对vibe coding的一些思考

0x00 范式转移

随着大语言模型的飞速迭代，AI的能力正在从简单的代码补全向着可交互、可感知和工具调用能力的Agent进化。
前端开发的被替代已是既定事实，而后端业务的剥离也为时不远，甚至说近在眼前。
这种变化意味着，我们将不再是那个只做增删改查的底层牛马，你的角色正在向着产品经理和架构师的方向转型。重复性的劳动正在被AI接管，我们的价值不再是廉价劳动力，而是如何把创新的想法落地的能力。

0x01 应当警惕

AI发展的太猛了。AI的狂飙推进让社媒编织出技术廉价的错觉——程序员已死，创意即开发。仿佛只要对AI说几句话，点一点鼠标，就可以变出一整套工程体系。
然而这种对万能口袋的迷信，往往是灾难的开端。
LLM受限于上下文窗口和训练偏好，它们不具备“大局观”。AI给出的往往是当下的局部最优解。但这里不是贪心算法的练习题，局部最优解的堆砌往往只能构建出一座摇摇欲坠的巴别塔。如果你对AI言听计从，那么收获的可能不是效率，而是过度设计的接口，冗杂的测试夹具、风格怪异的文档以及似是而非的优化。最终在烧掉大量token后，品鉴到一堆不可维护的“屎山”。
如果你不知道架构，不懂得设计模式，不了解最佳实践，那么可能就会盲从AI的建议。当我们面对AI的天花乱坠的plan A、plan B，大概并不清楚其背后的技术债。一旦让AI完全按照它的想法来，项目可能就会滑入复杂度的深渊。
将想法转化为方案是一个不断细化确定的过程，在这个过程中信息量只会不断增长。如果你不加控制地任由AI发挥，就可能收获各种“优秀架构”，“最佳实践”，“最优设计”。也许这些设计本身是合理且正确的，但这里不是合适的立足之地。最终你的项目会变得臃肿不堪，充斥着你根本不需要的“扩展性”。

0x02 协作之道

我们拒绝被AI牵着走。AI应当是我们提高生产力的工具。
在抽鞭子让AI干活之前，我们必须明确边界与约束。AI不是算命先生，它不会算卦。AI不知道你潜意识里的需求是什么。我们必须学会声明式指令，把计划描述清晰明白，明确边界和约束，插好了护栏，拉好了红线，把路铺好了，AI跑起来才能利索。
我们一定要清楚AI在干什么。AI的执行过程对我们不应该是黑箱。如果你利用AI进行技术选型和结构规划，请确保你确实知道AI要干什么。你要能够理解并掌控AI设计出来的东西。
人尚且犯错，何况AI？AI是可能犯错的，而且这种风险如影随形。面对AI的错误，愤怒并非最好的状态。某种程度上说，AI其实是“不讲理”的，AI并不理解逻辑，其本质只是在概率的沙盘上进行词语投机。因而AI无法理解你因何而生气，便只会一味的道歉。情绪化输出非但解决不了问题，还会产生大量无用上下文。而上下文是有上限的，当逼近上下文极限，注意力漂移，严重的幻觉只会使AI钻入牛角尖，陷入“如修”的死循环。当AI与你打太极时，最好的做法是重置上下文，使任务更加原子化，或者提供更细粒度的纠偏指令。骂，也是要算token的。
优秀的prompt很重要。我们不应忽视prompt的约束作用。合理的规则限制能够大幅提升产出的代码质量，把AI的创造力锁死在工程规范的围栏里。

0x03 一曲终了

AI时代的到来，可能并不意味着我们就可以停止思考，而把一切交给AI。如果你把所有都交给AI，AI只会将其搞砸，然后道歉，可能还会顺手“稳稳接住你”。这对我们的需求分析能力，需求拆解能力，架构设计能力甚至逻辑沟通能力等都提出了要求。AI不会主动适应你，它只会重塑生存规则。在这个浪潮中，要么紧掌船舵，要么被巨浪吞没。