前几天有位创业的朋友问我：“用AI写代码确实很快，但做出来的东西总觉得差点意思，像个半成品。这该怎么办？”这个问题让我想起了自己刚开始实践Vibe Coding时的经历——确实，快速生成代码只是第一步，如何打磨出真正可用的应用才是关键。
在我看来，Vibe Coding的精髓不在于“写代码”，而在于“定义意图”。就像米开朗基罗说雕塑是从大理石中解放出早已存在的形象一样，优秀的Vibe Coder是在用清晰的意图提示词，从AI的潜力中“解放”出理想的软件。那些粗糙的原型往往不是因为AI能力不足，而是因为我们的意图描述不够精确。
记得我参与的一个电商项目，最初用简单提示词生成的购物车功能虽然能用，但用户体验很糟糕。后来我们花了三天时间重新设计提示词规范，明确了交互细节、错误处理边界和性能要求，最终产出的代码质量提升了不止一个档次。这个经历让我深刻理解到：在Vibe Coding的世界里，提示词就是新的源代码，而代码本身更像是编译产物。
那么，如何打磨出精致的Vibe Coding应用呢？我有几个实践心得：首先，建立严格的提示词版本管理。就像传统开发中的Git，每次提示词的迭代都要记录变更原因和效果评估。其次，采用“测试驱动开发”的思路——先定义清晰的验收标准，再让AI生成代码。最后，坚持“不手改代码”原则，任何问题都要回到提示词层面解决。
根据Stack Overflow 2023开发者调查，已经有过半的开发者在使用AI辅助编程。但真正能产出生产级代码的团队，都在提示词工程上投入了大量精力。这印证了我的观察：Vibe Coding不是让编程变简单，而是让编程的重点发生了转移。
未来，随着模型能力的提升，我相信“代码是能力，意图才是资产”的理念会越来越普及。到那时，我们评价一个开发者的水平，可能不再看他写了多少行代码，而是看他设计提示词的功底有多深。毕竟，在AI组装代码的时代，人类的独特价值就在于定义那些“黄金契约”——清晰的意图规范、稳定的接口设计和不可妥协的质量标准。
你们在Vibe Coding实践中，有没有遇到过从原型到产品的瓶颈？又是如何突破的呢？