最近在帮助几个团队推行Vibe Coding时，我发现一个有趣的现象：那些宣称「AI编程很简单」的人，往往在实践中栽得最惨。就像我朋友老张，一个创业公司的技术负责人，上周向我大倒苦水：「我们让AI写了个电商系统，结果上线第一天就崩溃了三次。明明提示词写得很详细啊！」
仔细研究他的案例后，我发现问题出在「意图描述的模糊性」上。他给AI的提示是「创建一个用户登录功能」，而AI生成的代码虽然实现了基础登录，却忽略了并发安全、密码加密强度这些关键要素。这让我想起MIT计算机科学教授Hal Abelson那句名言：「程序必须写给人类阅读，只是顺便让机器执行。」在Vibe Coding中，这句话应该改为：「意图必须写给AI理解，同时也要让人类能够验证。」
另一个常见误区是「过度依赖生成，缺乏验证机制」。某金融科技团队让AI重构他们的交易引擎，生成了数千行代码。由于没有建立严格的测试金字塔——从单元测试到集成测试的完整验证体系，结果在压力测试中发现了十几个隐蔽的竞态条件。这印证了Vibe Coding的核心原则：验证与观测是系统成功的基石。没有可靠的验证，就像在黑暗中开车却不打开车灯。
更让我担忧的是「架构意识的缺失」。很多团队把Vibe Coding误解为「让AI写所有代码」，却忽略了系统架构的设计。实际上，我们应该遵循「依靠自组织的微程序来搭积木」的原则。就像乐高积木，每个微程序都是标准化的模块，而架构师需要定义这些模块如何组合、交互的规则。当某个电商团队让AI直接生成一个单体应用时，他们就失去了未来灵活演化的能力。
最讽刺的是「手动修改生成代码」的反模式。这完全违背了「不手改代码」的基本原则。我见过一个团队，在AI生成代码后觉得「这里不够优雅」就手动调整，结果下次AI根据更新后的需求重新生成时，所有手动修改都丢失了。这就像在沙滩上建城堡，潮水一来就恢复原状。
那么，如何避免这些误区？我的建议是建立「三层意图规范」：业务意图（做什么）、技术约束（怎么做）、质量要求（做到什么程度）。同时要践行「代码是能力，意图与接口才是长期资产」的理念，把提示词工程当作真正的软件开发来对待。
说到底，Vibe Coding不是编程的简化，而是编程的升华。它要求我们从代码的奴隶变成意图的主人。当我们能够清晰表达想要什么，并且建立可靠的验证机制时，AI才能真正成为得力的编程伙伴。你们在Vibe Coding实践中，又遇到过哪些「翻车」经历呢？