2025年4月07日·2 分钟
Vibe 编程 vs 传统工程：速度、风险与可维护性
实用比较 vibe 编程与传统工程：在速度、风险管理和长期可维护性方面各自何时占优，帮助你根据团队与业务风险做出选择。
实用比较 vibe 编程与传统工程：在速度、风险管理和长期可维护性方面各自何时占优，帮助你根据团队与业务风险做出选择。
“Vibe 编程”是一种构建软件的方式：通过大量依赖 AI 生成的代码和你对“看起来正确”的直觉来快速推进。你描述想要的结果，接受建议的解决方案，试运行，调整提示，然后重复。反馈循环主要是：运行它，看看发生了什么，调整。它更少依赖前期规划，而是通过快速迭代直到产品感觉正确为主。
传统软件工程强调相反的方向：通过在实现前和实现中增加结构来减少意外。这通常包括澄清需求、绘制设计草图、将工作拆分成工单、编写测试、进行代码审查并记录决策。循环仍然是迭代的，但由共享标准和检查引导，目的是尽早捕捉错误。
本文在三个实用维度上比较这两种方法：
这不是一场关于哪种“正确”的道德讨论。Vibe 编程对于原型、内部工具或早期产品探索可以是明智之选。传统工程在宕机、安全事件或合规失败会带来实质性后果时是必要的。
这也不是一篇吹 AI 的文章。AI 能提升两种风格的效率：vibe 编程把 AI 当作主要驱动，而传统工程把 AI 当作结构化流程中的辅助。目标是把权衡讲清楚，以便你根据团队规模、时间线和错误代价来有意地选择。
两个团队可以构建相同的功能，但进入 main 的路径可能截然不同。差别不仅在工具——而在于“思考”发生在哪里：是在工件的前期，还是在持续的快速迭代中。
典型的 vibe 编程循环从一个明确目标开始（“添加一个带 Stripe 结账的收费页面”），然后直接进入提示、代码生成和即时动手测试。
主要工件通常有：
反馈快速且本地：运行，点击，调整提示，重复。通常在功能看起来正确且没有明显破坏时发生“合并”。
这个工作流对于独立开发者和构建原型、内部工具或需求尚在形成的小团队非常出色。
如果你在像 Koder.ai 这样专门的 vibe 编程环境中进行，通常可以保持紧密循环同时增加一些安全性：规划模式用于提前设定意图、快照用于回滚，并且在准备将原型硬化到传统流水线时提供导出源码的选项。
传统工作流在代码变更落地前投入更多工作。
常见工件包括：
反馈循环分阶段进行：产品/设计的早期反馈，然后是评审中的技术反馈，最后是测试与合并前检查带来的信心。“合并”是一个检查点：代码应可读、可测试，并且便于维护。
这种方式适合更大的团队、长期存在的代码库以及对可靠性、安全或合规有要求的组织——在这些地方，“我机上能跑”是不够的。
大多数团队会混合使用：在明确需求、评审和自动化检查的基础上用 AI 加速实现，使合并变得“平淡无奇”——这是好事。
在速度上，vibe 编程一开始看起来无可匹敌。它优化动量：前期决策少，更多“先交付能跑的东西”，并通过 AI 助力快速迭代。
当工作主要是拼装已有片段而不是设计系统时，vibe 编程表现出色。
在这些领域，最快路径通常是“先让它跑起来，再完善”。这正是 vibe 编程的优势所在。
传统工程起步慢，因为它在前期为减少未来工作而做决策：明确边界、可重用组件和可预测行为。
随着时间推移它常常变得更快，因为你会得到：
vibe 编程的隐藏成本是重工税：后来用来解开当时看似合理的捷径的时间——重复逻辑、不清晰的命名、不一致的模式、遗漏的边界情况，以及“临时”方案最终变成了永久性实现。
重工税的表现形式包括：
如果你的第一版只花两天，但下个月又增加了十天清理时间，那么你那种“快速”方式总体上可能更慢。
别只靠感觉，跟踪一些简单指标：
vibe 编程常常在周期时间上早期获胜。传统工程则在产品需要稳定、可靠交付时赢得交付前置时间。
风险不只是“有 bug”。它是你交付的东西造成实质伤害的概率：金钱损失、时间浪费、信任受损或系统宕机。vibe 编程与传统工程的关键区别在于构建过程中风险对你有多可见。
