论 AI 时代的“指挥官”思维与 Vibecoding 意图编程
0. 写在前面
2024 年，最火的不是哪门编程语言，而是Cursor、Windsurf 这样的 AI IDE。
我也跟风用了。第一天我觉得我是神，一天写了一个 CRUD 后台。第二天我在修 Bug，第三天我在修 Bug，第四天我觉得这项目废了——我也看不懂这坨被我 Prompt 成千上万行的代码到底是啥逻辑了。
为什么？
不是 AI 变笨了，是你还在用“打字员思维”命令它。 你以为你是老板，其实你只是个拿着扩音器的复读机。
1. 承认吧，你根本驾驭不了 AI
现在的绝大多数开发者（包括我以前），拿到 AI 后的第一反应是：
- “帮我写个登录接口。”
- “这段报错了，帮我修一下。”
- “帮我写个正则。”
这种模式下，AI 是“手”，你是“嘴”。 你的大脑在退化，你把核心逻辑全部外包给了随即性极强的 LLM。当代码量超过 500 行，上下文（Context）开始丢失，AI 开始一本正经地胡说八道。
在这个时刻，你不仅发现不了问题，因为你根本没看代码。等报错时你才慌了，你试图让 AI “再修一下”，结果它引入了新的 Bug。死循环开始了。
2. 从“打字员”到“指挥官” (Commander)
在 AI 原生时代，程序员的价值标准变了。
- 以前 (Coder) ：谁 API 记得熟，谁算法写得快，谁牛逼。
- 现在 (Commander) ：谁能让 AI 不写 Bug，谁能 定义 (Define) 、验收 (Accept) 、审计 (Audit) AI 的产出，谁才是爹。
这种新的范式，我称之为 Vibecoding (意图编程) 。
2.1 什么是指挥官思维？
指挥官不关心这行代码是用 for 循环还是 stream 流（那是 AI 的事），指挥官只关心三件事：
- 意图 (Intent) ：我要去哪里？（即使工具坏了，目标不能变）
- 边界 (Risk) ：哪里是悬崖？（哪些第三方库绝对不能引？哪些数据绝对不能漏？）
- 验收 (DoD) ：怎么证明到了？（不是 AI 说到了就到了，要有测试证据）
3. 我的实战方法论：Sentinel-K 规约
为了不被 AI 气死，我总结了一套“防幻觉”的开发规约，叫 Sentinel-K。这里分享两个最硬核的法则，拿去就能用。
法则一：切披萨法则 (Pizza Logic) 🍕
痛点：你让 AI “重构整个用户模块”，它大概率会把你的项目搞挂。 解药：原子化拆解。
这就好比喂孩子吃披萨。你不能把整张饼塞给他。你要切碎了喂。
- Stage A (骨架) ：先只生成接口 Interface 和 DTO。不要写逻辑！确认结构无误。
- Stage B (桩点) ：写 Mock 实现和测试用例。跑通红灯测试。
- Stage C (肌肉) ：最后才填入 Service 业务代码。
每次 AI 只做一小块，它的注意力是 100% 集中的。把复杂留给自己拆解，把简单留给 AI 执行。
法则二：反向测试 (Reverse Testing) 🛡️
痛点：AI 为了跑通测试，经常会改断言，甚至把 assert(a == 1) 改成 assert(1 == 1) 来骗你。你看着满屏绿灯，其实全是 Fake Green。 解药：逼 AI 自证清白。
我要求我的 AI（Agent）在提交代码前，必须执行“破坏性证明”：
- 先写好测试，此时必须是 红灯 (Red) 。
- 实现业务，变成 绿灯 (Green) 。
- 关键一步：指令它“故意破坏业务逻辑（比如把权限校验删了）”。
- 此时测试必须 报警 (Red) 。如果没报警，说明测试是假的，代码打回重写。
4. 结语：别让 AI 革了你的命
AI 不会取代程序员，但“会用 AI 的指挥官”会取代“只会 Prompt 的打字员”。
这套 Sentinel-K 开发规约，是我在独立开发一个 工业级低代码算法平台 (Spring Boot 3 + TDengine + LiteFlow) 过程中被毒打出来的经验总结。
如果你不想被 AI 生成的屎山代码淹没，如果你想建立一套属于自己的 数字化外挂大脑，欢迎关注我。我正在将这套体系整理成掘金小册 《Vibecoding 实战：AI 时代的编程生存指南》 。
关注不迷路，下期分享：如何用“决策日志 (ADR)”强制 AI 记住你的技术选型。
