如果你今天开始一个项目，不管是 SaaS、内部工具、AI 产品、数据系统，还是一个看似很小的脚本，用传统工程思维，你大概率会从“技术选型”开始；而用 vibe coding 的视角，你第一步就会意识到：选技术是过早的承诺。

真正的起点不是代码，而是一个极其克制的问题：
这个项目，最终应该给人一种什么感觉？

这不是产品愿景，而是工程愿景。很多系统后期崩坏，不是因为技术不行，而是因为一开始没有定义“什么样的复杂度是不可接受的”。

在 vibe coding 的项目启动阶段，最重要的产出不是 README，也不是架构图，而是一个意图密度极高的起始上下文。你要在第一轮就把 AI 带进你的判断体系，而不是让它在真空中自由发挥。

你可以把启动阶段理解为：给 AI 一个“人格重力场”。

你会告诉它，这个项目追求速度而不是完美；你会告诉它，半年内可能被推翻；你会告诉它，你宁愿手动修一点脏代码，也不想引入复杂抽象。注意，这些话如果你不说，AI 会默认走向“工程教科书最优解”，而那往往是最不适合早期项目的。

当这个意图场建立完成后，真正的编码并不是“实现需求”，而是一次实现空间的探索。

在传统模式下，你写的是“一个方案”。
在 vibe coding 下，你生成的是“多个世界线”。

你会刻意让 AI 给出几种互相冲突的实现方向：一种极简、一种偏未来、一种偏保守。你不急着挑代码，而是在挑“哪一种世界里，这个项目活得最久、最舒服”。

这里有一个非常反直觉但极其重要的点：
vibe coding 的第一版代码，质量通常要“刻意不那么好”。

因为第一版的使命不是稳定，而是暴露你的真实偏好。只有当你看到某种实现让你本能地产生排斥，你才真正知道“我不想要什么”。这是传统需求分析永远给不了你的信息。

当你选定一条世界线后，项目才进入真正的推进期。但即便在推进阶段，vibe coding 也不会把系统一次性“搭完”。相反，你会把项目拆成一系列可以随时推翻的局部闭环。

每一个模块的实现逻辑都遵循同一个原则：
先对齐感觉，再补齐正确性。

你会先问：
这个模块的存在，会不会让系统显得“笨重”？
它是否符合我对这个项目的心理模型？
如果我明天要删掉它，会不会牵一发动全身？

只有当这些问题的答案都让你心里平静，你才会允许 AI 去“把它写好”。

在这个过程中，AI 的角色也在发生变化。它不再只是“代码生成器”，而更像一个持续提出方案、并等待你否决的技术合作者。你不是在纠错，而是在校准。

这也是为什么，在 vibe coding 的中期阶段，最重要的不是 prompt 技巧，而是否定能力。你要非常频繁地对 AI 说“不，这个不对劲”，而且不一定能说清楚为什么。

这是一个关键分水岭。很多人卡在这里，是因为他们误以为“说不清楚”代表自己不专业。事实上，在复杂系统中，说不清楚但能判断对错，恰恰是专家的标志。

当项目逐渐成型，vibe coding 的优势会在一个地方集中爆发：重构。

传统重构是痛苦的，因为你推翻的是自己辛苦写出来的代码；而在 vibe coding 里，大量代码本就带着“可抛弃”的心理预期。你更关心的是：
系统的 vibe 有没有被破坏？

你会发现，很多重构并不是因为性能或规范，而是因为“现在这个系统开始让我不想碰它了”。这是一个极其高价值的信号。

在项目后期，vibe coding 并不会消失，而是进化成一种守恒机制。你不再频繁生成新代码，而是用 AI 作为“审美守门员”：让它帮你检查新增改动是否违背了最初的意图，是否引入了隐性复杂度。

这时，AI 开始像一个懂你脾气的老同事，而不是一个随叫随到的外包。

如果把整个项目周期压缩成一句话，那么 vibe coding 的项目不是被“设计”出来的，也不是被“写”出来的，而是被不断筛选、修正、逼近出来的。

它允许你在不确定中前进，而不是假装自己一开始就知道答案。

这也是为什么，站在 2025 年这个节点看，vibe coding 并不是工程师的退化，而是一次角色回归：
从实现者，回到判断者。

下一步，如果你愿意，我们可以继续往下走：
要么我直接用这个框架，套到你正在做的某一个具体项目上；
要么我拆解一位真实顶级独立开发者的项目，逐步标出他在每个阶段的 vibe 决策点。