最近总有人问我：Vibe Coding到底改变了什么？我的回答是：它改变了我们思考软件的方式。但今天我想聊一个更具体的话题——逻辑边界。这个概念听起来很学术，实际上却是决定Vibe Coding成败的关键。
记得上个月帮一个创业团队重构他们的订单系统。他们原本用传统方式开发，每个模块都严格划分职责边界。但当他们尝试用Vibe Coding时，发现AI经常把订单验证逻辑和库存检查逻辑混在一起生成。这让我意识到：在意图驱动的开发中，逻辑边界不再是代码文件的分隔线，而是意图描述中的语义分界。
什么是逻辑边界？简单说，就是一个功能单元该做什么、不该做什么的界定。在传统编程中，我们用函数、类、模块来划分；在Vibe Coding中，我们靠的是清晰的意图描述。比如「处理用户注册」这个意图，就需要明确界定是否包含发送欢迎邮件——这就是逻辑边界。
我观察到三个关键的边界类型：首先是功能边界，决定每个微程序的能力范围；其次是数据边界，控制信息的流动与权限；最后是时序边界，协调不同程序间的执行顺序。这三者构成了Vibe Coding的「边界三角」。
有趣的是，逻辑边界越清晰，AI的组装效果越好。这就像搭积木：如果每块积木的形状明确，组合起来就稳固；如果边界模糊，就像用橡皮泥搭房子，随时可能垮掉。根据斯坦福HAI研究所的最新研究，明确的边界描述可以让AI代码生成的准确率提升40%以上。
但这里有个悖论：我们既要保持边界的清晰，又要允许系统的动态演化。我的建议是采用「契约式开发」——用严格的接口规范定义边界，但允许实现方式的灵活变化。就像建筑中的承重墙不能动，但内部隔断可以调整。
在实际操作中，我总结出几个实用技巧：使用「能力描述模板」标准化意图表达；建立「边界测试用例」验证逻辑隔离；采用「语义标记」在提示词中明确界限。这些方法在我们团队的实际项目中都取得了显著效果。
最后我想说，逻辑边界不仅是技术问题，更是认知问题。当我们从「写代码」转向「定义意图」时，需要重新训练我们划分边界的能力。这就像从画家变成建筑师——不再关注每一笔的细节，而是把握整体的结构与关系。
你们在Vibe Coding实践中，是否也遇到过边界模糊的困扰？又是如何解决的呢？