正确性： 功能在演示路径下可用，但在真实数据、边界情况或不同环境下失败。
可靠性： 请求超时、在高负载下崩溃、或在部署/回滚时出现问题。
安全： 密钥泄露、权限不安全、注入漏洞、不安全的依赖或薄弱的认证流程。
合规与隐私： 意外记录个人数据、缺少同意流程、未满足审计要求或违反数据保留规则。
vibe 编程倾向于乐观：基于当前“看起来正确”的情况向前推进。那种速度常常依赖未说出口的假设——关于输入、用户行为、基础设施或数据结构。AI 辅助开发可能通过填补空白生成看似正确但未经验证的代码来放大这个问题。
问题不在于代码总是错的；而在于你不知道它会错到什么程度，直到它上线。常见失败模式包括：
传统工程通过在发布前强制清晰来降低风险。代码审查、威胁建模和测试等实践不是形式主义——它们创造了在发布前挑战假设的检查点。
结果不是零风险，而是随着时间推移更加可预测的较低风险。
流程也会引入自身风险：延迟会让团队在压力下匆忙交付，或过度设计将你锁在不必要的复杂性中。如果团队做了太多“以防万一”的工作，你可能会因学习变慢、迁移更大、功能未能交付价值而付出代价。
实用目标是将护栏按风险对齐：失败影响越大，越需要前期结构化工作。
可维护性是代码库随时间容易被理解、更改和信任的程度。这不是模糊的“干净代码”理想——而是可读性、模块化、测试、文档和明确的责任分配的实用组合。当可维护性高时，小的产品变更仍然是小事；当它低时，每次调整都会变成一个小项目。
早期，vibe 编程看起来更便宜：你动作快，功能出现，应用“能跑”。隐藏成本会在之后显现：同样的速度导致复合摩擦——每次变更需要更多猜测、更多回归修复和更多时间去重新发现设计意图。
可维护性是产品成本，而不是审美偏好。它影响：
当 AI 辅助的输出在许多片段中产生且没有一致框架时，它会微妙地降低可维护性。常见漂移模式包括不一致命名、混合架构风格、重复逻辑和没有任何解释的“魔法”行为。即便每个片段都合理，整体也可能变成一个补丁化的拼图，没人确定标准是什么。
传统工程实践通过设计保持曲线更平缓：共享约定、模块边界、作为活文档的测试、关键决策的轻量文档以及明确的责任（谁维护哪个部分）。这些不是仪式，而是让未来变更可预测的机制。
如果你想要 vibe 编程的速度而不付出长期代价，就把可维护性当作一个你持续交付的“特性”，而不是一个“以后再清理”的任务。
调试是 vibe 编程与传统工程差异最明显的地方。当你快速交付时，很容易把“bug 不见了”误认为“理解了系统”。
vibe 编程通常使用prompt-and-try循环：把症状告诉 AI 工具，应用建议的补丁，运行 happy path，然后继续。这对孤立问题效果不错，但当 bug 由时序、状态或集成细节导致时，这种方式很脆弱。
传统工程倾向于reproduce-and-fix：先获得可靠重现，隔离原因，然后以防止同类失败的方式修复。前期慢一些，但产出是可靠且可解释的修复。
没有基本可观测性，prompt-and-try 往往会退化为猜测。"我机上能跑" 的风险上升，因为本地运行与生产数据、流量模式、权限或并发情况不匹配。
有用的可观测性通常意味着：
有了这些信号，你能减少争论到底发生了什么，花更多时间解决它。
在实践中，工具能强化良好习惯。例如，当你在像 Koder.ai 这样的平臺上部署和托管应用时，将快速生成与快照/回滚配对可以降低调试时的“恐慌因子”——尤其是当快速实验出问题时需要安全回退。
当出现故障时，按以下顺序操作：
快速的团队不是从不遇到 bug 的团队——他们是能迅速证明发生了什么并防止重复发生的团队。
vibe 编程与传统工程之间的最大差别不是工具，而是“规格”。在 vibe 编程中，规格常常是隐含的：存在于你脑中、聊天线程里或当前代码的行为中。在传统工程中，规格是显式的：书写的需求、验收标准和可在大量实现前被他人评审的设计。
