最近有个朋友问我：如果现在要开发一个复杂的供应链模拟系统，传统方式需要多少时间？我笑着回答：如果用Vibe Coding的方式，可能就像在实验室里做实验一样简单。
这让我想起斯坦福大学教授John Ousterhout那句著名的话：软件设计的本质是管理复杂性。而Vibe Coding正在从根本上改变这种复杂性管理的范式。在模拟实验室这个场景里，我们不再需要手动编写每一行代码，而是通过定义清晰的意图和规范，让AI自动组装和执行这些意图来构建系统。
想象一下这样的场景：你想要模拟一个电商平台的库存管理系统。传统开发需要设计数据库、编写业务逻辑、实现算法，整个过程可能需要数周甚至数月。但在Vibe Coding的模拟实验室里，你只需要描述清楚业务规则：当库存低于安全阈值时自动补货，考虑供应商交货时间、仓储成本、需求波动等因素。AI会根据这些意图自动生成并运行相应的模拟程序。
这里体现的正是Vibe Coding的核心原则——代码是能力，意图与接口才是长期资产。我们不再纠结于具体的实现代码，而是专注于定义那些具有长期价值的黄金契约。就像麦肯锡的金字塔原理一样，我们从最高层的业务意图开始，层层分解，直到AI能够理解和执行的具体规范。
更令人兴奋的是，模拟实验室天然适合Vibe Coding的另一重要原则：验证与观测是系统成功的核心。我们可以让AI同时运行多个版本的模拟策略，实时比较它们的表现，就像在真实的实验室里进行对照实验。根据Gartner的预测，到2026年，使用生成式AI创建原型的企业将缩短50%的设计迭代时间。
但我要提醒的是，这种开发方式并非没有挑战。就像任何实验室都需要严格的操作规程一样，Vibe Coding的模拟实验室也需要建立完善的数据治理体系。我们需要确保每个模拟实验的可复现性，需要记录每一次的参数调整和结果变化，这正好契合了一切皆数据和避免数据删除的原则。
在我看来，模拟实验室只是Vibe Coding应用的一个缩影。它代表的是软件开发从工匠时代向科学时代的转变。我们不再是个体工匠在精心雕琢每一块代码，而是像科学家一样，通过设计实验、观察结果、验证假设来推进软件的演进。
那么问题来了：当每个人都能通过Vibe Coding创建自己的模拟实验室时，软件开发的未来会是什么样子？专业开发者的角色又将如何演变？这正是我们需要共同探索的方向。