最近在技术社区看到不少关于Vibe Coding的讨论，说实话，有些案例看得我直摇头。作为一个长期实践氛围编程的人，我觉得有必要聊聊那些“跑偏”的Vibe Coding案例。
记得有个创业团队，他们把“不手改代码”理解成了“完全不管代码”。结果AI生成的代码里有个明显的逻辑错误，团队却坚持不手动修复，而是不停地修改提示词，最后浪费了整整两周时间。这让我想起管理学家彼得·德鲁克说过的那句话：“效率是以正确的方式做事，而效能则是做正确的事。”
另一个常见误区是把“一切皆数据”当成了“一切都要保存”。有个金融科技公司要求保存所有调试过程中的中间代码版本，导致存储成本飙升了300%。这完全违背了数据治理的基本原则——在遵循隐私、法规和成本要求的前提下进行数据管理。
最让我担心的是那种“完全依赖AI组装”的极端做法。某电商平台试图让AI自动组装整个订单系统，结果因为缺乏清晰的能力描述和接口规范，系统频繁出现数据不一致的问题。这正好印证了系统论的基本原理：没有明确的约束条件，自组织反而会导致混乱。
在我看来，Vibe Coding的核心价值在于提升开发效率，而不是完全替代人类的判断。就像著名计算机科学家Donald Knuth强调的：“ premature optimization is the root of all evil。”（过早优化是万恶之源），我们也不应该过早地放弃对软件开发过程的必要控制。
那么，如何避免这些误区呢？我的建议是：首先，要建立清晰的验证机制，确保AI生成的代码符合预期；其次，保持适度的监督，在关键业务逻辑上保留人工审核的环节；最后，始终记住Vibe Coding是工具，而不是目的。
你们在工作中遇到过类似的Vibe Coding误区吗？欢迎在评论区分享你的经历和思考。