Vibe Coding 个人实践：把 AI 当结对搭档

这两年模型能力突飞猛进，顶尖的编程模型真正普惠到了每个开发者手上。借助这波浪潮，我重写了不少自己的项目，体验非常好。这篇随笔记录我在 Vibe Coding 中的一些实践与体会。

Vibe Coding 不是”让 AI 随便写”

最常见的误解是：Vibe Coding = 不用动脑子。现实恰恰相反——想让 AI 产出可用的代码，你需要：

• 清楚知道自己要什么：提示词的精度，与开发者自身的经验成正比；
• 能评估输出质量：分辨”地道实现”和”能跑但埋雷”的代码；
• 主导迭代方向：知道什么时候该重定向、什么时候该拒绝、什么时候该放手。

它放大的是你的判断力，而不是替代判断力。

我的日常工作流

1. 先写意图，再写代码：用一段话把目标、边界、非目标讲清楚，比直接甩一句”帮我写个 XX”效果好得多；
2. 小步快跑：让 AI 一次只改一个函数、一个组件，改完立刻验证；
3. 测试先行：先让 AI 生成测试用例，再让它写实现，双向校验；
4. 重构时格外小心：AI 很擅长”顺手优化”，但没约定的行为变更是事故之源。

一些踩坑记录

• 上下文塞得越多不等于效果越好，无关文件会稀释注意力；
• 对第三方库的 API，AI 可能一本正经地胡说八道，以官方文档为准；
• 安全相关的代码（鉴权、加密、支付）必须人工逐行审。

写在最后

AI 不会取代程序员，但会用 AI 的程序员会走得更远。工具在变快，学习的姿势也要跟着变：把重复劳动交给模型，把思考留给自己。