Vibe 编码：最难的不是写代码，而是决定要建什么

瓶颈移动了——这会带来什么变化

第一次看着 AI 在几分钟内生成一个可用的界面、API 调用或自动化时，会有种开挂的感觉。过去需要几天的工单、等待和来回沟通，现在突然出现在你眼前：“这是功能。”

接着是一种不同的沉默。

这是正确的功能吗？它应该存在吗？“可用”对你的用户、数据、策略和业务意味着什么？

核心转变：从输入代码到做决策

vibe 编码并不消除工作量——它只是把工作重心迁移了。当代码生产变得快速且廉价时，限制因素不再是团队实现的能力，而是你做出良好决策的能力：

• 我们在解决什么问题，为谁解决？
• 我们愿意做出哪些权衡（准确性、时间、安全、范围）？
• 要满足哪些条件才能认为“完成”？

当这些答案不清晰时，速度会制造噪音：更多原型、更多不完整的功能、更多“差不多对”的产出。

本文的用途（以及面向谁）

这是为那些需要把快速产出变成真实结果的人准备的实用指南——产品经理、创始人、设计师、团队负责人，以及现在通过提示参与“构建”的非技术干系人。

你会学到如何把模糊的 vibe 变成明确的需求，在一切看起来都容易上线时如何优先排序，判断什么从原型晋升为产品，并建立反馈循环，让 AI 辅助编码带来可衡量的价值——而不仅仅是更多代码。

“vibe 编码”在实践中意味着什么

“vibe 编码”是一个俗称，指的是通过指挥AI来构建软件，而不是手动逐行编写代码。你用自然语言描述想要的内容，AI 提出代码，然后你一起迭代——类似结对编程，但你的“搭档”可以快速起草、按需重构并解释选项。

在像 Koder.ai 这样的平台上，这种从聊天到构建的工作流就是产品：你描述想要的应用，系统生成一个可运行的 web/服务/移动实现，你通过对话迭代——无需把五个不同工具拼接起来才能得到一个原型。

日常是什么样子

大多数 vibe 编码的周期遵循相同的节奏：

1. 提示：说明目标、约束和上下文（“添加一个带验证的结账表单，保持当前设计，使用 Stripe”）。
2. 生成：AI 产生代码、测试或计划。
3. 审查：像代码审查那样阅读——检查正确性、边界情况、安全性以及是否符合产品。
4. 迭代：你精炼提示（“不要存储卡片数据；处理付款失败；添加分析事件名”）。

它不是

它不是魔法，也不是“瞬间构建任何东西”。AI 可能自信地错误、误解你的领域、或引入微妙的 bug。判断、测试和责任仍然落在人类身上。vibe 编码改变的是代码如何被产出，而不是消除确保其安全、可维护并与业务一致的需求。

常见工作流

• 聊天到代码：在聊天中描述功能，然后粘贴或应用建议的更改。
• IDE 中的代码生成：内联建议、重构、测试生成和“把这个函数写得更干净”的编辑。
• 代理式任务：给出目标（“添加导出为 CSV”），让工具跨文件执行多步更改，然后审查一个提议的 diff。

新的限制因素：意图的清晰度

当生成代码变得廉价时，稀缺的资源变为清晰的决策：应当存在什么、什么算“完成”、该排除什么、可以接受什么风险。你的意图越好，产出越好——后续昂贵的意外也越少。

为什么写更少代码反而更需要更好的决策

几年前，软件的主要限制是开发者时间：语法、样板、服务对接以及“让它跑起来”。这些摩擦迫使团队谨慎选择。如果一个功能需要三周，你就会认真争论它是否值得。

在 AI 辅助编码下，很多摩擦消失了。你可以生成 UI 变体，尝试不同的数据模型，或在数小时内搭建验证概念。因此，限制从生产转向了方向性：品味、权衡以及判断什么是真正有价值的。

探索更便宜意味着更多决策

当选项昂贵时，你自然会限制它们。选项便宜时，你会创造更多选项——有意或无意。每个“快速实验”都会带来选择：

• 哪个版本符合目标？
• 什么应该保留、删除或合并？
• 现在哪些边界情况是可以接受的？

所以虽然代码产出增加，但决策量增长得更快。

决策债：新的浪费形式

“决策债”是在你回避困难选择时积累的：不清晰的成功标准、模糊的归属，或未解决的权衡（速度 vs 质量、灵活性 vs 简单）。代码可能易于生成，但产品会变得难以掌舵。

