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10月25日，我在昆明Trae friends活动现场分享了《我所看到的Vibe Coding实践（8条暴论）》的主题内容，以下是逐字稿。
0、About Me
大家好，我叫冷逸，我是沃垠AI的实控人、壹号员工，也是我们公司的唯一人类员工。
我常开玩笑说，这是一家非常“mini”的公司——所有的部门都在我脑子里，所有的员工都在我电脑里。
我的公众号叫**「沃垠AI」，ALL IN AI，指AI的世界沃野千里、一望无垠。我们希望能够与你一起，探索AI的无限可能，All blog for you.**
Slogan是——“努力分享一些有用、有趣的AI干货”。
我喜欢研究AI，也喜欢用AI，更喜欢研究「人和AI怎么更高效地一起工作」。
今天，我想和大家聊聊我这段时间对「Vibe Coding」的一些观察和思考。
总结成了8条“暴论”。
注意，是暴论——就是那种听起来有点极端、有点不讲道理，但背后又有那么一点道理的东西。
Slide 1 拒绝垃圾
第一条暴论是——拒绝垃圾。
优秀的模型，事半功倍。
在Vibe Coding时代，模型就是生产力。
如果你的模型不行，那你所有的vibe创意、prompt设计、workflow调教，全都事倍功半。
所以，我的第一个原则就是：要用，就用最顶级、最前沿、最先进的模型。
有人说，模型太贵了，用不起。
那我想问一句——你的时间值多少钱？一个月浪费十个小时调bug，抵得上几百块的API费吗？
记住一句话：模型便宜，人工就贵；模型贵，头发就便宜。
（互动）现场谁因为省模型钱反而加班的？举手让我看看——嗯，头发已经不多了。
所以，模型选择，拒绝将就。
别在垃圾模型上浪费好的vibe创意。
Slide 2 造个垃圾
第二条暴论是——先造一个垃圾出来。
很多人做项目，总想着一开始就要做到完美，架构、模块、命名规范全都要想清楚。
结果想了三天，代码还一行没写。
我的建议是：别管那么多，先让AI帮你跑一个能玩的demo出来。
就算是垃圾，也没有关系。能跑起来的垃圾，比想象中的完美更有价值。
我经常用AI来跑原型。它写的代码也许一塌糊涂，但能动。只要能动，接下来你就能复盘、优化、重构。
Vibe Coding的关键不是完美，而是流动。
要让灵感流动起来，让代码跑起来，让AI动起来。
现在，有很多的模型，很多的产品，很多的工具，插件、IDE、CLI……多到眼花缭乱。
但这些工具、模型，你只有用了才知道优劣，才有心得体会，才能产生创意玩法。
万事开头难，从0-1最不易。我们不妨先造一个垃圾出来。
Slide 3 榨干 AI
第三条暴论——榨干AI。
今年4月份，Manus团队提出一个概念，叫AHPU——Agentic Hours Per User。
什么意思呢？就是一个用户，每天能委托AI完成多少小时的工作（衡量用户委托AI完成任务的时间效率）。
人是不可能24小时工作的，但AI可以。
你可以吃饭的时候，让AI跑测试；你可以睡觉的时候，让AI爬数据、写报告、画图、做视频；你甚至还可以同时让多个AI在不同的平台上干一样的活，或者不一样的活……都可以。
所以我的建议是——**拉长AI的工作时间，放大AI的并发能力。**让AI为你创造“额外的时间价值”。
记住：别让AI闲着。你不压榨，别人就会压榨。
Slide 4 人人都要学提示词
第四条暴论：人人都要学提示词。
前段时间有一句话很火：“只要提示AI，就能开发应用。”
但真相是——提示词是新的编程语言。
不仅是普通用户需要学提示词，开发者同样也要学提示词。
你以为你在和AI聊天，实际上是你在写逻辑。
一句好的prompt，能省掉百行代码。
所以，我认为未来的开发者，不再是“只会写代码的人”，而是能和AI清晰沟通的人。
AI时代，开发者要努力提升提示词设计、提示词管理以及与AI的协作能力。
AI coding的本质不是“人写代码”，而是“人告诉AI要做什么”。
我们要从“怎么做”（how）转向“做什么”（what）。
人来思考做什么（设计思考），AI来实现你的想法（编码实现）。
人是导演，AI是剧组。
Slide 5 现阶段，Vibe coding ≠ 生产级
第五条暴论要稍微冷静一点——现阶段，vibe coding 不等于生产级。
现在的AI写代码，确实很强，可以快速验证想法、搭建原型、做重复性的编码任务。
但要让它进入生产级？还差点火候。
我见过AI写的代码，能跑，但容易埋坑。比如安全漏洞、逻辑隐患，甚至隐藏bug等，容易给你堆技术债。
如果是遇到一些核心业务逻辑、复杂系统架构、安全性要求高的项目开发，仍然需资深开发者进行严格的设计、审查和把关。
所以，AI coding在今天最适合的场景是——快速试错、快速创新、快速验证。
AI的代码可以用，但要带脑子地用。
最好的做法是：AI写，人审，AI再改，人再审。
btw，模型会进步的。
今天不行的，半年后可能就行了。
我们只需要，跟得上节奏。
Slide 6 Know-what 比 Know-how 更重要
第六条暴论是我最喜欢的一条：
在AI时代，Know-what 比 Know-how 更重要。
AI看似在降低门槛，实则在提高门槛。
它让强者更强，弱者更弱。
因为AI帮不了你“想什么”，它只能帮你“做什么”。
朋友@苍何 说过一句话：“如果我要请程序员，我只会请一位经验丰富、也比较贵的资深架构师，其他都交给AI，差不多可以完成过去10人团队的开发任务。”
这句话挺扎心的。
在AI coding时代，开发者的价值正在迁移：
从“代码工人”转向“系统设计者、问题解决者和AI协作者”。
未来，编程不再是拼指令，而是拼理解力。
不再是how to code，而是what to build。
Slide 7 AI 思维公式
第七条暴论，是我自己总结的一套公式——
AI思维 = （Know-what × 表达能力） + （人机协作 × 持续学习） + 创造力。
这什么意思呢？
AI时代的核心能力，不是比拼知识多，而是你能不能把知识表达出来。
不是你比AI聪明，而是你能不能和AI一起变聪明。
以及，你需要亿点点想象力。
（就像我今天分享的内容，整个大纲、PPT和逐字稿都是和AI一起创作的，大纲问了豆包、Kimi、GPT、Grok和智谱Z.ai，PPT用Trae生成，逐字稿来自GPT。如果需要了解我具体是怎么做的，欢迎我们私下交流，我应该也会把今天的逐字稿发在我的公众号上。）
人和AI不是对立的两极，而是乘法关系。
不是人 vs AI，而是人 × AI。
不是替代，而是协作；不是依赖，而是链接。
AI让我们变得更快，但只有人，能让这份速度有方向。
Slide 8 会提问比找答案更重要
最后一条暴论，也是我最想送给大家的一句话：
会提问，比找答案更重要。
在AI时代，找到答案太容易了。
真正难的是——问出一个有价值的问题。
所以，不要问“AI能帮我做些什么”，而是要想“我能与AI一起做到什么”。
未来属于会提问、会思考、会想象的人。
好奇去问，系统去想，创造去用。用人类智慧提出问题，用人工智能扩展答案。
结束语
最后我想说，
Vibe Coding不是一种写代码的方式，而是一种与AI共振的思维方式。
在这个过程中，你可能会被AI惊艳，也可能会被它气到。
但别怕。
每一次不完美的交互，都是一次进化。
我们，一起与AI进化。
谢谢大家。