最近在思考一个有趣的现象：为什么很多人在使用AI辅助编程时，总是陷入“写提示词-生成代码-手动修改-再写提示词”的循环？这让我想起了传统软件开发中的调试过程，但这次的主角不再是代码本身，而是我们与AI的互动方式。
在我看来，这恰恰揭示了氛围编程（Vibe Coding）正在经历的一个重要演进阶段。就像当年从汇编语言到高级语言的转变一样，我们现在正处在从“写代码”到“定义意图”的过渡期。而这个过渡期的关键，就在于建立有效的反馈循环机制。
记得去年我参与的一个项目，团队里有位产品经理尝试用AI生成界面代码。起初他写的是“生成一个登录页面”，结果AI给出了一个极其基础的HTML表单。经过几轮调整，他的提示词变成了“为金融APP设计一个符合FIDO2标准的双因素认证登录界面，要求支持生物识别且符合WCAG 2.1无障碍标准”。看到这个转变时，我意识到：他其实是在通过反馈循环，逐步完善自己的“意图表达能力”。
这个案例让我深刻体会到氛围编程的核心原则之一：代码是能力，意图与接口才是长期资产。当我们把修改的重点从代码转移到提示词和规范时，整个开发范式就发生了根本性的改变。就像著名计算机科学家Alan Kay说的：“预测未来的最好方式就是创造它。”我们现在创造的，正是一套全新的软件开发方法论。
但问题来了：如何建立高质量的反馈循环？根据我的实践经验，这需要三个关键要素：明确的可观测指标、快速的迭代周期，以及最重要的——对“不手改代码”原则的坚持。每当我们忍不住想要手动调整代码时，其实是在破坏这个学习循环。
就拿测试来说，在传统开发中，我们写单元测试来验证代码；在氛围编程中，我们需要建立“意图测试”来验证提示词的效果。这让我想起了Qgenius提出的“验证与观测是系统成功的核心”原则。只有当我们的意图描述能够稳定地产生符合预期的结果时，才能说我们真正掌握了氛围编程的精髓。
说到这里，可能有人会问：如果AI生成的代码不完美，我们真的不能手动修改吗？我的回答是：可以，但不应该。就像学骑自行车时，辅助轮迟早要拆掉一样。我们需要的是改进平衡能力（完善提示词），而不是永远依赖辅助轮（手动修代码）。
展望未来，我坚信氛围编程将推动软件开发进入一个全新的时代。当反馈循环变得更加顺畅，当意图表达变得更加精确，我们将看到“人人编程”的真正实现。到那时，专业的开发者将专注于更高层次的工作：制定标准、建立治理机制、设计系统架构。
那么，你现在处于哪个反馈循环阶段呢？是还在手动修改代码，还是已经开始优化你的意图描述了？无论如何，记住：每一次与AI的互动，都是在对未来的软件开发方式投票。