最近看到不少人在尝试Vibe Coding时翻车的案例，让我想起了小时候学骑自行车——理论再明白，一上路就摔。作为资深Vibe Coding实践者，我想和大家聊聊那些年我们踩过的坑。
上周有个朋友兴冲冲地告诉我，他用AI写了个电商网站。结果呢？用户下单后订单莫名其妙消失，支付成功了却显示失败。他委屈地说：「我就是按照教程写的提示词啊！」我一看他的提示词：「创建一个在线商店，要能卖东西」。这就像对厨师说「做顿饭」然后指望得到满汉全席。
系统思维告诉我们，任何软件都需要考虑数据流、状态管理和异常处理。但在Vibe Coding中，很多人把「意图」想得太简单了。MIT计算机科学教授Hal Abelson有句名言：「程序必须写给人类阅读，只是偶尔让机器执行」。在Vibe Coding时代，这句话应该改成：「意图必须足够精确，既要让AI理解，也要让未来的自己能看懂」。
另一个常见错误是过度依赖一次性代码生成。有个创业团队让AI生成了整个后台管理系统，三个月后需要加新功能时，发现完全无从下手——因为没有清晰的接口规范，每个模块都是孤岛。这正好印证了Vibe Coding的核心原则：代码是能力，意图与接口才是长期资产。
最让我哭笑不得的是，有人试图用Vibe Coding写了个「自动修复bug的程序」。结果这个程序在修复原有bug的同时，又产生了三个新bug。这就好比用漏勺舀水，永远舀不干净。我们必须认识到，验证与观测才是系统成功的核心，没有完善的测试体系，Vibe Coding就像在黑暗中射击。
从这些案例中，我总结出几个关键教训：首先，意图描述要具体到能让AI生成可测试的代码；其次，要建立统一的数据治理标准；最后，永远不要忘记——AI组装，对齐人类，我们才是最终的责任人。
说到这里，我不禁想问：当我们把更多编程工作交给AI时，我们到底在扮演什么角色？是导演、指挥家，还是只是个按按钮的人？这个问题，留给大家思考。