"其实跟带新人干活逻辑差不多。"
— 治理先锋"国产的不行，消耗的是人的耐心。"
— 烧瓶炼客"很多老板觉得加了AI就无所不能了。"
— 烧瓶炼客当"先做再说"变成最贵的捷径——从群里的一次求助出发，拆解 AI 编程最常见的五种死法。
↓ 详见 Part III5 月 18 日，周日。72 条消息，是客栈开张以来第二安静的一天。但安静不等于空白——云台指路问了一个 vibe coding 的入门问题，六个老手轮番接话，从 PRD 到 UI Design 到 Figma 到 Codex，用二十分钟把"怎么做 APP"讲成了一门课。烛火笔吏分享了一篇"让 AI 泼你冷水"的文章，课代表Bot 也推了同一篇。烧瓶炼客晚上冒出一句"自媒体吹 AI 多牛逼，老板就不明觉厉了"——一个正在接 AI 落地单的人，开始反思 AI 叙事泡沫。两境观察和烧瓶炼客还上演了一场三句话的国产 vs 海外 AI 路线之争。
72 条消息，不到工作日的五分之一。但周日的好处是：没有闲聊，每条发言都有信息量。
云台指路下午抛出一个典型新手困惑："最近在用 vibe coding 做 APP，一开始有什么想法就让 AI 开始做，做着做着 GPT 提出了更好的 UI，我又想按这个调，反反复复进度很慢。"六个老手轮番接话——勇义新锋给出标准流程：PRD → UI Design → UI Frontend → Backend，"不管瀑布还是 agile 都是这样的"。治理先锋补了前置环节："增加一个 idea/requirement → PRD"。烧瓶炼客更直接："直接丢给 Codex 让他自己出方案"，"UI 的话直接用 Figma 插件"。治理先锋又分享了自己的经验："个人建议先把完整链路跑通一次，让你跟 Codex 都建立个信心"，并晒了自己用 Antigravity + Claude Code 的实战截图。两境观察给了一个轻量方案："找一个模板，让他直接抄"。云台指路最后说"谢谢各位大佬！app 做好了跟大家分享"。二十分钟、六个人、一条完整的 vibe coding 避坑指南——这种密度的即兴教学，在付费社群里都不常见。
📎 与 5/16-17 日报「主线 ① · Skill 是过渡品」呼应——上一期讨论 Skill 和 Plugin 的生态之争，今天直接落地到 builder 的实操层：不管生态怎么变，开发流程的纪律是不变的。
vibe coding 讨论刚结束，烛火笔吏甩了三个字"小排说的对"，然后分享了刘小排r 的公众号文章。核心论点："AI 唯一正确的用法，是让它泼你冷水，直到泼不出来为止。"文章用邹忌的故事做类比——AI 对你就是妻妾宾客的合体：私你（训练得友好）、畏你（你点踩它就完蛋）、有求于你（要你下次还用它）。所以 AI 说"你的方案非常棒"——非常廉价。"AI 最危险的，不是它会犯错，而是它会用同样的热情，帮你把一个烂想法做成产品级。"锋刃先锋回"我也刷到这一篇了"。课代表Bot 也推了同一篇。放在今天的语境下，这篇文章是上面 vibe coding 讨论的最佳脚注——云台指路的困境不就是"让 AI 随便做、然后反复改"吗？问题不在 AI，在于她没有先给 AI 泼冷水。
两境观察说了一句看似合理的话："我就用国产的，反正 token 不花钱，就不断试。"烧瓶炼客秒回："国产的不行，消耗的是人的耐心。"两境观察不甘示弱，用了一个绝妙类比："我觉得就像学车，以前是先买辆国产练练手。"三句话、两个人、两种策略：一个在意显性成本（token 钱），一个在意隐性成本（人的精力）。这不是谁对谁错——这是"你处在什么阶段"的问题。新手用国产练手感没问题，但一旦进入生产模式，人的耐心就成了最贵的资源。
晚上八点，群里安静了两个多小时之后，烧瓶炼客突然冒出一句："哎，我现在也觉得，这么多自媒体吹 AI 多牛逼，现在很多老板觉得加了 AI 就无所不能了，虽然他们也不一定懂，但是就不明觉厉。"这句话从烧瓶嘴里说出来特别有分量——他前两天刚透露自己在接 AI 知识库落地单。一个正在靠 AI 赚钱的人，开始反思 AI 叙事里的泡沫成分。这不是在唱衰 AI，而是一个更成熟的判断：AI 确实有用，但"有用"和"无所不能"之间的距离，正在被自媒体系统性地压缩。
