Vibe Coding 不是放弃工程纪律，而是把纪律提前编码进协作流程。
人需要提供方向、约束、判断和最终验收；Agent 适合承担搜索、机械修改、测试补齐、局部重构和文档整理。两者分工越清晰，越能避免“看起来很快，实际不可维护”的结果。
这也是我在 LobsterAI 和 OpenClaw 实践中持续关注的部分：AI 不只是写代码工具，它会改变需求拆解、方案评审、测试策略和团队协作方式。
Vibe Coding 工程实践
把方案评审、边界定义、上下文管理、测试和回归验证嵌入 AI 编程流程，让 Agent 执行，人保留判断。
Problem
把需求直接丢给 AI 容易得到表面可运行、长期不可维护的代码，尤其在复杂产品和历史系统中风险更高。
Solution
用结构化 prompt、Plan/Edit 模式选择、任务边界、测试约束和人工评审，把高级工程师的纪律注入 AI 协作流程。
Impact
让 AI 编程从随机试错变成更可控的工程协作方式，提升执行效率，同时减少错误方向上的无效产出。