2025年7月17日·1 分钟
Vibe Coding：工程师如何成为策展人与编辑
Vibe coding 将工程师的重心从逐行编写代码转为引导、审查并塑造 AI 输出。了解相应工作流、所需技能与保障措施。
Vibe coding 将工程师的重心从逐行编写代码转为引导、审查并塑造 AI 输出。了解相应工作流、所需技能与保障措施。
“Vibe coding” 是对一种具体工作流的简称：你用自然语言描述想要的结果，AI 助手起草代码，然后你引导结果直到它匹配你的意图。AI 做快速的第一遍实现；你负责方向、选择和验证。
关键的思想不是神奇的生产力——而是你时间分配的转变。不再把大部分精力花在敲样板、连接端点或从记忆里翻出常见模式上，而是更多地投入到塑造解决方案：澄清需求、权衡取舍，并确保最终代码对你的产品是正确的。
在 vibe coding 中，工程师更像是：
这种角色转变微妙但重要。AI 能快速起草，但也会猜错、误解约束，或产出“看起来正确”却无法在生产环境中工作的代码。加速体现在起草阶段，而不是责任的转移。
当你把 AI 输出当作起点而非答案时，vibe coding 最有效。你仍然负责：
这种工作流特别适合需要快速迭代的产品团队、初创公司和独立开发者——发布小切片、从反馈中学习并持续改进——但不要假装代码生成消除了工程判断。
vibe coding 中最大的变化不是工程师“停止编码”。而是重心从敲代码转向塑造结果。
传统上，工程师产出大部分第一版。你会设计方案、逐行实现、运行、修复问题，然后重构直到可读且可维护。键盘曾是瓶颈——最明显的进展信号就是“现在比之前多了代码”。
在 AI 辅助编程中，首版变得廉价。你的工作重心转向：
这个转变正在加速，因为工具终于变得可及：更好的模型、更快的反馈循环，以及让迭代感觉像对话而不是编译-运行的界面。
即便 AI 写了 80% 的字符，工程师仍对结果负责。你要对正确性、安全性、性能和健壮性负责——特别是那些工具常常忽略的“乏味”工作：错误处理、边界条件、数据校验和清晰接口。
vibe coding 奖励那些能做出坚定判断的工程师：“这对我们的系统是正确的方案吗？”以及“我会在生产中信任这个实现吗？”这种判断力——不是单纯的打字速度——成为区分因素。
AI 辅助编程在代码“形状”已知、主要目标是速度时表现出色。在需要搞清楚在混乱的现实世界里软件该做什么时，它就薄弱了。
当你能清晰描述任务时，AI 往往能生成稳健的第一稿——通常比从空白文件开始更快。
在这些领域，vibe coding 会显得“很神奇”，因为工作主要是组装熟悉的模式。
当需求是隐含的、领域特定或充满例外时，AI 往往会绊倒。
模型可能口气很自信，但会暗中编造约束、误读数据形状或选择与你栈冲突的库。
AI 降低了打字时间（把代码放到屏幕上）。但可能增加编辑时间——审查、澄清需求、运行测试、调试和收紧行为。
当团队接受这种权衡：少敲键、多判断时，生产力提升是真的。工程师的工作从“写它”转向“证明它能工作、安全且符合需求”。
把你的提示当作轻量规范。如果你要可上线的代码，不要只请求“一个快速实现”。而要请求带明确目的、边界和可验证方式的变更。
先说明功能必须做什么、不能做什么，以及如何判定完成。包括像性能上限、支持环境和“不得破坏”要求（向后兼容、现有路由、模式稳定性）等约束。
一个有用的模式是：
大而复杂的提示会引入大而复杂的错误。相反，采取更小的步骤循环：
这能让你保持控制并使审查变得直接。
当 AI 能“看到”你的世界时，生成效果更好。分享现有 API、编码风格规则和预期的文件结构。尽可能包含示例：
收尾时要求自我审计：
提示成了合约——你的审查就是验证合约是否达标。
AI 生成的代码最好被视为建议：快速的第一稿，需要编辑。你的工作从“逐行写”转向“决定哪些该留”、"证明它有效"、以及“把它塑造成能融入代码库”的状态。快速的团队不会完全接收输出——他们会策展它。
像审查同事的 PR 一样读 AI 输出。问：这是否契合我们的架构、命名约定和错误处理风格？如果某处让人费解，默认它是错的，直到验证为止。
使用差异和小提交以保持变更易读。不要直接粘贴 300 行的重写；采用一系列聚焦的提交：先重命名 + 重构，然后修改行为，再处理边界。这能让回归更容易发现与回滚。
当你看到有风险的区域时，添加内联注释并向 AI 提问。例如：“如果这个 API 返回 null 会怎样？”、“这个重试循环是否有界？”、“能否避免在热点路径中分配对象？”这会把迭代锚定在代码上，而不是模糊的聊天记录中。