常见表现包括多份半成品实现、功能重叠，以及反复重写因为“感觉不对”。

目标不明仍会导致返工

如果目标模糊（“让入职更顺畅”），AI 可以帮你构建某些东西，但它不能告诉你是否提高了激活率、减少了支持工单或缩短了达到价值的时间。没有明确目标，团队会循环迭代看起来很有产出——直到你发现你交付的是动作而不是进展。

新的瓶颈：决定什么应该存在

当代码变得廉价，稀缺资源是清晰度。“帮我做个功能”不再是实现请求，而变成了判断请求：应该构建什么，为谁构建，以什么标准构建。

你无法外包的关键决策

在你向 AI（或队友）提示之前，做一小组产品决策来定义工作的轮廓：

• 问题：我们在解决什么痛点，是什么触发了这个请求？
• 用户：主要用户是谁，谁会间接受到影响？
• 结果：发布后应该达成什么（行为改变、节省时间、减少错误）？
• 约束：时间、预算、法律/合规、平台、集成、可访问性。
• 成功指标：如何知道成功（采纳率、转化、留存、支持工单、延迟）。

没有这些，你仍然会得到“一个解决方案”——但你不会知道它是不是正确的。

把“做什么”和“怎么做”分开

一个有用的规则：用人类语言决定“做什么”；让 AI 帮你提出“怎么做”。

• 做什么的决策：用户流程、权限、必须的数据、验收标准、错误状态。
• 怎么做的决策：框架、代码结构、实现细节、重构。

如果你过早混在一起（“用 React 和 X 库实现”），你可能会无意中锁定错误的产品行为。

以后会咬人的隐藏决策

vibe 编码常常默认地发布你并未有意识选择的设置。把它们显式指出来：

• 默认值：初始设置、空状态、预填字段。
• 边界情况：重复、重试、部分失败、离线行为。
• 数据处理：存储什么、保存多久、导出/删除需求。
• 权限：谁能查看/编辑/删除、审计日志、管理员覆盖。

一份简单的提示前检查清单

在你写提示前，回答：

1. 谁是用户，他们要完成什么工作？
2. 最小可接受结果是什么？
3. 不能发生什么（风险、合规、安全）？
4. 存在哪些输入/输出（数据、系统、角色）？
5. 哪三条验收测试能证明它可用？

这些决策把“生成代码”变成“交付结果”。

从模糊 vibe 到明确需求

AI 可以把模糊想法快速变成可运行代码——但它不能猜出“好”对于你的业务意味着什么。像“让它更好”这样的提示会失败，因为它们没有指定目标结果：对谁更好、在什么场景下、如何衡量以及要承受什么权衡。

从结果开始，而不是实现方式

在你请求改变之前，写下你想要的可观测结果。“用户更快完成结账”是可执行的。“改进结账”则不是。明确的结果为模型（和你的团队）提供了决策方向：保留什么、删除什么、衡量什么。

使用轻量产物（而非繁重文档）

你不需要一份 30 页的规格。选用以下单页格式之一并保持在一页内：

• 单页 PRD：问题、目标、非目标、成功指标、约束、待解决问题。
• 用户故事："作为一个 ___，我想要 ___，以便 ___"
• 验收标准：必须为真才能算“完成”的具体条件。

如果你使用以聊天为先的构建器如 Koder.ai，这些产物可以很自然映射为提示——尤其是当你使用一致的模板如“context → goal → constraints → acceptance criteria → non-goals”时。这个结构通常是华丽演示和可真正交付的东西之间的区别。

清晰与模糊需求的例子

• 模糊："让入职更顺畅。"

• 清晰："通过移除“公司规模”步骤，降低入职中断率从 45% 到 30%；用户可跳过该步骤仍能到达仪表盘。"

• 模糊："增加更好的搜索。"

• 清晰："搜索在 95% 的查询中返回时间小于 <300ms，并支持精确匹配 + 拼写容错的产品名检索。"

• 模糊："提高安全性。"

• 清晰："为管理员角色强制 MFA；记录所有权限变更；保留审计日志 365 天。"

