2025，我的“Vibe Coding”时刻
凌晨三点的宿舍，屏幕是唯一的光源。AI没让我变成超人，却让我在焦虑与好奇之间，找到了属于自己的 coding 节奏。
凌晨三点，代码从“粥”里浮出来
凌晨三点，宿舍里只有我屏幕的光还亮着。
课程设计截止在即，而我的数据集像一锅打翻的粥——缺失值、格式混乱、字段名全是中文拼音缩写（比如 shoujihao、yonghuxingming）。手指悬在键盘上，脑子已经快转不动了。我深吸一口气，在 GitHub Copilot 的聊天框里敲下：
“帮我写个 Python 脚本，清洗这个 CSV：处理缺失值用均值填充，把 ‘shoujihao’ 列转成字符串，再加一列 ‘用户等级’ 基于消费金额分三档……”
几秒后，一段结构清晰、注释完整的代码跳了出来。我复制粘贴，跑通第一轮测试——成功了。窗外天色微明，心里那块沉甸甸的石头终于松动了一角。
这大概就是 2025 年属于我的 “Vibe Coding” 起点：不是孤军奋战的悲壮，而是与 AI 共舞的轻盈。
效率飞升，也栽过跟头
真正让我尝到甜头的是算法课作业。
一道动态规划题，我卡在状态转移方程上整整两小时，草稿纸涂满又划掉。Copilot 的侧边栏适时弹出提示：“是否需要逐步引导？” 我点开，它没有直接给答案，而是用自然语言拆解问题：
“想象你站在第 i 级台阶，只能从 i-1 或 i-2 跳上来，那么到达 i 的最小代价是……”
灵光乍现！我顺着它的思路自己推导出方程，提交后一次通过。
更惊喜的是单元测试——过去最耗时的环节，现在只需一句指令：
“为这个函数生成覆盖边界条件的 pytest 用例。”
AI 便吐出十几行精准的测试代码。效率提升像开了倍速。
但我也很快栽了跟头。
期中项目里，我让本地部署的 LLM 自动生成一个数据库连接模块。它流畅地写出看似完美的代码，甚至贴心地加了异常处理注释。可部署到服务器时，程序神秘崩溃。
调试日志指向一行“幻觉代码”——AI 凭空捏造了一个根本不存在的库函数：db.connect_secure()。
我花了大半夜才定位到这个幽灵，冷汗涔涔。
那一刻突然警醒：AI 是翅膀，但若忘了自己脚下的路基，飞得越高摔得越惨。
从此我养成习惯，对 AI 生成的关键逻辑必做“三查”：
- 查官方文档
- 查依赖版本
- 亲手跑一遍最小验证集
工具再聪明，也不能替我承担理解的责任。
找到自己的节奏
回望 2025，AI 从未许诺让我成为超人。
它只是默默接住我那些狼狈的深夜、笨拙的提问和天马行空的念头，再轻轻推我一把。
- 我不再因报错信息冗长而恐慌，因为知道有个“伙伴”能把它翻译成人类语言；
- 也不再畏惧从零搭建项目，毕竟连交互式课程报告都能靠多模态模型一键生成雏形。
焦虑依然存在，DDL 的阴影永远在头顶盘旋。但某种微妙的平衡正在形成——就像调音师校准琴弦，我在依赖与独立、效率与思考之间，慢慢找到了自己的节奏。
如今坐在图书馆敲下这些字，窗外玉兰树刚冒出新芽。
或许所谓 “Vibe Coding”，不过是学会与工具共生后，重新拾起对创造本身的热忱。
代码依然会报错，需求依然会变更，但我知道：
只要指尖还能敲出第一个 “Hello World”，就永远有从 0 到 1 的魔法在等待发生。
而这一次，我不再是一个人面对闪烁的光标了。
