当我们进行AI编程时，往往会陷入只提需求、不理解实现细节的情况，这些情况下AI 编程确实能跑起来，但容易出现下面几类风险。

1. 需求表达不够精确，AI 会“脑补”

你可能说：

> 做一个用户登录功能。

但 AI 会自己补充很多细节：

• 用账号密码还是手机号验证码？

• 是否需要注册？

• 是否需要忘记密码？

• 密码如何加密？

• 登录态存在 Cookie、Session 还是 JWT？

• 失败多少次锁定？

• 后台接口返回什么格式？

• 前端路由怎么跳转？

如果你没有明确说明，AI 会按它自己的常见经验生成代码。结果可能“看起来能用”，但不一定符合你的真实业务。

这就像你对程序员说“做个订单系统”，但没讲清楚订单状态、退款、支付、库存、异常流程，最后做出来的东西可能和你想象完全不同。

2. 你很难判断代码质量

如果你不了解编程细节，AI 给你一大段代码，你可能只能判断：

• 页面能不能打开

• 按钮能不能点

• 功能大概能不能跑

• 但你很难判断：

• 代码结构是否混乱

• 是否有安全漏洞

• 是否有性能问题

• 是否可维护

• 数据库设计是否合理

• 是否有重复代码

• 后续扩展会不会很痛苦

• 错误处理是否完整

这会导致一种情况：项目早期进展很快，后期越来越难改。

3. AI 很容易做出“能跑但不稳”的东西

AI 编程经常可以快速做出 demo，但生产级系统还需要很多隐性要求：

• 输入校验

• 权限控制

• 异常处理

• 日志记录

• 数据一致性

• 并发问题

• 回滚机制

• 边界情况

• 测试覆盖

• 部署配置

• 环境变量管理

如果你只是说“实现某功能”，AI 往往会优先实现主路径，也就是最理想的情况：

> 用户正常输入 → 点击按钮 → 成功返回 → 页面显示结果。

但真实系统中大量问题发生在异常路径：

• 用户乱输

• 网络失败

• 接口超时

• 数据为空

• 重复提交

• 权限不足

• 数据库写入失败

• 老数据格式不兼容

如果你不主动要求，AI 可能不会充分处理。

4. 你会过度依赖“感觉正确”

AI 生成的代码通常很自信，看起来也像那么回事。问题是：它可能错得很隐蔽。

比如：

• 调用了不存在的 API

• 用了错误的库版本写法

• 数据库字段名不一致

• 类型定义和真实数据不匹配

• 安全逻辑看起来有，但其实绕得过去

• 修一个 bug 的同时引入另一个 bug

如果你不懂技术细节，就容易被“代码看起来专业”迷惑。

5. 需求变更会变得困难

老板/产品式表达常常是：

> 这个页面再加一个筛选条件。

> 这个流程稍微改一下。

> 这个权限再细一点。

> 这里加个导出。

> 这个字段换个含义。

如果一开始没有好的架构，AI 可能会用“补丁式开发”：

• 哪里需要就在哪里加逻辑

• 复制粘贴一段相似代码

• 临时加几个 if

• 绕过原来的设计

• 直接改数据库结构但不处理历史数据

短期看很快，长期看会变成“屎山”。

你越不懂底层结构，越难发现项目正在变复杂、变脆弱。

6. 安全问题特别容易被忽略

如果你不是技术背景，很容易只关注“功能能不能用”，但很多风险在表面上看不出来。

比如：

• 后端接口没有鉴权

• 普通用户可以访问管理员数据

• 密码明文存储

• SQL 注入

• XSS

• 文件上传漏洞

• 敏感信息泄露

• API key 写死在前端

• 用户可以篡改请求参数获取别人的数据

这些问题不一定会让系统马上报错，但一旦上线就可能造成严重后果。

7. 你可能不知道“什么该让 AI 做，什么不该让 AI 自己决定”

