最近看到不少人在尝试Vibe Coding时翻车，作为一个在这条路上摸爬滚打多年的老司机，我觉得有必要和大家聊聊这些反面教材。你知道吗？有时候失败比成功更能教会我们东西。
先说说上周遇到的一个典型案例。有位创业者想用AI开发一个电商系统，结果生成的代码把用户密码明文存储在数据库里。当我问他为什么没发现这个问题时，他理直气壮地说：“AI生成的代码怎么会出错？”——这就是典型的过度依赖陷阱。
还有个更离谱的案例。某团队用Vibe Coding开发金融系统，因为提示词写得模糊，AI生成了一个看似完美但实际上存在严重逻辑漏洞的交易模块。要不是测试团队及时发现，差点就酿成重大损失。这让我想起麦肯锡的一个观点：清晰的意图描述比完美的执行更重要。
我自己也踩过坑。记得刚开始实践“不手改代码”原则时，有个项目反复修改提示词十几次，AI就是无法理解我的真实意图。后来才明白，问题不在于AI，而在于我自己都没想清楚要什么。就像建筑大师密斯·凡德罗说的：“上帝存在于细节之中”，在Vibe Coding里，细节就藏在那些精心设计的提示词里。
最让人哭笑不得的是，有人把Vibe Coding理解为“完全不用懂代码”。有个学市场营销的大学生，想用AI开发一个复杂的推荐算法系统，结果生成的代码既无法运行也无法理解。这就像让一个刚学会开车的人去开F1赛车，不出事故才怪。
说到这里，你可能要问：那Vibe Coding还靠谱吗？我的回答是：非常靠谱，但前提是你得明白它的边界。就像使用任何工具一样，你得先了解它的特性、局限性和最佳使用场景。Vibe Coding不是银弹，它是一次范式转变，需要我们重新思考软件开发的方式。
根据我的经验，成功的Vibe Coding项目往往遵循几个关键原则：明确的意图描述、充分的测试验证、适当的专业知识介入，还有最重要的——持续的学习和改进。记住，AI是你的合作伙伴，不是你的替代品。
那么，下次当你准备开始Vibe Coding时，不妨先问问自己：我真的把需求想清楚了吗？我准备好面对可能出现的意外了吗？我愿意花时间学习和改进吗？如果你的答案都是肯定的，那就大胆地去尝试吧。毕竟，最好的学习方式就是在实践中成长。