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Vibe Coding？不如 Spec Coding

最近尝试了 Google 的 Antigravity、国产的 Trae，还有 Claude Code、OpenCode 等工具。作为一个很多年不写代码的人，最初被“Vibe Coding”这种概念洗脑时，确实觉得很爽：你只需要在大脑里有一个模糊的轮廓，对着 AI 描述两句，代码就稀里哗啦的出来了。

但新鲜劲过去后，我发现自己陷入了一个巨大的坑里。

“Vibe”出来的代码，全是债

当项目稍微复杂一点，超过三个功能模块后，AI 的局限性就开始暴露无遗。

最典型的问题就是缺乏全局意识。AI 就像一个只盯着脚下的修路工，你让它修一段路，它修得飞快。但如果你不看图纸，最后你会发现这段路通向了悬崖，或者和主干道根本对不上。

我在开发一些内部工具（基于 React + TypeScript + Node.js）时，遇到了以下几个“名场面”：

面条代码（Spaghetti Code）：AI 为了实现你的某个具体需求，会不断地在现有的函数里塞 if-else。它不会主动思考：“我是不是该把这部分逻辑抽离出来做成自定义 Hook？”或者“这个状态是不是该提到父组件？”
文件体积爆炸：我手头好几个项目，核心逻辑文件竟然被 AI“喂”到了 1000 行以上。由于 AI 倾向于在当前上下文中解决问题，它很难跨文件进行优雅的重构。
架构缺失：没有分层，没有解耦。数据库逻辑、业务逻辑、UI 逻辑混成一团。随着技术债的堆积，到了后期，每改一个 Bug，AI 就会反手送来三个新 Bug。

在被“Vibe Coding”毒打了几次后，我意识到：AI 可以是优秀的执行者，但它现在还当不了首席架构师。

如果你想开发的是一个可持续维护的“产品”，而不是一个一次性的“Demo”，那么你需要从“Vibe Coding”转向“Spec Coding”（基于规范的编程）。亚马逊的 Kiro 把 Spec Coding 做到了极致。

我的做法是： 把需求丢给 AI，让它先针对这个功能写一份详细的开发方案保存到 docs/ 目录。

AI 倾向于在当前上下文中解决问题，这导致了文件体积爆炸。我会给 AI 下一个死命令：“单个文件超过 500 行必须进行逻辑拆分”。

当 AI 试图在一个大文件里继续拉面条时，我会强行打断它，让它先重构（Refactor）出自定义 Hook 或子组件，然后再实现新功能。

利用 Trae 或 Antigravity 的 Planning Mode。不要直接点击执行，先问它：“我要实现方案中的功能 A，请给出你的架构修改路径”。看到它给出的改动点符合我的工程审美（比如没有污染全局状态）后，再允许它动代码。

代码写完并不算完，最重要的一步是后期审计与同步。

自我纠偏： 让 AI 扮演审计员的角色，对照文档扫描代码：“找出未完全实现的逻辑”、“指出写得不够优雅、存在技术债的地方”。通过这一轮修复和完善，才能把那些“Vibe”出来的面条代码，精炼成为更优质的代码。

文档更新： 开发过程中难免有变动，完成后第一时间让 AI 根据最终代码更新 docs/ 下的开发方案，确保文档和代码是一致的。

“Vibe Coding”本质上是一种概率博弈，它牺牲了确定性来换取速度。对于技术创业者或者独立开发者来说，速度固然重要，但可维护性才是长线竞争力的核心。

AI 时代的程序员，核心竞争力正在从“写代码的能力”转化为“定义规范（Spec）的能力”。你越是清晰地定义边界、接口和架构，AI 爆发出的生产力就越纯净，而不是一堆需要你用大量时间重构的垃圾。

与其在那儿对着 IDE 发散你的“情绪”（Vibe），不如静下心来写好你的“规范和文档”（Spec）。

最后聊一下执行这一切的核心——AI 模型。在 Spec Coding 的流程中，模型的能力边界直接决定了文档的质量，而文档的质量又决定了最终代码的上限。

最近在 Antigravity 中深度对比了 Gemini 3.1 Pro 和 Claude 4.6，结论非常明显：

Claude 4.6 Sonnet/Opus：它的文档能力明显更胜一筹。Claude 在处理复杂逻辑时的细腻程度、对边缘情况的考虑，以及对系统分层架构的理解，都显得更老辣。它写出的 Spec 往往可以直接拿来作为开发指南。
Gemini 3.1 Pro 略显“省事”：Gemini 虽然速度快，但在生成文档时偶尔会显得过于跳跃或简单。它更像是一个急于写代码的“快手员”，它的理解能力很强，但是给出的方案往往过于简化。

而在使用 TRAE 的过程中，国产模型的表现也让我很惊喜。目前比较推荐的顺序是 GLM-5，其次是 Kimi k2.5。GLM-5 在逻辑推演和对中文语境下业务需求的理解上做得非常扎实；而 Kimi 的视觉理解能力，也有着独特的优势。