前两篇聊了 Vibe Coding 的质量把控和逻辑黑洞。这一篇来聊一个更本质的问题：

**哪些代码不适合用 Vibe Coding？**

这不是要否定 Vibe Coding。恰恰相反，正确回答这个问题，是真正用好 Vibe Coding 的前提。

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## 一个常见误区

很多人对 Vibe Coding 的态度是两个极端：

- **极端一**：什么都要 AI 写，人只负责复制粘贴运行
- **极端二**：AI 写的不靠谱，还是自己手写最安全

极端一会把代码质量完全交给 AI，风险不可控。极端二则完全放弃了 AI 带来的效率提升。

正确的态度是：**在 Vibe Coding 模式下，建立清晰的能力边界，知道哪些场景可以交给 AI，哪些场景必须自己来。**

这个边界不是固定不变的，它取决于你的业务复杂度、代码的关键程度、你自己的技术积累。

但有一些场景，是相对明确的。

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## 不适合 Vibe Coding 的六类代码

### 1. 涉及金钱的代码

支付、退款、佣金结算、优惠券核销——任何和钱打交道的代码，都是高风险区域。

为什么 Vibe Coding 在这个领域特别危险？

因为这类代码的 bug 通常不会让程序崩溃，它会让程序**看起来正常运行，但数字是错的**。

AI 生成的支付逻辑可能：
- 浮点数计算没有用 Decimal 类型
- 折扣叠加的顺序处理错误
- 并发情况下余额扣减出现 race condition
- 时区处理错误导致计费周期偏差

这些 bug 在单元测试里很难发现——边界条件测试需要你精确知道正确结果是什么，而 AI 不知道你业务的正确结果。

**正确的做法：** AI 可以帮你写工具函数（比如金额格式化、字符串解析），但核心的结算逻辑必须由你推导、实现、review。

### 2. 数据迁移脚本

数据库迁移脚本是 Vibe Coding 的另一个高危区。

原因很直接：迁移脚本的容错空间极小。一旦上线出问题，往往需要在极短时间内回滚，而回滚本身又可能引发新的问题。

AI 写的数据迁移有几个常见问题：

- 没有事务包装，中途失败会导致数据状态不一致
- 没有做备份，直接 UPDATE 或 DELETE 危险数据
- 大数据量场景下没有分批处理，引发数据库锁表
- 对 Schema 的理解不够精确，生成的 SQL 有隐性假设

**正确的做法：** 数据迁移这类脚本，要么自己手写，要么让 AI 写初稿，但必须由具备 DBA 思维的工程师完整 review，并且在上线前做完整的备份和回滚方案。

### 3. 安全相关的核心逻辑

认证、授权、会话管理、密码处理、API 鉴权——这些代码是攻击者的靶心。

AI 生成安全代码有一个系统性问题：**AI 会忠实地复现它训练数据中常见的代码模式，包括有漏洞的模式。**

举例：

- AI 可能会生成用 `==` 比较密码的代码（时间侧信道攻击）
- AI 可能会生成用 MD5 存储密码的代码
- AI 可能会生成不验证 JWT 签名的代码
- AI 可能会生成 SQL 用字符串拼接而不是参数化查询

安全代码的特殊性在于：**它需要在攻击者的视角下通过审查，而不仅仅是"功能正常"。**

**正确的做法：** 认证和授权相关的代码，必须由有安全背景的工程师来设计和 review。AI 可以帮忙写测试用例（测安全漏洞也是测试），但核心逻辑的设计和实现不能外包给 AI。

### 4. 并发与分布式相关代码

锁、信号量、分布式事务、消息队列的消费逻辑、幂等性实现——这类代码在单线程环境下测试几乎完美，一上线遇到并发就出问题。

为什么 AI 生成的并发代码特别容易出问题？

因为 AI 通常基于"happy path"（正常流程）生成代码，它很难在你的 prompt 之外主动考虑并发场景。除非你明确告诉它：

> "这个函数在并发场景下会被多个 worker 调用，需要保证原子性，同时要避免死锁。"

