但在容错率极低的领域（比如金融量化），我对此持保留态度：

“你不能指望开局就吃毒蘑菇的人，能彻底意识到什么才是真正有营养的食物。”

如果连基础的架构品味和边界都没有建立，上来就把系统级任务全盘托付给 AI 的“幻觉”与“概率”，那不叫极速交付，那叫在雷区蹦迪。拿这样的代码库去面对市场的极端行情和 VC 的尽职调查，本质上是对资金的不负责任。

在这个大模型时代，我们还有必要学编程、写代码吗？
我的答案是：绝对有。

只不过我们不再是毕业即赛博搬砖，而是要成为合格的 “Vibe Initiator”（基调发起者 / 框架奠基人）。

1. v0.0.1 是不可让渡的认知校验

一份纯手写的、骨干清晰的框架核心（v0.0.1），是不可被 AI 替代的。它不仅仅是为了给随后介入的 AI 提供充分的、带有强制约束的上下文，它更是对开发者内心业务逻辑的一次深度梳理。

系统的心跳怎么跳？数据流的生命周期是怎样的？最核心的断言（Assertion）和状态机如何流转？这些必须由人来定。

只有当你自己亲手跑通了 v0.0.1 的 MVP(Minimum Viable Product)，你才能理直气壮地说：这个东西在工程上具有可行性，且我真正、完全地理解了这个项目。

2. AI Coding 与 Vibe Booming 的分野

确立了 v0.0.1 之后，接下来才是上大模型的时候：真正的 AI Coding， 是 AI 在你手写的框架内，模仿着你的范式，去填充那些冗杂的 API 对接、写测试用例、做数据清洗。它生成的所有东西，都在你的 Schema（模式）管辖范围内，是可预期、可即时审核（Auditable）的。你是主人，它是拥有无限体力的学徒。

相比起来，对于描述开局就把AI当作许愿池的开发方式，Vibe Coding这个词我认为还是太褒义了：应该叫“Vibe Booming”。连核心数据结构都没想清楚，就用几句模糊的自然语言让 AI 生成成百上千行基建级的核心逻辑代码。你以为你在创造，其实你只是在眼睁睁看着代码库“原地爆炸”。

3. 结语：控制论的回归

越是强大的引擎，越需要坚固的方向盘和清醒的领航员。这点是可以从各高校的AI编程课程中越来越强调架构反思能力得到呼应的。

把从 0 到 0.1 的架构设计（Schema & Invariants）牢牢握在自己手里，把从 0.1 到 1 的繁文缛节交给 AI。

不要做被 AI 幻觉裹挟的 Yes-man，做那个向AI定义规则的 Vibe Initiator。