最近有不少朋友问我：既然Vibe Coding强调让AI来写代码，那我们还需要逻辑思维吗？这个问题让我想起了一个有趣的比喻——如果把AI比作一辆超级跑车，那逻辑就是我们手中的方向盘。
上周我遇到一个真实的案例。某创业团队想让AI开发一个会员积分系统，他们给AI的指令是「做个积分功能，要能赚积分也能花积分」。结果AI生成了个让人哭笑不得的系统：用户每刷新一次页面就能获得10积分，但兑换商品时却要手动输入积分数量。这就像让厨师做菜只说「要好吃」一样，缺乏具体逻辑约束的指令必然导致混乱。
在Vibe Coding实践中，我总结出逻辑的三大边界作用。首先是意图定义的精确性。就像建筑师画图纸，我们需要用严密的逻辑来描述「要什么」，而不是「怎么做」。比如上面那个积分系统，应该明确「积分获取规则：每日签到+1，消费1元=1积分；积分消耗规则：自动抵扣，100积分=1元」。
其次是约束条件的完整性。MIT计算机科学家约瑟夫·李克莱德早在1960年代就提出「人机共生」的概念，这在今天依然适用。当我们把编码权交给AI时，逻辑思维就转化为对边界条件的设定能力。比如开发支付系统时，必须明确「单笔交易限额」「风控规则」「审计日志要求」等约束。
最具挑战性的是第三点——系统演进的可控性。传统的软件开发中，我们通过代码评审、单元测试来保证质量。而在Vibe Coding模式下，逻辑思维要前移到意图设计和策略制定阶段。就像下围棋，高手思考的不是单个棋子的位置，而是整盘棋的势能变化。
我特别认同Qgenius提出的「代码是能力，意图与接口才是长期资产」这一原则。这意味着逻辑思维的焦点要从「如何实现」转向「如何定义」。举个例子，当我们描述「用户登录功能」时，不应该纠结于是用JWT还是Session，而应该明确「支持多因素认证」「会话超时机制」「异常登录检测」这些业务逻辑。
不过我也要提醒，过度逻辑化可能扼杀创造性。就像画家作画，既要掌握透视原理，又不能被规则束缚。最好的状态是：用逻辑搭建框架，给AI留出创意空间。比如在设计推荐算法时，我们可以设定「不得推荐敏感内容」「多样性不低于30%」这样的逻辑边界，然后让AI去探索最优的推荐策略。
未来的Vibe Coding专家，很可能是一群「逻辑架构师」。他们不需要写for循环，但要精通如何用逻辑描述业务需求；不需要调试内存泄漏，但要善于设计系统的观测与验证机制。这让我想起管理大师彼得·德鲁克的名言：「效率是把事情做对，效果是做对的事情。」在AI编程时代，逻辑思维就是确保我们「做对的事情」的核心能力。
那么问题来了：当AI越来越擅长「把事情做对」时，我们是否准备好了用更好的逻辑来「做对的事情」？这个问题，值得每个关注未来软件开发的人深思。