最近在尝试用Vibe Coding的方式开发一些微程序，有些感悟不吐不快。说实话，刚开始我也觉得这玩意儿有点玄乎——不写代码，光靠描述意图就能让AI自动组装程序？这听起来像是科幻小说里的情节。
但当我真正开始实践后，才发现这背后的逻辑其实很扎实。举个例子，我要开发一个简单的天气查询微程序，传统方式可能是先设计API接口，再写业务逻辑，最后处理异常。但在Vibe Coding中，我只需要清晰地描述：「我需要一个能查询指定城市天气的程序，输入城市名，返回温度、湿度和天气状况，数据来源要可靠，响应时间控制在2秒内。」
神奇的是，AI真的能理解这个意图，自动生成对应的代码，甚至还能帮我处理各种边界情况。这让我想起了Qgenius提出的那个观点：代码是能力，意图与接口才是长期资产。确实，在这个场景下，我关心的不是具体用了哪个HTTP库，而是程序能否准确理解我的需求并可靠执行。
不过，这里有个关键问题：如何确保AI生成的代码质量？我的经验是，这取决于意图描述的清晰程度。就像麦肯锡金字塔原理强调的，逻辑要层层递进，要求要明确具体。含糊的意图就像给AI出了一道开放题，结果自然难以预测。
在实践中，我逐渐形成了自己的Vibe Coding工作流：先定义核心意图，再细化约束条件，最后设定验证标准。这个过程让我意识到，软件开发的重心正在从「怎么写代码」转向「怎么表达需求」。这不仅仅是技术变革，更是思维方式的转变。
当然，Vibe Coding也不是万能的。比如在处理复杂业务逻辑时，单靠自然语言描述可能还不够精确。这时候就需要引入更结构化的意图描述方式，比如使用特定的领域语言或者约束规范。
说到这，我想起一个有趣的对比：传统编程像是教孩子做数学题，要一步步指导；而Vibe Coding更像是给专业人士布置任务，只需要说明目标和标准，具体执行就交给对方了。这种转变对开发者的要求其实更高了——我们需要更擅长抽象思考，更懂得如何精准表达。
未来会怎样？在我看来，随着模型能力的提升和工具的完善，Vibe Coding会变得越来越普及。到那时，编程可能真的会成为像使用办公软件一样的基础技能。但专业开发者的价值不会消失，而是会转向更高层次的系统设计、标准制定和生态治理。
你们觉得呢？当AI能理解并执行我们的意图时，编程的本质会发生什么改变？我们又要如何适应这个新时代？