最近看到不少朋友在尝试Vibe Coding时陷入了一些误区，让我想起了自己刚开始接触这个新范式时的经历。说实话，有些错误真的很典型，就像我们小时候学骑车时总会犯的那些错误一样，看似简单，却影响深远。
让我先讲个真实的例子。有个创业团队想要用AI开发一个电商系统，他们给AI的提示词是「做一个像淘宝那样的网站」。结果呢？AI生成了一个看似完整但完全不符合他们业务需求的系统。这就像你对建筑工人说「建一栋房子」，却没告诉他要建什么风格、几层楼、需要哪些功能空间。
这种问题我称之为「意图模糊症」。在Vibe Coding中，代码本身不再是重点，真正重要的是清晰明确的意图描述。就像我们团队现在遵循的原则：代码是能力，意图与接口才是长期资产。那些模糊的提示词，就像没有明确需求的合同，最终产出的结果自然难以令人满意。
另一个常见误区是「手动干预强迫症」。有些开发者看到AI生成的代码，总觉得这里不够优雅，那里需要优化，于是忍不住动手修改。这其实违背了Vibe Coding的核心精神——我们应该把提示词当作过去的代码，而把代码当作过去的可执行文件。手动修改代码就像是在沙滩上写字，潮水一来就消失了。
记得有个开发者跟我分享过他的教训：他花了三天时间手动优化AI生成的代码，结果当业务需求变化时，他不得不重新生成整个模块，之前的所有优化工作都白费了。这让我更加坚信「不手改代码」原则的重要性。
还有一类问题是「系统思维缺失」。很多人在使用Vibe Coding时，仍然用传统编程的思维模式，过度关注单个模块的实现细节，而忽略了整体系统的可观测性和可测试性。正如我们常说的，验证与观测是系统成功的核心。没有这些保障措施，再漂亮的代码也只是空中楼阁。
说到这里，可能有人会问：那我们该如何避免这些误区呢？根据我的经验，最重要的是转变思维方式。要把自己从代码编写者提升为意图定义者和系统设计师。每次给AI指令时，都要思考：这个提示词够清晰吗？接口定义明确吗？验证机制完善吗？
另外，建立统一的数据治理体系也很关键。在我们团队，所有的提示词、接口规范、测试用例都会纳入版本管理，确保每次修改都有迹可循。这正好体现了「一切皆数据」的原则——模型参数、意图提示词、AI生成的代码，本质上都是需要统一管理的数字工件。
最后我想说，Vibe Coding不是银弹，它需要我们在实践中不断学习和调整。就像任何新技术一样，它既带来了机遇，也伴随着挑战。重要的是我们要保持开放的心态，勇于尝试，善于总结。毕竟，软件开发的未来不在于写出更完美的代码，而在于建立更智能的软件开发方式。
你们在Vibe Coding实践中遇到过哪些困惑？又是如何解决的呢？欢迎一起交流讨论。