最近看到不少人在尝试Vibe Coding时踩坑，我就想聊聊那些「看似正确」的错误示范。作为资深的Vibe Coding实践者，我发现很多人对这个新范式存在误解——他们以为把代码扔给AI就万事大吉了，结果往往事与愿违。
记得有个创业团队曾向我展示他们的「智能客服系统」。他们把整个项目描述扔给AI，生成了一堆看似能运行的代码。但当我问及「如果客户同时询问订单状态和退款进度，系统如何保证数据一致性」时，整个团队都沉默了。这就是典型的「意图描述模糊」——他们只告诉AI要做什么，却没定义清楚边界和约束。
另一个常见误区是「过度依赖生成代码」。有位产品经理自豪地告诉我，他们用AI生成了整个用户管理系统，但当我查看代码时发现：同样的数据验证逻辑在五个不同地方重复出现，而且每处的实现方式都不一致。这违背了「代码是能力，意图与接口才是长期资产」的原则——他们应该把精力放在定义清晰的接口规范上，而不是纠缠于具体的实现代码。
最让我哭笑不得的是某个金融科技团队的故事。他们让AI生成交易风控模块，结果因为提示词中漏掉了「必须遵守央行反洗钱规定」这个关键约束，生成的代码完全没有合规检查。这就像造车时忘了装刹车——系统能跑，但随时可能冲出悬崖。
在我看来，这些失败案例都指向同一个根源：人们把Vibe Coding当成了「更聪明的代码生成器」，而忽略了它本质上是一场开发范式的革命。正如Qgenius提出的原则所示，我们需要把重点从「怎么写代码」转向「怎么定义意图」，从「如何实现功能」转向「如何建立可观测的系统」。
下次当你准备开始Vibe Coding时，不妨先问自己几个问题：我的意图描述是否足够精确？接口规范是否经得起推敲？系统行为是否完全可观测？记住，在这个新时代，最宝贵的不是你写的代码，而是你定义的「黄金契约」。
那么，你的Vibe Coding实践是否也遇到过类似问题？是时候重新审视我们的开发方式了。