明确在提示中写出约束

速度会增加默默越界的风险。在提示和规格中写明约束：

• 时间/预算："必须在 2 天内上线；不使用新的付费服务。"
• 技术限制："仅使用 PostgreSQL；不要引入 Kafka。"
• 合规："日志中不得有 PII；GDPR 删除需要在 30 天内完成。"

清晰的需求把 vibe 编码从“生成东西”变成“构建正确的东西”。

当一切都看起来便宜时如何做优先级排序

AI 辅助编码让“工作量”感觉像是坍塌了。这对推进很好——但也更容易更快地交付错误的东西。

使用轻量评分方法

简单的影响/工作量矩阵仍然有效，但用 RICE 会更清楚：

• Reach（覆盖）：在给定时期内会有多少人使用？
• Impact（影响）：对关键指标的推动力度（小/中/大）？
• Confidence（信心）：你对覆盖和影响有多确定？
• Effort（工作量）：从想法到完成所需时间（不是“第一个演示”）。

即使 AI 缩短了编码时间，工作量仍包括产品思考、QA、文档、支持以及未来维护。这就是“构建便宜”停止变便宜的地方。

速度会掩盖机会成本

当一切都看起来可构建时，真正的成本是你没构建的事：你没修复的 bug，你没改进的入职流程，你忽视的客户请求。

一个实用的护栏：保持简短的“现在 / 下一个 / 稍后”清单，并将 现在 限定为 1–2 个赌注。如果出现新想法，必须替代某项，而不是叠加。

限制在制品（WIP）并在开始前定义“完成”

设定包含成功指标、基本 QA 检查、分析事件和解释决策的内部说明的完成定义。如果它不能快速满足定义，那它是原型，而不是功能。

如何说“不”（以及先裁剪什么）

在优先级排序时，按此顺序裁剪：

1. 边缘情况（保留主路径）
2. 锦上添花（保留核心承诺）
3. 定制化（先发布一个有倾向性的默认）
4. 抛光（在使用证明价值后再做）

当你同意“是”的时候，把它当成对结果的承诺，而不是对产出的承诺。

原型 vs 产品：如何选择晋升为“真实”

AI 辅助编码让原型看起来很快——这是礼物也是陷阱。当团队一天能做出三个功能变体时，这些原型就会互相竞争关注度。人们记住看起来最酷的演示，而不是哪个解决了正确的问题。很快你会在维护那些“临时”的、悄然成为依赖的东西。

为什么原型会成倍增加（并让人困惑）

原型容易创建，但难以解读。它们模糊了重要界限：

• 这是概念还是承诺？
• 它是安全、合规并且可支持的吗？
• 它测量的是真正的东西，还是只是在展示可能性？

没有明确标签，团队最终会争论本只用于回答问题的实现细节。

使用原型阶梯

把原型当作不同目标与期望的梯级：

1. 草图（Sketch）：澄清想法和用户流程。
2. 可点击（Clickable）：测试可理解性和吸引力。
3. 功能性（Functional）：用真实数据路径测试可行性和边界情况。
4. 生产级（Production）：为可靠性、安全、监控和支持而构建。

每一级都应该有一个明确试图回答的问题。

用验证信号决定

原型“晋升”基于证据，而不是兴奋。查看以下信号：

• 用户访谈 确认问题和提议的工作流。
• 小规模试点 有定义的受众和成功标准。
• 留存/使用模式（重复使用、到达价值所需时间、任务完成率）。

防止意外成为产品的规则

在没有记录决策的情况下，不要扩展原型——更多用户、更多数据、更多集成。该决策应指明负责人、成功指标，以及你愿意停止构建以资助它的内容。

如果你快速迭代，把“可回退性”作为一项首要要求。例如，Koder.ai 支持 快照与回滚（snapshots and rollback），这是在大胆试验同时还能回到已知良好状态的实用方法。

质量与风险：速度不会免除责任

vibe 编码可能让人觉得可以“直接上线”，因为代码很快出现。但风险面并没有缩小——它只是转移了。当产出廉价时，低质量的决策和薄弱的防护会被更快放大。

常见出错点

常见的失败模式并不离奇——它们是在更高产量下产生的普通错误：

• 安全漏洞：不安全的认证检查、注入风险、暴露的端点、过于宽松的 CORS。
• 流程中断：跳过边界情况、混乱的 UX 状态、部分错误处理。
• 不清晰的数据归属：数据在哪里、谁能访问、保留规则和可审计性。

