昨天那篇文章里，我写了一个现象：
Vibe Coding 正在被大量非技术人员用来“包装能力”，甚至直接骗老板、骗投资人。
很多人误以为：只要会和 AI 聊天，就等于会做软件。
但今天我想继续把话说清楚一件事：
Vibe Coding 本身没有问题，问题出在“没有方法论”。
“氛围编码（Vibe Coding）”的概念：用自然语言与 AI 交互，让大型语言模型（LLM）驱动生成可执行软件——所谓“你不写代码，它写代码”。
这一现象被视为编码门槛降低、软件民主化的标志 。很多非技术人员把它当成“让 AI 写代码就完事”的捷径来用，最终产出的是“看上去能跑但不靠谱的东西”。
这恰恰触及了当前 vibe coding 本质上的核心问题：它没有方法论、没有工程流程、没有质量保障。
Vibe Coding 的核心误区
从现有讨论来看，氛围编码有几个被过度鼓吹的点：
“不用懂代码也能写软件”。这实际上把 AI 当成了自动生成器，而忽视了需求规范、边界条件、架构设计等工程核心能力。LLM 生成的结果往往是“看起来可运行”，但不等于“工程可用”。开发者对底层逻辑的盲目信任可能导致深层缺陷、难以维护甚至安全风险 。
忽略工程过程中的质量保障。测试、审查、性能、安全检查等是软件工程不可或缺的一环。Vibe Coding 若只停留在“自然语言去 AI 生成代码”，则极易产生技术债，甚至在生产系统中引入漏洞。已有研究发现，AI 生成代码在安全性方面表现很糟糕：多数生成代码能运行，但安全性低至约 10% 合格——这是绝不能忽视的风险指标 。
过度依赖黑箱输出。将 AI 作为“代码的制造机”，忽视对行为、结果、长期效果的理解，会导致未来维护成本高昂。尤其在大型系统中，缺乏语义理解与架构视角将严重阻碍后续迭代和扩展能力 。
真正靠谱的 Vibe Coding：工程方法论的核心要素
要把 vibe coding 从“看上去会写代码”变成“工程上可靠的软件开发实践”，必须引入系统性的方法论。
我建议将可靠的 AI 编程协作拆解成下面几个层面：
（1）精确需求工程：先写 Specs 再谈 AI
靠谱的编码始于清晰的需求，而不是随意的描述。非技术人员往往把“想法 -> 入口提示词”当作等价流程，这是缺乏需求工程的根本错误。
这不仅有利于 AI 生成更准确的代码，也让AI成为“需求执行者”，而不是“随意输出者”。
（2）Prompt Engineering 不是随意对话，而是工程接口
AI 与开发者的对话，应该被视作一种交互式 API 接口设计：
这类似软件工程中的“接口契约”和“设计规范”，但转向自然语言与 AI 的协同。
（3）测试驱动与验证体系引入
AI 生成的代码不能被默认接受，一定要建立自动化测试和验证系统：
单元测试、集成测试；
性能与安全扫描；
模拟边界条件与异常场景。
这种“先有测试再验证”的做法，是传统工程的核心。它不是靠手工 eyeball 去看结果，而是通过定义明确的验收标准来衡量质量。
（4）人机协作模式：从“黑箱生成”到“协同推进”
靠谱的 vibe coding 并不是人类放任 AI 自主输出，而是在需求驱动、规范约束、反馈循环三者之间建立协作：
计划驱动（Planning-Driven）：定义开发步骤、迭代目标；
迭代对话（Iterative Conversational Collaboration）：与 AI 进行循环式细化；
上下文增强（Context-Enhanced）：AI 结合项目历史、架构限制生成代码；
测试反馈闭环：结果反馈用于引导下一轮生成。
这些模式已在学术综述中被提出作为可操作框架，而非“凭感觉就生成”的随意式生成方式 。
（5）输出审查、重构与文档
很多人误以为 AI 写的代码就等于产出。在工程层面，AI 生成只是起点：
这一步骤是把代码转变成可维护资产的关键。
🧭 为什么这套方法论比随意 prompt 更靠谱？
🔹 它 不把 AI 当成神算子，而是当成执行引擎；
🔹 它 建立了人机协作的工程流程，而不是单向生成；
🔹 它 强调结果可验证、可维护、可扩展；
🔹 它 避免技术债积累和安全漏洞风险。
目前看，如果没有这些方法论，再强大的 AI 也只能产生看上去会用、但在工程语境下脆弱、不可控的系统。
📌 结语：从“Chill 感觉”走向“工程规范”
Vibe Coding 的名字很酷，但如果只停留在“AI 写代码就完事”的层面，它很快就会像“假泡沫”一样散去。
真正靠谱的 AI 编程实践不是靠感觉，而是靠工程方法、流程规范、验证体系和人机协作框架。
未来的软件开发，并不是程序员失业，而是程序员从写每行代码，转向写需求、设定规则、指导 AI 产出高质量、可维护的代码。这才是 真正工程化的 vibe coding。