隐式规格快速且灵活。它适用于你仍在发现问题、需求不稳定或错误代价低的情形。
显式规格会让你前期变慢，但能减少返工。当多人会在该功能上协作、边界情况重要或失败有真实后果（钱、信任、合规）时，这样做是值得的。
你不需要十页文档来避免混淆。两个轻量选项通常有效：
/docs/notes 文件中写一句短的“做什么/为什么/如何验证”。目标很简单：让未来的你（以及评审者）理解期望行为，而不必从代码逆向推断。
当以下情况成立时，完整需求与验收标准值得投入：
使用下面作为一个简短但充分的基线：
**Problem**: What user/business pain are we solving?
**Non-goals**: What are we explicitly not doing?
**Proposed behavior**: What changes for the user? Include key flows.
**Acceptance criteria**: Bullet list of verifiable outcomes.
**Edge cases**: Top 3–5 tricky scenarios.
**Data/contracts**: Inputs/outputs, events, permissions.
**Rollout \u0026 rollback**: Feature flag? Migration plan?
**Observability**: What to log/measure to know it works?
这个层次的结构能保持 vibe 驱动的速度，同时为生产级工作提供清晰的目标和共享的“完成”定义。
测试是 vibe 编程与传统工程差异最明显的地方——不是因为谁更在意，而是因为测试决定了速度是变成可靠性还是变成返工。
常见的 vibe 编程模式是：生成代码，点击演示路径，发布，然后修复用户反馈。这对一次性原型完全可行，但一旦真实数据、支付或其他团队依赖它，就很脆弱。
传统工程依赖可重复的自动化测试。目标不是完美，而是让“我们是否破坏了某些东西？”每次变更都变得廉价可答。
你不需要数百个测试来获得价值。高影响层通常是：
当测试为目标时 AI 的效果最好。两个实用选项：
追求覆盖率百分比可能浪费时间。相反，将精力按影响分配：
良好的测试不会减慢交付——它能防止今天的速度变成明天的火场。
代码审查是把“我机上能跑”变成“对团队也可行”的地方。vibe 编程常优先推进节奏，所以审查从没有到发布前的快速自查不等。传统工程更多把审查当作默认步骤，同行评审和受保护的合并（必须有审批才能合并）是常态。
总体而言，团队通常落入以下模式之一：
即便测试做得很强，也可能漏掉“正确但代价高”的问题：
你可以在不牺牲速度的情况下保留安全步骤：
当 AI 生成了部分代码时，审查者应明确验证：
良好的审查文化不是繁文缛节——而是信任的扩展机制。
快速迭代能迅速交付价值，但也会迅速交付错误——尤其是那些在演示中不显现的安全问题。
最常见的问题不是复杂漏洞，而是基本的卫生问题：
vibe 编程会增加这些风险，因为代码常由片段和建议拼凑而成，接受“看起来对”的解决方案而不去验证威胁模型很容易。
AI 生成的代码片段常常因为“可用”而拉入库，这可能引入：
即便代码本身干净，依赖图也可能悄然成为最薄弱环节。
把安全检查当作拼写检查：自动且始终开启。
把这些集中在 CI 中，让“快速路径”也是“安全路径”。
如果你在 SOC 2、ISO 27001、HIPAA 等规则下运营，你需要的不只是良好意图：
vibe 编程仍有可能适用——但前提是护栏成为政策，而不是靠记忆。
在 vibe 编程与传统工程之间做选择不是意识形态问题——而是要把方法与风险匹配。一个实用的规则：涉及的用户、金钱或敏感数据越多，你就越应选择可预测性而不是原始速度。