AI 生成的代码仍需相同的审查

AI 辅助代码应该被视为一位工作极快但经验不足的新队友所写：很有帮助，但不是自动正确。审查是不可谈判的——尤其是与认证、支付、权限以及触及客户数据的任何内容有关时。

保持速度同时保证安全的护栏

一些轻量做法可以在保留速度的同时降低意外：

• 把代码审查作为门槛（即便是“很小”的改动也要审查）。
• 关键路径的自动化测试：登录、购买、核心 CRUD 与权限。
• 新功能的威胁建模："会出什么错，我们如何发现？"
• 日志 + 监控：结构化日志、错误追踪和关键工作流的告警。

一个简单的“禁入”清单

早早制定并经常重复这些硬规则：

• 提示中不得包含秘密（API 密钥、令牌、客户数据）。
• 不得添加未经审查的依赖（仅因为 AI 建议就引入）。
• 不使用许可证不明确或缺失的库。
• 关键路径上不得合并缺少测试的功能。

只有当你能信任所交付的内容并能快速发现问题时，速度才是优势。

把产出转为结果的反馈循环

快速构建只有在每次迭代都能教会你真实东西时才有意义。目标不是“更多产出”，而是把你发布（或模拟）的东西变成指导下一步决策的证据。

每次都要运行的循环

一个简单的循环能让 vibe 编码脚踏实地：

prompt → build → test → observe → decide

• Prompt（提示）：陈述用户问题、预期行为和你想学到的东西。
• Build（构建）：生成能回答该问题的最小版本。
• Test（测试）：用真实使用场景验证，而不是只在“本地能跑”。
• Observe（观察）：记录人们真实的行为与反馈。
• Decide（决策）：基于证据停止、推进或转向。

快速收集反馈（无需繁重流程）

你不需要研究部门也能快速获得信号：

• 内置小问卷：关键操作后的单题调查（“这有助于你更快完成吗？是/否”）。
• 会话记录：请 3–5 位用户尝试；记录确切引用及他们迟疑的地方。
• 轻量分析：跟踪与结果相关的少数事件（开始→完成、完成时间、掉失点）。
• 支持渠道扫描：标记提及该功能的消息并计数。

决策检查点与时间箱

每次迭代后运行一次检查点：

• Go（继续）：证据表明有用且安全——继续完善。
• Change（调整）：有价值但方式错误——修改假设。
• Stop（停止）：价值低或风险高——归档。

为避免无休止迭代，给实验设定时间箱（例如，“两天或 20 个用户会话”）。时间箱结束时，必须做出决定——即便这个决定是“暂停，直到我们能测量 X”。

团队角色：谁决策，谁审查，谁负责结果

当 AI 能按需生成代码时，“谁能实现”不再是主要限制。擅长 vibe 编码的团队不会删除角色——而是围绕决策、审查和问责进行重新平衡。

决策者：明确的责任人（以一种好的方式）

每个项目需要一个明确的决策者：PM、创始人或领域负责人。此人负责回答：

• 我们在为谁、为什么现在解决什么问题？
• “完成”意味着什么（成功指标 + 验收标准）？
• 我们明确不要构建什么？

没有指名的决策者，AI 的产出可能变成一堆无人请求且无人敢自信上线的半成品功能。

开发者身份从打字员转为审查者、架构师和教练

开发者仍然构建，但他们的价值更多地转向：

• 审查 AI 生成的代码以保证正确性、安全性、性能和可维护性。
• 架构决策：边界、数据模型、集成模式以及“如何融入系统”。
• 辅导 其他人如何编写提示、设定约束，以及如何把产品意图转成可实现的任务。

把工程师看成编辑与系统思考者，而不仅仅是代码行的产出者。

非技术贡献者：规格编写者与评估者

设计师、支持负责人、运维和销售可以直接参与——前提是他们关注清晰度而不是实现细节。

他们可以负责的有益输入：

• 一页规格：用户故事、约束、边界情况、示例和要衡量的内容。
• 一个测试脚本："点击这里，输入这个，期望那个。"
• 现实检验：原型真的解决了客户问题吗？

目标不是“更会提示”，而是定义成功样子，以便团队能判断产出。

保持速度不混乱的协作惯例

一些轻量的惯例能让角色明确：

• 提示审查（10 分钟）：在生成大量代码前分享提示 + 约束。
• 演示周五（Demo Fridays）：展示变更、下一步以及被放弃的内容。
• 决策日志：简短的持续记录谁、为何做了什么决定（在你的跟踪工具或 /blog/decision-log 模板中链接）。

