超越 Vibe Coding

一种追求速度和创意的编码方式，其本质是探索而非构建。

• 工程属性: 优先考虑速度而非质量。 常常忽略可维护性、健壮性和安全性。
• 适用场景: 仅限于原型验证 (Prototyping)、最小可行产品 (MVP) 的早期探索，或生成一次性脚本。
• 结论: Vibe Coding 的产出物不应直接进入生产代码库。

将AI整合进严谨的软件工程实践中，作为提升效率的倍增器。

• 工程属性: 遵循完整的软件开发生命周期 (SDLC)。工程师利用AI辅助完成任务，但仍主导架构设计、代码审查和质量保证。
• 核心价值: AI成为强大的协作者，帮助工程师更快地编写样板代码、调试问题和部署应用，但工程决策权始终在人。

高质量的输入是高质量输出的前提。将工程思维前置，能最大化AI的效能。

• 实践方法: 在请求AI编码前，先编写清晰的需求规范、伪代码或任务分解列表。这是典型的将复杂系统分解的工程能力体现。
• 效果: 避免AI进行过多猜测，减少上下文丢失和错误累积的风险，产出更符合架构和需求的代码。

测试是应对AI生成代码不确定性的最可靠防线。

• 作用: 编写单元测试和集成测试不仅可以验证AI代码的正确性，还能在AI后续修改破坏现有功能时提供即时反馈。
• 工程价值: 这是对AI进行风险管理的关键一环。 它确保了无论代码由谁生成，项目的代码覆盖率和质量底线都得以维持。

随着AI代码产量的增加，审查的深度和重要性不降反升。

• 审查AI的“思路”: Addy强调，他会仔细阅读AI工具的“思考日志”或生成步骤，这类似于审查一位初级工程师的问题解决思路。
• 瓶颈与机遇: 虽然人工审查会成为瓶颈，但这也是高级工程师传授经验、把控代码规范和架构一致性的关键节点。

工程师的角色可能从“执行者”转变为“指挥家”，管理一个由AI代理组成的虚拟团队。

• 工程任务: 适合委托给代理的任务包括：依赖版本迁移、自动化处理技术债、编写和更新测试用例等。
• 未来挑战: 核心工程挑战在于开发有效的工具和流程来管理这些代理，处理合并冲突，并进行高效的批量验证和审查。

AI在提升新工程师上手速度（Onboarding）方面潜力巨大。

• 应用: 新人可以使用AI来解释陌生的代码库、理解复杂的架构模式或学习新的编程范式，AI扮演了一个24/7在线的耐心导师角色。
• 对团队的价值: 可以显著缩短新成员达到生产力状态的时间，并减少高级工程师在基础问题上花费的时间。