但问题在于：**你通常不知道你需要说这句话，除非你已经踩过这个坑。**

**正确的做法：** 并发相关的代码，建议自己推导 + AI 辅助写实现。自己推导的意思是：你在让 AI 写代码之前，已经想清楚了这个场景下的并发模型、竞态条件、边界情况。

### 5. 依赖第三方行为的胶水代码

AI 擅长写纯粹的逻辑代码——给定输入，算输出，结束。

但 AI 不擅长处理**外部系统的不确定性**。

比如：

- 调用第三方支付接口，需要处理 23 种不同的错误码，各自对应不同的重试策略
- 爬虫代码需要处理 15 种不同的反爬策略，每种需要不同的绕过方式
- 集成邮件服务，需要处理发送失败、退信、域名黑名单等边界情况

这类代码的有效性高度依赖你对第三方系统的理解。AI 能给你一个"看起来合理"的默认实现，但"看起来合理"不等于"覆盖了你遇到的实际场景"。

**正确的做法：** AI 可以帮你写初稿和工具函数，但胶水层的错误处理逻辑，必须基于你对第三方系统的实际观察来补全。

### 6. 需要"上下文积累"才能写好的代码

这是最容易被忽视的一类，但也是日常开发中最常见的。

比如：

- 继承了一个运行了三年的项目，现在要加一个新功能，这个功能需要理解现有系统的 8 个模块的数据关系
- 要写一个性能优化，需要知道线上的流量特征、数据量级、慢查询的具体表现
- 要写一个 A/B 测试框架，需要理解现有系统里流量分配、指标埋点、实验配置的现状

这些场景的共同点是：**代码的质量高度依赖对上下文的理解，而上下文需要时间积累，不是一段 prompt 能传递的。**

AI 可以帮你读代码、总结代码，但它没法替你积累那些只有长期浸淫在一个系统里才能获得的直觉。

**正确的做法：** 这类场景下，AI 可以帮忙做调研（读代码、查资料），但核心的设计决策和实现，还是需要人来做。如果强行让 AI 写，它会基于它读到的上下文给你一个"看起来正确"的答案——但那个答案未必考虑了所有你没让它读的上下文。

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## 两个判断标准：出事谁扛 + 多久能发现

如果以上六类场景还不足以帮你做判断，提供两个更普适的判断标准：

**标准一：这个代码出问题了，谁来扛？**

如果出问题是你自己修、自己负责，那可以用 Vibe Coding 快速出原型，错了再改。如果出问题影响的是用户、是业务、是数据，那要把 Vibe Coding 当成工具，而不是替代品。

**标准二：这个 bug 多久能被发现？**

有些 bug 几秒钟内就能被测试发现。有些 bug 三个月后才在某个极端边界条件下暴露。对于后者，用 Vibe Coding 生成代码时，必须比前者更加谨慎。

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## Vibe Coding 的正确使用姿势

说了这么多不适合的场景，不代表 Vibe Coding 的适用范围很小。

恰恰相反，以下场景 Vibe Coding 非常好用：

| 场景 | 效果 |
|------|------|
| 不熟悉语言的快速上手 | 让 AI 帮你写，用代码学语言，比看书快 |
| boilerplate 和工具函数 | AI 写这些又快又标准 |
| 代码重构和翻译 | Python 转 TypeScript，AI 效率极高 |
| 探索性实验 | 不确定某种方案行不行，让 AI 快速出一个验证 |
| 写测试用例 | AI 帮你想边界条件，生成测试用例 |
| 查文档和 API | "这个库怎么用"，AI 回答比搜索引擎快 |

Vibe Coding 最适合的场景，本质上是**你知道要做什么，但不想自己写执行细节**的场景。

这和"你知道要做什么，但不理解它"是有本质区别的。

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## 一句话总结

**Vibe Coding 是执行层的加速器，不是思考层的替代品。**

你越知道自己要做什么，AI 帮你做的就越多。
你越需要想清楚怎么做，AI 能帮的反而越少。

知道自己不知道什么，比相信 AI 什么都知道，更安全。

前两篇聊了 Vibe Coding 的质量把控和逻辑黑洞。这一篇来聊一个更本质的问题：

Vibe Coding 的边界：不是所有代码都适合"说出来的"

哪些代码不适合用 Vibe Coding，边界怎么定义？

架构师

编程语言

职业发展

开发工具

VibeCoding不适合处理涉及金钱、数据迁移、安全逻辑、并发编程、第三方集成和需要深度上下文的代码。AI辅助编程需明确边界：高风险场景需人工把控，低风险场景可加速开发。正确使用VibeCoding能提升效率，但核心逻辑仍需工程师主导。

消息队列

数据迁移

单元测试

TypeScript

数据库

大数据

A/B测试

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