一个简短的清单能防止“看起来不错”的审查：
如果你在同一个纠结函数上进行多次提示修补，停下来手动重写那一段。干净的重写通常更快——并且产出你下个月仍然能维护的代码。
AI 可以让你快速到达“能跑”的状态。职业化的转变是坚持“它是被验证过的”。把生成代码当作草稿，直到它达到你对团队成员同样的标准。
良好的 vibe-coding 工作流会产出可以信任的工件：测试、清晰的错误处理和可复现的清单。如果你无法解释你如何知道它是正确的，那它还没有完成——只是碰巧没出错。
当需求明确（输入、输出、约束）时，先写测试。这会给 AI 一个目标并减少偏离实现。
当需求仍模糊时，先生成代码，然后在上下文还新鲜时立刻写测试。关键在于时机：不要让“临时”未测代码变成常驻代码。
AI 倾向处理愉快路径而忽略奇怪角落。两个实用模式有帮助：
在系统与外界接触的地方放断言和校验：API 请求、文件解析、尤其是数据库写入。如果错误数据进入一次，就会永远代价高昂。
一个简单的“完成”清单保持质量一致：
这就是让速度可持续的方式。
Vibe coding 之所以感觉快，是因为它能迅速产出“看起来合理”的代码。主要风险在于：“看起来合理”不等于“正确”、“安全”或“被允许”。把 AI 输出当作未经信任的草稿，必须让它赢得进入你代码库的资格。
AI 常在安静的地方失败：越界逻辑、缺失的边界、错误的错误处理、只有在高负载下才出现的并发问题。它也可能对你的架构做出错误假设——例如以为某个服务是同步的、以为某张表存在，或发明一个在你仓库中并不存在的辅助函数。
一个常见失败模式是幻觉式 API：在模型的想象中代码能编译，但在你的仓库里并不能。注意“几乎正确”的方法名、过时的库用法和两年前流行但现在不推荐的模式。
AI 生成的代码可能引入不安全的默认（弱加密选择、缺失授权检查、不安全的反序列化、过于宽松的 CORS）。不要在安全敏感的改动上接受自动化改动——要进行针对性的审查并尽可能使用自动化扫描。
隐私方面更简单：不要把密钥、令牌、客户数据或专有代码粘贴到工具中，除非组织明确允许。如果需要帮助，请脱敏输入或使用获批的内部工具。
了解你所在组织关于代码来源与许可证的策略——尤其是针对类似公开示例的生成片段。当改动影响面较大（鉴权、支付、基础设施、数据迁移）时，设定升级规则：需要第二位审核者、运行完整测试套件，并在合并前做简单的威胁建模。
vibe coding 最好是作为团队流程而非个人技巧来运作。目标是让 AI 输出可预测、可审查且易于改进——这样你的代码库不会变成一堆“谜样代码”。
对大多数任务使用相同流程：
任务简述 → AI 草稿 → 人工编辑 → 测试
任务简述是关键。它应以明文定义输入/输出、约束和验收标准（并链接相关文件）。然后 AI 生成第一遍，人工把代码做成可生产的：命名、结构、边界情况、错误处理和与现有模式的契合。最后，用测试和检查确认行为正确。
把工作拆成小且易审查的切片。较小的 PR 更容易发现错误假设、细微回归和风格不匹配。如果 AI 提议大幅重构，拆分为：先添加测试，再修改行为，最后清理。
为减少“自信的胡说”，在草稿旁要它给出解释：
这给审查者具体可评估的点（性能、复杂度、可维护性），在辩论实现细节前先评估方案。
在 PR 描述中记录 AI 影响的部分。不是为了打标签，而是提供上下文：哪些内容是生成的、哪些被编辑、你核实了什么。这能提升审查质量并建立团队对 AI 建议可靠性的直觉。
为经常任务创建可复用的提示模板（新端点、数据迁移、CLI 命令、测试套件补充）。模板会把个人的提示习惯转为团队资产——使不同审查者与仓库之间的结果更一致。
AI 能迅速产出大量代码。决定性因素不再是打字有多快，而是你引导、评估和整合生成内容的能力。
vibe coding 奖励那些能建模整个系统的工程师：数据流、边界和故障模式。当你能描述请求如何穿过服务、状态存放在哪里、超时时会怎样、和“坏输入”是什么样时，你就能把 AI 引向符合现实而不是只满足愉快路径的代码。
强大的阅读能力是超能力。AI 输出看起来合理时，常常会微妙地偏离意图：边界错漏、库用错、泄露抽象或类型不匹配。工作就是快速、冷静地发现需求与代码实际行为之间的差距，而不是默认其正确。
当生成代码失败时，你仍需定位问题。这意味着需要能回答问题的日志、能显示趋势的指标与能揭示瓶颈的追踪。AI 可以建议修复，但你需有再现问题、检查状态并验证结果的纪律。