📎 与 5/16-17 日报「主线 ④ · 烧瓶接单」呼应——两天前他兴奋地说接了第一个知识库的单，今天就开始反思"老板对 AI 的期望值管理"。从接单到反思只用了两天——这个速度本身就是一线 builder 的信号。
周日说话少，但说出来的每一句都没在客气。
「其实跟带新人干活逻辑差不多我感觉。」
「国产的不行，消耗的是人的耐心。」
「这么多自媒体吹 AI 多牛逼，现在很多老板觉得加了 AI 就无所不能了。」
—— 从云台指路的一次求助和刘小排r的一篇文章出发，拆解 AI 编程最常见的五种死法
今天下午云台指路问了一个问题："有什么样的想法就让 AI 开始做，反反复复进度很慢，比较好的开发流程是怎样的？"六个老手各给了一句话的答案。但如果把这些答案展开，加上刘小排r 那篇"让 AI 泼你冷水"的核心洞察，就是一份完整的 vibe coding 反模式手册——告诉你不该怎么做，比告诉你该怎么做更值钱。
1. 现状：2026 年 CodeRabbit 分析显示，AI 辅助编写的代码安全漏洞率是人类代码的 2.74 倍，GitClear 报告自 2021 年以来代码重构量下降了 60%。36% 的 vibe coder 承认完全跳过了质量检查。"先做再说"正在制造系统性的技术债。
2. 核心反模式：今天群里云台指路的困境是最典型的反模式——idea 直接交给 AI，没有 PRD、没有 UI 设计稿、没有验收标准。AI 不拒绝你的烂想法，它会用同样的热情帮你把每一个烂想法都做出来。治理先锋说"跟带新人干活逻辑差不多"——你不给方向，实习生就自由发挥。
3. 实操结论：勇义新锋给的流程 PRD → UI Design → Frontend → Backend 不是教条，是防御工事。每一步的存在都是为了在你投入更多时间之前，拦住一个不成熟的想法。Anthropic 官方推荐的 Claude Code 工作流也是同一逻辑：Explore → Plan → Code → Commit，第一步明确标注"还不要写代码"。
这就是云台指路今天描述的困境。她的原话精准地还原了最常见的 vibe coding 死法："一开始有什么想法就让它开始做，做着做着 GPT 提出了更好的 UI，我又想按这个调，反反复复进度很慢。"
这个模式的问题不在 AI——在于你没有一个稳定的目标。AI 每一轮都会给你"更好的建议"，因为它的训练目标就是让你满意。它不会说"你的需求不成熟，先想清楚再来"——它会说"好的，我来帮你做"。刘小排r 的邹忌比喻精准击中了这一点：AI 私你、畏你、有求于你，所以它永远不会主动泼你冷水。
勇义新锋的解法很朴素但很对："边做边想边改也不是不行，就是有点费钱费神费时间。"言下之意：如果你一开始确实没想法，先做一轮认知探索是可以的——但必须在探索后停下来，重新想清楚，然后推倒重来。最怕的是一直在"改"的循环里不肯推倒。
云台指路的第二个痛点："有时我给他了 UI 效果图，让它做这个界面，结果它字体、间距什么的都不太对。"这暴露了一个更底层的问题：她给 AI 的不是一份设计规范，而是一张图。
勇义新锋指出了正确做法："你需要把你的 idea 先进行 UI design，定稿了再进行 UI frontend 开发。"烧瓶炼客补充了工具建议："UI 的话直接让他用插件 Figma。"
这不是 AI 时代才有的问题——人类开发者也一样。没有 design spec 就写前端，结果一定是"字体间距不对"。区别在于：人类开发者会在发现设计不清楚的时候来问你，AI 不会问——它会默默替你做决定。然后你发现决定不对，改。改完发现另一处也不对，再改。这就是"反反复复"的根源。
ChatPRD 2026 年的研究[1]指出，使用 Cursor 等工具时，给出详细的 UI 设计规范（包括字号、间距、配色的具体数值）可以减少 70% 的"视觉修改轮次"。AI 不是不会还原设计——它是缺少一个足够精确的设计输入。
