2.2.4 Vibe Coding 项目的常见失败原因

根据大量实践经验，Vibe Coding 项目最常见的失败原因可以分为几类。

了解这些"前人踩过的坑"，可以帮助你在做 Pre-mortem 时更全面地思考。

一、需求层面的失败

1. 需求不清晰

典型表现：

• "帮我做一个好用的 App"
• "我想要一个能提高效率的工具"

为什么会失败：

AI 无法读心。"好用"对你意味着什么？"提高效率"具体指哪个环节？

模糊的输入只会得到模糊的输出。AI 会按照它的理解去实现，而它的理解很可能和你想的完全不同。

真实案例：

张三让 AI "做一个笔记 App"。AI 做出来的是一个功能完整的 Markdown 编辑器，支持语法高亮、导出 PDF、多级文件夹……但张三只是想要一个能快速记录灵感的地方，一句话就够了。

2. 一次性要太多

典型表现：

• 第一版就要 20 个功能
• "像 XX 产品一样，但要有这些改进……"

为什么会失败：

复杂度的增长是指数级的，不是线性的。

2 个功能之间可能有 1 种交互关系。 5 个功能之间可能有 10 种交互关系。 20 个功能之间可能有 190 种交互关系。

AI 处理复杂系统时更容易出错，你也更难发现和定位问题。

真实案例：

李四一次性要求 AI 实现"用户注册、登录、个人中心、任务管理、团队协作、权限控制、数据统计、消息通知"。结果代码越改越乱，三天后整个项目变成了一团无法维护的意大利面条。

二、价值层面的失败

3. 没有核心价值

典型表现：

• 功能很多，但没有一个是"非用不可"的
• 用户找不到留下来的理由

为什么会失败：

用户的注意力是稀缺的。如果你的工具不能在 10 秒内让用户感受到价值，他们就会离开。

功能数量不等于价值。一个真正解决痛点的功能，比十个"还不错"的功能更有吸引力。

自检方法：

问自己：如果这个工具只能保留一个功能，我会保留哪个？那个功能是否足够强大，让人愿意单独为它使用这个工具？

三、场景层面的失败

4. 忽视真实使用场景

典型表现：

• 坐在电脑前设计给别人用的工具
• 假设用户会在安静、专注的环境下使用

为什么会失败：

你设计的待办清单可能需要用户坐下来认真整理，但用户实际上是在地铁上、在开会的间隙、在带孩子的时候想要快速记录一件事。

不同场景的失败案例：

场景	你的假设	真实情况
给自己用的工具	我会认真使用	新鲜感过后就忘了打开
给家人用的工具	他们会按我设计的方式使用	60 岁的父母看不清小字，不理解图标含义
数据分析脚本	数据格式是标准的	实际数据有缺失值、格式不统一、编码问题
自动化脚本	运行环境是固定的	换台电脑路径就不对了，周末服务器维护就报错了

四、技术层面的失败

5. 技术选择不当

典型表现：

• 简单问题复杂化（用火箭炮打蚊子）
• 复杂问题简单化（用 Vibe Coding 做不适合的事）

简单问题复杂化的例子：

只是想记录每天喝了几杯水，却要求 AI 做一个带数据库、带用户系统、带数据可视化的完整应用。实际上，一个本地的 HTML 文件就够了。

复杂问题简单化的例子：

想用 Vibe Coding 做一个涉及支付、用户隐私、实时通信的系统。这些领域有严格的安全和合规要求，不适合用"快速原型"的方式来做。

五、多元场景的特定失败原因

数据分析场景

失败原因	具体表现
问题不清晰	"帮我分析一下这个数据"——分析什么？想回答什么业务问题？
数据质量差	缺失值、异常值、格式不统一，AI 也无能为力
结论无法落地	分析出来的结论很有趣，但没人知道下一步该做什么

自动化脚本场景

失败原因	具体表现
边界情况没考虑	正常数据运行良好，一遇到空值/特殊字符就崩溃
环境依赖	在你电脑上能跑，换个环境就报错
没有错误处理	脚本跑到一半失败，不知道处理到哪里了，也不知道怎么恢复

给家人做工具场景

失败原因	具体表现
忽视认知差异	你觉得"滑动删除"很直观，他们根本不知道可以滑动
字太小、按钮太小	60 岁以上用户的视力和手指精度都不如年轻人
步骤太多	你能接受 5 步完成一个操作，他们可能在第 2 步就放弃了

如何使用这份清单

在你做 Pre-mortem 时，可以对照这份清单问自己：

• [ ] 我的需求描述足够清晰吗？AI 能准确理解吗？
• [ ] 我第一版要的功能是不是太多了？
• [ ] 我的工具有没有一个"非用不可"的核心功能？
• [ ] 我考虑过用户的真实使用场景吗？
• [ ] 我的技术选择和问题复杂度匹配吗？

下一节，我们将用一个完整的模板，带你为自己的项目做一次 Pre-mortem。