AI 很适合做：

• 根据明确需求生成代码

• 改已有 bug

• 写工具函数

• 生成页面

• 重构局部代码

• 写测试

• 解释代码

• 补充文档

但不应该完全让 AI 自己决定：

• 核心业务规则

• 数据权限模型

• 数据库结构

• 支付、资金、订单状态流转

• 安全策略

• 架构选型

• 复杂系统边界

• 长期维护方案

如果你不知道哪些地方重要，就容易把关键决策交给 AI 随机发挥。

8. 沟通成本会变成“反复试错”

你可能会进入这种循环：

• 你说一个需求

• AI 写代码

• 你运行后发现不对

• 你说“不是这个意思”

• AI 改

• 又产生新问题

• 继续改

• 项目越来越乱

这其实不是 AI 不行，而是需求没有被拆清楚。

AI 编程更像是你在带一个执行力很强、但不完全理解业务的程序员。如果你给的是模糊指令，它会积极执行，但不一定执行对。

9. 最大的问题：你缺少“验收标准”

产品经理视角不是坏事，真正的问题是只有需求，没有验收标准。

比如你说：

> 做一个任务管理页面。

这不够。

更好的表达是：

> 做一个任务管理页面，包含任务列表、创建任务、编辑任务、删除任务、按状态筛选。任务字段包括标题、描述、负责人、截止日期、状态。状态包括未开始、进行中、已完成。删除任务前需要二次确认。创建任务时标题不能为空。列表默认按截止日期升序排列。

再进一步，还应该有验收条件：

• 当标题为空时，点击保存显示错误提示

• 当创建成功后，弹窗关闭并刷新列表

• 当接口失败时，显示错误消息

• 删除任务时必须确认

• 状态筛选切换后列表立即更新

• 页面刷新后筛选条件是否保留，需要明确

这类描述越清楚，AI 越可靠。

—

那你应该怎么办？

你不需要变成专业程序员，但需要补齐三种能力。

1. 学会写“可执行需求”

你不用写代码，但要能写清楚：

• 目标是什么

• 用户是谁

• 输入是什么

• 输出是什么

• 正常流程是什么

• 异常情况是什么

• 数据字段有哪些

• 权限规则是什么

• 验收标准是什么

你可以用这个模板：

“`text

• 功能名称：

• 目标：

• 使用者：

• 页面/接口：

• 主要流程：

• 数据字段：

• 权限规则：

• 异常情况：

• 验收标准：

• 不需要做的内容：

“`

2. 学会问 AI 技术风险

每次让 AI 开发前，可以先问：

“`text

在实现这个功能前，请先分析：

需要改哪些文件？

涉及哪些数据结构？

有哪些边界情况？

有哪些安全风险？

有哪些实现方案？

你推荐哪种方案，为什么？

先不要写代码。

“`

这样可以避免 AI 直接冲进去乱改。

3. 学会让 AI 自检

功能写完后，不要只问“完成了吗”，而要问：

“`text

请检查刚才的实现：

是否满足所有需求？

是否有遗漏的边界情况？

是否有安全问题？

是否有重复代码？

是否需要补充测试？

是否有潜在的维护问题？

“`

如果是重要功能，还可以让 AI 写测试用例，或者让另一个 AI 角色做 code review。

—

我的判断

Vibe coding时像老板/产品经理不是问题，甚至是优势。因为软件最终是为业务服务的。

真正的问题是：如果你只会提模糊需求，而不会定义边界、规则和验收标准，AI 会帮你很快地制造出一个看起来能用、但长期不可靠的系统。

比较理想的状态不是你变成程序员，而是你变成一种“懂技术协作方式的产品负责人”。

你至少需要掌握：

• 如何拆需求

• 如何定义验收标准

• 如何识别高风险模块

• 如何要求 AI 先设计再编码

• 如何让 AI 做测试和自检

• 如何控制代码变更范围

一句话总结：

> AI 编程降低了写代码的门槛，但没有降低做软件的复杂度。你可以不懂每一行代码，但不能不懂需求边界、业务规则、验收标准和风险控制。