今年，“Vibecoding” 的概念席卷了技术圈。像 ClaudeCode、Lovable 这类产品，号称只需一句自然语言就能生成整套应用；CodingAgent 更是通过不断的 Action-Observation 循环，模仿人类一步步完成复杂任务。似乎一夜之间，程序员不再需要写一行代码。甚至我身边的同学都在问：“你们组是不是已经全员拥抱 Vibecoding，不再手写代码了？”
前段时间，我也陷入了某种“技术焦虑”。我试了几次 ClaudeCode，但始终觉得不如 Cursor 或 GitHub Copilot 结合自己手写来得顺手。我开始怀疑：是不是我的开发模式太落后了？我是不是应该强迫自己用 Vibecoding 把熟悉的技术栈和应用重构一遍？
但在参加了一次线下活动后，我发现我的困境并非个例。“起步快，维护难”是 Vibecoding 开发者共同面临的痛点。
虽然用自然语言快速生成一个 Demo 很爽，但随着 CodingAgent 长期介入修改，业务复杂度不断叠加，问题开始显现：模型经常无法通过自然语言精准理解需求，或者出现了“修好 A 功能，却搞坏了 B 逻辑”的回归 Bug。这其中，既有模型缺乏全局代码上下文的原因，也有自然语言本身描述不清、逻辑前后矛盾的问题。
这时候，程序员的价值反而以一种戏谑的方式回归了。
当普通用户面对 Vibecoding 的错误束手无策时，有经验的程序员往往能代入“代码视角”，告诉用户：“你应该这样跟模型描述数据结构，那样定义接口约束……” 甚至有资深开发朋友开玩笑说：“以后毕业了就去当‘Vibecoding 沟通员’，专门替普通用户把需求‘翻译’给 AI 听。”
这让我联想到为什么我至今无法完全拥抱 Vibecoding。
在我维护那 10,000 行代码的应用时，我的掌控感来源于对代码粒度的精准把控。改一个需求，我能在一分钟内定位到具体脚本。在 Copilot 的辅助下，我处于一种“人机协同”的心流状态：Tab 键补全、手动微调、再 Tab 补全；遇到复杂逻辑，我选中十行代码，让 AI 针对性生成，然后打断点、看日志、本地测试。
这是一个** “半自动” **的流程。我需要在多个脚本间跳转，把大需求拆解为小逻辑。虽然听起来没有 Vibecoding 那么科幻，但这让我避免了把整个需求扔进“黑盒”后产生的不可控风险。
要克服 Vibecoding 的局限，不仅需要模型具备更强的上下文理解能力，更需要用户具备极高的“需求描述能力”。这恰恰是一个悖论： 如果我要把新旧业务逻辑的关系描述得滴水不漏，其成本可能远高于我直接写那一段代码或手动修改。
代码和伪代码，本质上就是比自然语言更高效的逻辑载体。
所以，对于程序员来说，Vibecoding 不一定是效率的最优解。代码作为一种精确语言，在描述复杂逻辑时具有自然语言无法比拟的高带宽特性。未来的开发效率提升，可能在于如何更好地结合“全自动的生成”与“半自动的控制”。
