最近看到不少朋友兴致勃勃地尝试Vibe Coding，结果却频频踩坑。作为一名资深氛围编程实践者，我不禁想聊聊那些「看似正确实则跑偏」的典型案例。
记得有个创业团队曾兴奋地告诉我，他们让AI生成了整个电商系统的代码。结果呢？系统上线后，每次修改商品价格都需要重新生成全部代码——这就像为了换灯泡而重建整栋大楼。问题出在哪里？他们违反了「代码是能力，意图与接口才是长期资产」的原则。真正的重点应该是定义清晰的商品管理接口和价格策略，而不是执着于那些随时会被替换的具体实现代码。
另一个常见误区是过度依赖AI生成代码，却忽略了验证机制。有位工程师向我展示他的「杰作」：一个由AI生成的复杂算法模块。当我问及测试用例时，他支支吾吾地说「相信AI的能力」。这让我想起著名计算机科学家Edsger Dijkstra的那句话：「测试能证明错误的存在，但不能证明它们的缺席」。在Vibe Coding中，可测试性和可观测性不是可选项，而是生命线。
最让我哭笑不得的是，有人把「不手改代码」理解成了「完全不碰代码」。有位产品经理信誓旦旦地说，他现在只写提示词，代码全部交给AI。结果系统出了bug，他既不会调试，也看不懂日志。这就像把车交给自动驾驶后，自己连方向盘都不会握了。Vibe Coding要求的是思维方式的转变，而不是能力的放弃。
还有团队陷入了「微程序崇拜」的陷阱。他们把系统拆分成上百个微服务，每个都由AI独立生成。结果呢？服务间的调用关系复杂到连AI自己都理不清。这违背了「用标准连接一切能力」的初衷。真正的智慧不在于拆得多细，而在于如何用统一的标准让这些组件优雅地协作。
在我看来，这些误区的根源在于把Vibe Coding当成了「万能药」，而忽略了它背后的系统工程思维。正如管理大师彼得·德鲁克所说：「效率是以正确的方式做事，效能是做正确的事」。在氛围编程中，我们既要追求生成代码的效率，更要确保我们是在构建正确的系统。
那么，如何避免这些陷阱？首先，要把意图描述当作真正的资产来管理，建立清晰的版本控制和变更流程。其次，坚持「验证优先」原则，在生成代码的同时就要设计好测试方案。最重要的是，保持批判性思维——AI是强大的助手，但不是全能的上帝。
说到底，Vibe Coding不是要取代程序员的思考，而是要把我们从重复的编码劳动中解放出来，专注于更高层次的设计和架构。当我们能够游刃有余地驾驭这种新范式时，或许就能真正体会到「人机协同」的美妙之处。你觉得呢？在你的Vibe Coding实践中，又遇到过哪些有趣的教训？