些在Vibe Coding中取得成功的团队，都有一个共同点：他们把AI生成的代码视为“初稿”而非“成品”。这个认知转变至关重要，就像优秀的编辑对待作家的初稿——尊重创意，但绝不迷信文字。
说到底，Vibe Coding不是把编程完全交给AI，而是让人机协作进入新阶段。我们需要保持批判性思维，就像米开朗基罗雕刻大卫像——去除多余的石料，保留最精华的部分。在这个过程中，开发者的角色从“码农”转变为“架构导师”，这何尝不是一种进步？
你们在Vibe Coding实践中，是否也遇到过类似的“粗糙输出”？又是如何应对的呢？