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在开始之前，先纠正 3 个关键认知误区

在过去一年里，“AI 编码”、“AI 生成应用”、“Vibe Coding”逐渐从演示视频走向真实使用场景，但在实践中，我发现一个普遍问题：

很多人并不是“用不好 AI Coding”，而是一开始就理解错了它。

如果不先统一认知，后续所有方法论都会失效。

一、Vibe Coding 的本质是什么？

如果抽象掉具体工具，可以这样定义：

Vibe Coding，是一种以“意图表达”为起点，由 AI 生成可运行应用，并通过持续交互不断修正的应用构建范式。

这里有两个关键词需要特别强调：

• 可运行

• 持续修正

它并不是把“写代码”换成“说一句话”，而是把验证位置前移。

在传统模式中，一个想法是否成立，往往要等到：

• 原型评审

• 开发完成

• 上线之后

而在 Vibe Coding 中，验证发生得更早，也更频繁。

二、误区一：AI Coding 的价值在于“效率”

这是最容易产生的误解。

在真实项目中，最消耗时间和成本的，从来不是编码速度，而是：

• 需求是否成立

• 决策是否正确

• 是否在错误方向上持续投入

AI Coding 真正降低的，是验证成本，而不是开发成本。

当一个想法可以在极短时间内变成“能跑的系统”，很多原本需要靠经验和会议判断的决策，可以被真实使用数据替代。

三、误区二：Vibe Coding 只是低代码的另一种形式

从表面看，两者都在“降低技术门槛”，但底层逻辑不同，低代码的前提是：

• 你必须在既定组件和流程中做选择

• 边界是提前设定好的

而 Vibe Coding 的前提是：

• 你先描述“想解决什么问题”

• 再由 AI 推导实现路径

• 并允许不断推翻和重来

它并不是让“非技术人员取代技术人员”，而是让应用的第一版形态不再被工程成本强约束。

四、误区三：一次生成就可以直接上线

这是实践中失败率最高的认知，真实业务的共同特点是：

• 需求会变

• 使用中一定会暴露问题

• 几乎没有一次就正确的设计

因此，Vibe Coding 更接近一种：

“假设 → 运行 → 纠偏 → 再运行” 的循环

这也解释了为什么：

• 可修改性

• 版本回滚

• 结构可调整

往往比“第一次生成得多完整”更重要。

五、Vibe Coding 解决的不是“怎么写”，而是“什么时候该做”

综合实践经验，Vibe Coding 主要解决三个问题：

1. 是否值得继续做

2. 问题是否被真正理解

3. 团队是否在同一认知基础上决策

这也是它对产品、业务、工程三类角色影响最大的地方。

六、本讲小结

如果只把 AI Coding 看成效率工具，很容易失望；但如果把它理解为应用生成与决策顺序的改变，价值才会显现。

后续章节将基于这一认知前提展开。