负责结果（而不仅仅是交付）

为每个功能分配一个“结果负责人”——通常与决策者相同——他们跟踪采纳、支持负载以及该功能是否推动了指标。vibe 编码让构建更便宜；它应该让学习更快，而不是让问责模糊。

一个实用的 workflow，让 vibe 编码不至于混乱

速度只有在指向正确目标时才有用。一个轻量的工作流能保持 AI 辅助编码的高产，同时不把你的仓库变成实验档案。

一个简单的端到端流程

从想法到可衡量结果，按以下漏斗启动：

1. Backlog（待办）：把请求记录为一句话加上“为什么”（受益对象、解决的问题）。
2. Spec（规格）：把选中的条目变成小而可测试的描述（输入、输出、边界情况、什么算完成）。
3. Generate（生成）：根据规格，用 AI 草拟代码、测试和文档——不要从模糊的聊天开始。
4. Review（审查）：人类验证行为、安全/隐私影响以及是否符合标准。
5. Merge（合并）：尽可能在特性开关后发布。
6. Measure（衡量）：确认结果（激活、节省时间、错误率、支持工单）。

如果你在评估这如何适配你的团队，保持门槛简单：你能否反复从“想法”走到“可测量的变化”？(/pricing)

保持质量的有用产物

一些小的“默认设置”能防止大多数混乱：

• 提示模板："context → goal → constraints → acceptance criteria → non-goals"。
• 编码标准：命名、日志、错误处理和依赖规则。
• 验收测试：用自然语言写的场景加上自动化检查（单元/集成）。

记录决策，而不仅仅是代码

把文档当作决策记录：

• 做了哪些假设（什么会推翻它们）
• 被拒绝的备选方案（及原因）
• 已知风险和后续事项

一个实用建议（如果你在托管环境中构建）：把“可退出性”写清楚。像 Koder.ai 这样的工具支持 源码导出（source code export），这有助于团队把 AI 加速视为杠杆而非锁定——当原型成为长期产品时可以取回控制权。

需要帮助搭建该工作流或校准审查职责时，把请求路由到单一负责人并在必要时寻求外部指导。(/contact)

示例：把“帮我做个功能”变成明确决策

一位 PM 发来信息：“我们能增加一个**‘智能跟进’**功能，提醒用户去给他们没联系的线索发邮件吗？”使用 AI 辅助编码，团队在两天内做出了三种版本：

• 一个定时提醒的模态框
• 一个像收件箱的“跟进”标签页
• 一个自动起草邮件的功能

然后一切停滞不前。销售要更多自动化（“帮他们起草”），支持担心用户发错邮件，设计说 UI 太拥挤。没人能就哪个版本“最好”达成一致，因为原始请求从未说明成功是什么样子。

团队卡住的地方

他们有：

• 目标冲突：节省时间 vs 避免错误 vs 保持应用简洁
• 用户不清：SDR？创始人？代理商？
• 无指标：减少未跟进的线索、提高回复率还是降低流失？

于是团队不停构建替代方案，而不是做决策。

解决方法：把它变成决策，而非 vibe

他们把请求改写为可衡量结果：

目标结果： “将 7 天内无跟进线索的比例从 32% 降到 20%，目标对象为 SDR 团队。”

缩小范围（v1）： 仅对标记为 ‘Hot’ 的线索发送提醒。

验收标准：

• 用户可以在线索视图中设置跟进日期
• 提醒以内置应用方式出现（而不是邮件），每天出现一次
• 用户可以一键暂缓或标记为完成
• 跟踪事件：followup_reminder_completed

现在团队可以选择证明该结果的最简单实现。

可复用的检查清单

• 谁是主要用户？
• 结果发生了什么变化，变化多少？
• v1 包含什么（并明确排除什么）？
• 什么情况会让这成为“否决”（风险、合规、支持负担）？
• 验收标准是什么，观察的唯一指标是什么？