vibe coding = 人类负责高维意图与审美判断，AI 负责在巨大实现空间中持续逼近这个意图的开发范式。

下面是这个范式的完整前沿框架。

第一层：范式转移层（这是根，不理解这一层，后面全是误用）

传统编程是：
Specification → Implementation → Debug

vibe coding 是：
Intent → Sampling → Selection → Refinement

也就是说，你不再假设“我能一次把需求想清楚”，而是默认：
1）意图本身是模糊的
2）实现路径是可被搜索的
3）好的结果是被“挑出来”的，而不是被“设计出来”的

这意味着一个根本变化：
你不是在“构建系统”，你是在“探索可能性空间”。

最前沿团队已经把“第一次写对”当成反模式。

第二层：意图表达层（vibe coding 的真正技术核心）

前沿的 vibe coding，不是“随便说一句话让 AI 写代码”，而是多通道意图表达。

成熟实践里，意图至少包含五种信号：

1）目标意图
你想解决什么问题，用一句不带技术词的话描述
例如：不是“做一个推荐系统”，而是“让用户 3 秒内觉得这个东西懂他”

2）审美意图
不是 UI，而是感觉
比如：克制 / 冷静 / 不打扰 / 工程感 / 玩具感

3）边界意图
明确说清楚“什么我不想要”
例如：不要为了可扩展性提前复杂化，不要引入状态机

4）时间意图
这是前沿里非常少人意识到的
你要告诉 AI：这是一次性原型？三个月会推翻？还是会长期维护？

5）风险偏好
你能容忍什么失败
性能？安全？数据一致性？
AI 会据此选完全不同的实现路径

高手和普通人的差距，不在代码，在于意图表达的密度。

第三层：生成策略层（从“让 AI 写”到“让 AI 搜索”）

前沿 vibe coding 已经很少“只生成一次”。

而是三种生成策略并行：

1）多样性采样
同一个意图，让 AI 给出 3～5 种完全不同的实现思路
你不是在选“哪段代码好”，而是在选“哪种方向对”

2）对抗式生成
刻意让 AI 扮演“过度工程派”“极简派”“性能狂魔”“未来主义者”
用冲突逼出你真正的偏好

3）渐进逼近
先生成粗糙但方向对的版本，再逐轮压缩、约束、收敛
而不是一开始就追求“看起来很专业”

这一步，本质上你已经在做设计空间管理，而不是写程序。

第四层：判断与审美层（这是人类不可替代的核心）

到目前为止，AI 都还能做。
但这一层，决定谁是顶级 vibe coder。

你要判断的不是：

• 这段代码对不对
  而是：

• 这段代码“味道对不对”

这里有几个前沿判断标准：

1）复杂度与收益比
有没有用 5 倍复杂度解决 1.2 倍的问题？

2）未来弹性
不是“是否可扩展”，而是“未来我推翻它时痛不痛”

3）心理模型一致性
这套代码是否符合人类直觉，而不只是机器逻辑？

4）认知负担
半年后你再看这段代码，会不会骂当初的自己？

vibe coding 的“vibe”，本质是工程审美。

第五层：反馈闭环层（把开发变成一个控制系统）

最前沿的实践，会建立明确的反馈信号：

1）人类主观反馈
“我看着就不舒服”“这里让我不安心”——这不是情绪，是信号

2）运行时反馈
快速跑、快速看、快速扔
不是测试覆盖率，而是“现实摩擦”

3）反向提问
把结果丢回给 AI：
“如果这是一个错误设计，它最可能错在哪里？”

这一步，让 vibe coding 从“灵感流”变成“工程系统”。

第六层：角色升级层（工程师正在变成什么）

在这个框架里，工程师的角色已经不是：

• 写代码的人

而更像：

• 意图设计师

• 约束制定者

• 实现评审官

• 技术债裁判

你更像一个导演 + 总工 + 产品判断者。

这也是为什么你会看到一个趋势：
懂 vibe coding 的工程师，正在快速替代中间层岗位。

第七层：未来前沿（还没普及，但已经在发生）

几个你应该盯住的方向：

1）长期意图记忆
AI 不再只理解“这一轮你想要什么”，而是理解你一贯的品味

2）代码人格一致性
系统会主动保持“像同一个作者写的”

3）自动反 vibe 检测
AI 主动指出：这里可能违背你之前的偏好

4）从代码到系统行为的 vibe
不只管实现方式，而是管系统整体“行为气质”

最后给你一句判断标准，帮你自检是否真的在 vibe coding：

如果 AI 离开，你是否还能判断“哪个方案更对”，而不是“哪个能跑”？