刘小排r 的文章里有一句话特别狠："很多人对自己总是抱有一种迷之自信……他们对 AI 的用法往往是：随便说点啥就让 AI 开始做，自以为想清楚了。然后 AI 做出来一个东西，他们不满意，于是得出结论——AI 傻。"
这里面有一个更隐蔽的反模式：当你觉得 AI 做得不好的时候，你的下一步是什么？大部分人的回答是"再跟 AI 说一遍、说得更清楚"。这本身没错，但如果你连"什么叫好"都没有定义清楚，再说一百遍也是在黑暗中摸象。
治理先锋今天给了一个更好的框架："先把完整链路跑通一次，让你跟 Codex 都建立个信心，你们再一起复盘一下，然后会好很多，他自己会找到很多类似的 skill 来优化工作流的。"翻译成方法论：第一轮不求完美，求完整；完整之后做复盘，复盘时候让 AI 也参与——这是"让 AI 泼冷水"的最佳时机。
"其实跟带新人干活逻辑差不多"——这个类比暗含了一整套管理实践：给新人的任务要有明确的 scope（PRD），要有验收标准（UI 设计稿），要有阶段性 check-in（code review），要在出问题时教方法而不是直接替他做。如果你在公司里不会把一个模糊需求直接扔给实习生说"做个产品出来"，为什么在用 AI 的时候就觉得这样可以？唯一的区别是：实习生会在不确定的时候来问你，AI 不会——它只会自信地给你一个看起来很对的答案。Addy Osmani（Google Chrome 团队）的建议[2]也印证了这一点：先写 spec，再让 AI 执行，永远不要跳过 planning 阶段。
今天两境观察和烧瓶炼客的三句对话，精确地展示了 vibe coding 的另一种死法：
两个人都对，但对在不同阶段。学习阶段，"不断试"是正确策略——你需要建立 AI 编程的手感和直觉，失败成本应该尽量低。但一旦进入生产阶段，"不断试"就变成了最贵的做法。CodeRabbit 的数据[3]显示 AI 辅助代码的安全漏洞率是人类代码的 2.74 倍——如果你在"不断试"的过程中积累了大量未经 review 的 AI 代码，这些漏洞就是你的技术债。
烧瓶炼客的洞察在于：token 价格是显性成本，但人的精力、时间、以及积累的技术债是隐性成本。当隐性成本超过显性成本，"免费"就变成了最贵的选择。这也是为什么 Anthropic 官方的 Claude Code 工作流[4]强调第一步是"Explore → Plan"——在你写第一行代码之前，先花时间想清楚要做什么。想清楚不花 token，但能省掉后面 80% 的"不断试"。
把今天群里六个人的建议合并，正确的 vibe coding 流程是：
这个流程的本质是：把"反反复复"从无序循环变成有序阶段。每个阶段有明确的输入、输出和验收标准。你仍然可以"边做边想"——但你是在每个阶段内部迭代，而不是在整个项目上无方向地打转。
云台指路今天问的问题，是 2026 年每一个 AI 编程新手都会问的问题。六个老手给的答案加在一起，不超过 500 个字。但这 500 个字背后是他们各自踩过的坑——治理先锋最早用 Antigravity + Claude Code，烧瓶炼客靠 coding 接了第一个落地单，勇义新锋从传统软件开发带来了流水线纪律。
刘小排r 那篇文章的价值不在于他说了什么新东西——"先想清楚再做"是老掉牙的道理。它的价值在于他说出了一个大家不愿承认的事实：AI 让"先做再说"变得前所未有地容易，也让"先做再说"的代价变得前所未有地高。以前"先做再说"最多浪费几天时间；现在 AI 可以在几个小时内帮你做出一个看起来完整、实际上是空中楼阁的产品。推倒重来的不只是代码，还有你对产品的信心。
给一个概率判断：80% 成立——"PRD 先行"将在未来 6 个月内从"最佳实践"变成 AI 编程工具的默认流程。Anthropic 的 Claude Code 已经在推 Spec-Driven Development，OpenAI 的 Codex 也在做类似的结构化流程引导。工具层面会强制你"先想再做"——就像 Git 强制你写 commit message 一样，不是因为你想写，是因为不写的代价太高。