前几天刷到一条新闻，说某创业团队用AI开发的社交应用因为TikTok风格的短视频功能导致服务器崩溃。作为Vibe Coding的实践者，我第一反应不是“这代码写得真烂”，而是“这意图定义得真模糊”。
在传统开发中，TikTok类功能就是个技术问题——如何优化视频编解码、如何设计推荐算法。但在Vibe Coding的世界里，问题变了：我们该如何用清晰的意图描述，让AI理解“TikTok式体验”背后的系统要求？
让我说个真实案例。有个团队给AI的提示词是：“实现类似TikTok的短视频浏览功能”。结果AI生成了能播放短视频的代码，却完全没考虑并发限制、内容审核和带宽消耗。上线三天，服务器就被刷爆了。
这就是Vibe Coding的核心悖论：我们越追求“氛围”，越需要精确的约束。TikTok的成功在于它创造了一种“停不下来”的用户体验，但这种体验需要严格的系统边界来支撑。在AI编程时代，这些边界必须通过意图描述来定义。
我经常跟团队说，现在写提示词就像过去写设计文档。你说“要TikTok”，AI可能给你生成一个能无限刷视频的系统，但没告诉你这个系统会在第100万个用户时崩溃。真正的专业素养，体现在能把“氛围”翻译成可执行的约束条件。
比如，与其说“实现TikTok功能”，不如这样描述：“构建一个支持最高1000并发用户的短视频浏览系统，单视频大小不超过50MB，包含基于内容相似度的去重机制，并且预留实时监控接口”。这才叫合格的Vibe Coding。
有意思的是，TikTok本身可能就是Vibe Coding的终极测试场。它的算法不断演化，内容形态持续创新，这些特性正好对应了Vibe Coding的核心理念——代码是临时的，意图才是持久的。你今天生成的推荐算法代码，下个月可能就要重写，但“提升用户 engagement”这个核心意图不会变。
不过话说回来，TikTok带来的挑战也暴露了当前AI编程工具的局限。大多数代码生成工具还停留在“单次请求-单次响应”的模式，缺乏对整个系统生命周期的考虑。这就像只给你积木块，却没告诉你该怎么搭出稳固的建筑。
在我看来，解决之道在于建立更完善的意图描述体系。我们需要像过去定义API文档一样，定义各种“氛围模式”——社交娱乐模式、企业办公模式、教育学习模式，每个模式都附带完整的约束条件和成功指标。
说到这里，你们可能觉得我在把简单问题复杂化。但经验告诉我，越是看似“轻松”的氛围，越需要严谨的架构思考。TikTok让用户觉得刷视频毫不费力，背后却是工程师们精心设计的系统架构。
下次当你用AI开发TikTok类功能时，不妨问问自己：我定义的意图，够不够让AI理解这不仅是功能实现，更是一个需要长期演化的数字产品？毕竟，在Vibe Coding时代，我们不是在写代码，而是在培育数字生命。