最近休了个小假。说是休假，其实更像是换了个地方写代码。没办法，不写代码焦虑，写代码更焦虑。
这两天完全没有工作的 KPI，也没人催排期，我彻底放飞，用 Vibe Coding（氛围编码）做了一堆以前觉得“太麻烦”或者“非我技术栈”的东西。3D 渲染、复杂的微服务架构、从未碰过的冷门语言……一切都如丝般顺滑。
这种感觉很奇妙，每天都觉得异常充实。我不时产生一种错觉：在这个时代，我好像是个超级人类。
但就在那个深夜，当我看着屏幕上几乎自动生成的复杂系统，精疲力竭之余，一种本能的警觉刺破了这种“充实感”。
这大半年来，我的工作流其实早已切换到了 AI Coding 的模式。原本以为我已经习惯了这种高效，但在假期这种纯粹的创造时刻，我更清晰地看清了它的另一面：
我仿佛走进了一个巨大的赌场，手里塞满了赢来的筹码，但我心里清楚，这运气并不完全属于我。
能力的“推荐算法”
我们都很熟悉“信息茧房”：算法猜你喜欢看什么，就只给你推什么。
而在 AI Coding 的世界里，我看到了一个新的幽灵——“能力茧房”。
这种体验就像是玩老虎机。你抛出一个 Prompt，只要语境给得对，屏幕上就会传来清脆的硬币声——代码跑通了，功能实现了。多巴胺疯狂分泌，你觉得自己无所不能。
这是一种极其廉价的“成就感”。它填平了“想法”和“实现”之间那道曾经即使是资深程序员也要跨越的鸿沟。
但陷阱恰恰在这里：因为“实现”变得太容易，我开始误以为我的“认知”也随之膨胀了。
以前不知道怎么做，所以干脆不想；现在因为 AI 能做，我就觉得我也懂了。实际上，我可能只是被 AI 的“能力推荐算法”喂养着——我做的只是 AI 觉得容易做的事，而不是我真正需要突破的事。
知道 vs 做到
这几天最深刻的反思在于：“现在知道了”和“真的做到了”之间，依然隔着巨大的鸿沟。
有了 AI，很多以前不知道但是不会做的事情，现在能做了。这当然是好事，是巨大的赋能。但作为一个写了多年代码的人，我发现自己容易陷入一种“虚假的掌控感”。
比如，我让 AI 写了一段非常精妙的并发控制代码。跑通了，没报错，甚至我都不需要去看它具体是怎么写的，因为它完美通过了测试。在 Vibe Coding 的快感中，我很容易就这么滑过去了。
但如果剥离掉 AI，我对这段代码背后的死锁边界、内存模型，真的比半年前理解得更深了吗？
如果我不去深究，我就只是在借贷 AI 的能力。一旦遇到 AI 搞不定的 5% 边缘情况，这笔债务瞬间就会压垮我。
既然有导航，更要记地图
所以，回过头来想，我们该怎么在这个“赌场”里保持清醒？
肯定不是退回去手写每一行代码，那太矫情了。在这个时代，拒绝 AI 就是拒绝生产力。我觉得关键在于视角的转变：从“关注实现”变成“关注定义”。
1. 细节可以不读，但逻辑必须掌控 Vibe Coding 的精髓就是把我们不擅长的、或者懒得写的实现细节扔给 AI。确实，代码本身很多时候不需要逐行去读，只要它能跑通、符合预期。 但这里有个前提：你得极其清楚如何验证它是对的。 以前我们靠 Code Review（读代码）来保证质量，现在我们靠系统行为的观测（测试和验证）。我可以不看它是怎么实现的，但我必须牢牢攥着“输入输出的契约”。黑盒可以黑，但它的边界必须由我来定义。
2. 建立大脑里的“索引” 现在“怎么实现”（How）变得很廉价，“做什么”（What）和“为什么这么做”（Why）变得无比昂贵。 AI 是最好的 GPS，它能带我去任何地方。但前提是，我自己脑子里得有一张地图。如果我不知道目的地在哪里，GPS 再快，也只是带着我在原地兜风。
3. 警惕“容易” 当我觉得一切都太容易的时候，往往就是最危险的时候。 真正的突破认知边界，依然是痛苦的。AI 帮我填平了“手生”的坑，是为了让我有精力去爬“脑力”的山。如果我只满足于在平地上飙车，而不再去攀登那些涉及底层原理、复杂架构取舍的高山，那我其实是在退步。
结语
假期结束，回到工作台，我依然会打开 AI 助手，依然会享受 Vibe Coding 的流畅。
但我提醒自己：这行代码跑通了，不是结束，只是开始。
在这个智能涌现的时代，AI 可以充实我的代码库，但不能代替我去构建认知的壁垒。
哪怕手里有把万能钥匙，我也得知道，哪扇门才是值得打开的。