vibe 编程适合以快速学习为目标而非长期维持的情况。
适用于原型验证、内部工具、小范围演示、一次性脚本和探索性 spike（“我们能否做到 X？”）。如果你能容忍粗糙边缘和偶尔重写，速度优势是真实的。
当失败带来实质后果时，传统工程更值得投入。
用于支付与账单流程、医疗或法律系统、认证与授权、基础设施与部署工具，以及任何处理受监管或敏感数据的系统。它也适用于多开发者的长期产品，在这些情况下，入职、模式一致性和可预测的变更尤为重要。
常见的成功策略：先 vibe 探索，再用工程手段交付。
先用 vibe 编程塑形功能、验证可用性并澄清需求。一旦价值被证实，把原型视为一次性成果：在它成为“真实”之前，用清晰接口、测试、日志和评审标准重写或加固它。
如果不确定，就假设它会增长——至少在发布前添加测试与基本护栏。
一个好的混合方法很简单：用 vibe 编程快速探索，然后在任何东西变“真实”之前应用传统工程纪律。关键是设立一些不可妥协的规则，防止速度变成维护债务。
保持快速循环，但约束输出：
如果你在像 Koder.ai 这样的平台上构建（通过聊天生成完整的 web/服务/移动 应用），这些规则仍然适用——甚至更重要，因为快速生成可能超出你察觉架构漂移的能力。在生成前使用规划模式，并保持小且可审查的变更有助于在保持速度的同时避免补丁化代码库。
如果 AI 参与了生成，完成它应当意味着：
当需要从原型过渡到“真实”时，优先考虑干净的移交路径。例如，Koder.ai 支持 源代码导出 和 带自定义域名的部署/托管，使你能先快速起步，然后在不重建的情况下转向更严格的工程控制。
每周跟踪几个信号：
如果这些在交付速度不变的情况下上升，你就在为赶工付利息。
从一个低风险的功能或内部工具开始。设定护栏（lint、测试、PR 审查、CI）。发布，监控上面的指标，并仅在数据表明痛点时收紧规则。迭代直到团队能快速移动而不留下烂摊子。
Vibe 编程是一种快速、迭代的开发方式，严重依赖 AI 生成的代码和直觉，循环通常是 prompt → generate → try → adjust。
传统软件工程更有结构：澄清需求、勾勒设计、用测试实现、进行代码审查，并通过各种检查来减少意外。
当工作主要是快速拼接已知模块时，vibe 编程通常更快：
速度来自尽量减少前期规划并最大化从运行中应用得到的快速反馈。
长期来看，传统工程常常获胜，因为它减少了所谓的“重构税”（rework tax）：后续的清理、回归、重复逻辑和意外副作用。
你在前期为清晰性和一致性付出更多，但随着团队规模和代码库增长，几周或几个月后通常能更可预测地交付。
“重构税”是你为当时合理的捷径在后来支付的隐性时间成本。
常见迹象包括：
如果你不断解开昨天的代码，早期的速度就变成了持续的利息支付。
典型风险包括：
vibe 编程会增加“隐藏的”风险，因为 AI 生成的代码看起来合理，却可能嵌入未经验证的假设。
用简单、可重复的信号来衡量：
如果周期时间很短但由于修复、热修复和重写导致交付前置时间增长，你可能在用不稳定换速度。
基本可观测性能显著减少猜测和“我机器上能跑”的惊讶：
有了这些信号，你可以快速知道发生了什么，从而更快修复问题。
把精力放在高回报的少量测试上：
实用规则：对重要功能至少有正向路径 + 一个失败用例的测试。
保持轻量但一致：
审查能捕捉到测试经常漏掉的设计漂移和运行时问题。
采用混合策略：先用 vibe 去探索，再用传统工程去交付。
vibe 编程适合：
传统工程适合：
如果不确定，先加护栏（测试、CI 检查、密钥扫描、基本日志）再发布到生产。
| 因素 | 适合 Vibe 编程 | 适合传统工程 |
|---|
| 失败代价（权益） | 低 | 高 |
| 用户数量 | 少 / 内部 | 多 / 外部 |
| 数据敏感性 | 公开 / 非关键 | 敏感 / 受监管 |
| 变更频率 | 快速实验 | 稳定、有计划的迭代 |