清晰的需求、精准的提示和良好的 PR 叙述能减少返工。把假设写清楚、列出验收标准并在审查中说明“为什么”，这会让 AI 输出更易验证，协作者更快达成一致。
一致性、简单性和可维护性不会自发出现。策展者会执行约定、移除不必要的复杂性并选择最平庸但能承受变化的方案。这种判断力——比起按键速度——决定了 vibe coding 是加速还是增加长期成本。
AI 可以快速起草，但不能保证一致性、安全性或可维护性。最快的 vibe-coding 团队把模型当作生成器，把工具链当作把输出与生产标准保持一致的护栏。
从能无争议强制约定的工具开始：
AI 乐于导入包或复制已过时的模式。
使用 PR 工具把注意力集中到有风险的地方：
通过给模型可遵循的路径来降低差异：
你在哪里运行 vibe coding 会影响你能多大程度上标准化。例如，像 Koder.ai 这样的平台把基于聊天的工作流包裹在实用的工程控制中：规划模式（先审计划再生成代码）、源码导出（避免被锁定）、快照/回滚（便于实验恢复）。如果你的团队在生成 React 前端、Go 服务和 PostgreSQL，或 Flutter 移动应用，且把栈约定内置到工作流中，可以减少 AI 草稿之间的差异。
目标不是更多工具，而是建立一个可靠管道，使 AI 输出能立即被格式化、检查、扫描并像任何其他变更一样被审查。
推广 vibe coding 最好当作可观察的实验，而非一次性强制推广。把它当成引入新构建系统或框架：选择有界区域、定义期望、衡量是否改进结果。
从错误代价低且反馈迅速的地方开始。好候选项包括内部工具、输入/输出清晰的小服务或自包含的 UI 组件。
一个实用规则：如果你能快速回退改动并用自动化检查验证行为，那就是强试点。
团队在“允许做什么”明确时会更快。把第一版保持简短实用：
如果已有工程规范，把它们链接进来并加一份补遗，而不是重写全部（例如，“AI 生成代码必须满足相同的审查与测试门槛”）。
选取少量指标并在试点期间跟踪：
目标是了解 AI 在何处有助、何处引入隐藏成本。
每个迭代（或每周）收集示例：
把这些转成可复用的提示模板、审查清单和“不要这样做”的警告。
把学到的东西写到一个中心位置（例如 /engineering/playbook）。包括：
当试点持续表现良好，再扩展到下一个领域——但不要降低质量门槛。
如果你使用了托管的 vibe-coding 平台（例如 Koder.ai），标准化通常更容易，因为工作流本身已经围绕可重复步骤（计划、生成、审查、部署）组织，当你想把原型推向生产时还提供部署/托管与自定义域名等功能。
vibe coding 并没有把工程师移出循环——而是改变了“处于循环中”的含义。最大的杠杆工作从逐行编写代码变成决定要构建什么、如何约束构建方式，以及验证结果是安全、正确且可维护的。
当 AI 能快速起草实现时，你的优势是判断力：挑选正确的方法、发现微妙边界情况，并判断何时不接受建议。你成为意图的策展者和输出的编辑——用清晰约束引导模型，然后把草稿塑造成可上线的产物。
是的，你能更快交付。但速度只有在质量不降的前提下才有价值。护栏就是工作本身：测试、安全检查、严格的代码审查与明确的完成定义。把 AI 当作一个高效但偶尔自信出错的初级同事来用。
可靠的 vibe coder 不靠“感觉”完成工作——他们系统化审查。培养围绕轻量清单的肌肉记忆：正确性（包括奇怪输入）、可读性、错误处理、性能基础、日志/可观测性、依赖风险，以及安全/隐私期望。
创建两项可复用资产：
有了这些，工作就不再是比谁打字快，而是关于方向、验证和品味——那些会随时间复利的工程部分。
“Vibe coding” 是一种工作流：你用自然语言描述意图，AI 起草实现，然后你在审查、编辑和验证的循环中把它调整到符合真实需求的状态。
加速主要体现在首轮草稿，而不是责任的减少——最终交付的结果仍由你负责。
你的角色从主要敲代码转向策展和编辑草稿：
当任务形状明确、需求清晰时收益最大，例如：
当需求隐含或复杂时容易出问题：
把输出当作合理的草稿，而不是事实终局。
开头包含三项：
这会把提示变成一个轻量的规范，便于验证。
紧凑的迭代循环：
小步迭代能减少难以审查的大错误。
像审查同事的 PR 那样审视它：
更倾向于小的提交和差异，这样回退和定位回归更容易。
不要满足于“能跑”。要求证据：
常见陷阱包括：
在 CI 中加入依赖/秘密扫描，并对涉及鉴权、支付、基础设施或数据迁移的改动提升审核层级。
把它做成团队可复用的流程：
把这些写进共享清单，避免“AI 生成”变成“谜样代码”。