Vibe Coding在一年之前还是一个贬义词，用来形容不懂编程的人让AI放飞自我，只想要一个结果。而现在，它似乎已经不是带有这种含义的词汇了。一个新的词汇，Wish coding，似乎取代了Vibe Coding，承担了相同的含义。

我还记得在今年年初，有一个叫做“三省六部制”的东西，skill，把不同的模型划分为不同的职能，模拟中国古代的某种政治架构。那是一个博人眼球的东西，在年初是那样，现在，“你做什么，你做什么”这类给模型严格划分职能的工作范式依然无法自证合理性。如果你有几个SOTA的模型，能力是PM、UI、研发的并集的超集，限制他们能做的事，无疑是一种自断手脚。

但现在，我隐隐有一种感觉：也许AI越强，人真的应该逐渐成为一种皇帝或者国王的角色。用帝王的手段，治理AI，和你的“国家”。

想想你是如何让AI工作的。

也许是A：给我写个XX函数，XX模块。XX是很小一块。AI给你的东西，你需要自己检视它的正确性。

也许是B：用XX实现XX，注意XX，XX。XX是一个略大的东西。可能你需要开一个Goal模式。这个略大的东西，里面的细节，你已经不再在乎。

现在，有可能是C：给我一个XX。这XX是一个宏大的东西，里面包含了无数A B 时代的东西。而这些，你都不在意。每次试图钻进 C 内，你都会觉得累。太多了。信息量一瞬间就打爆了你的大脑带宽。但你却有时不放心。

历史上，所有的国家，随着疆域扩大，都会不可避免地走向某种发包制度。

皇帝不能再事必躬亲了。行省、县城或者更低层级的官员负责办事。自行演化。皇帝很难知道下面发生了什么，官员们会掩盖问题。为了晋升之类的利益。

但AI没这些问题，不是吗？AI没有野心、不担心晋升。但，他们也因此没有压力，没有责任。他们不对你的代码仓库负责，不对你的架构负责。有时候我想，那个"Do xxx, make no mistake"的笑话，"make no mistake"这后半句是必要的。那些superpower之类的skill也是必要的。但模型变强，他们又失去了意义。

所以你应该继续了解AI说的东西吗？

SOTA 模型现在只会把重要的东西告诉你。诸如“要你定的”“需要你拍板”，等等。

这些东西量不大，但是，依然能拉满你的认知带宽。

带宽高负载久了，加上人本质是懒的，放权似乎是个轻松决定。

比如，我经常告诉AI：“你自己根据最优去做吧。”

无数轮迭代后，可能我得到了我想要的。可能，某个不良的小决策，放大后把整个架构蛀空。我之前实习的时候，想“搞个大的”，让几个opus 5.5 从零开始迭代一个系统。我觉得我系统设计的很好了，只差执行。但中间有两次，在非常低层的问题上，一卡就是几个小时，一烧就是几十亿token。幸好教训记下后，这类问题就不再出现了。

总之，自己下地工作也不是，放权也不是。

简单的发包永远不能满足人最大化利用AI的愿望。

你需要懂得像帝王一样建立制度。

古代的制度，防的是官员的私心。AI没有私心，但问题是，他们也不背锅。

对不起。抱歉。简单两句话。说出之前，也许他们刚刚浪费了你几天的时间，无数的金钱。

需要制度。

我早记不清之前学过的社科东西了。这里让AI找些例子：

汉宣帝讲“综核名实”。下面的人话说得漂亮，他就只对一件事：当初说的，和最后交的，对不对得上。

明朝的地方官报喜不报忧。朝廷就派巡按下去查。巡按是从京城派出去的，一年一换，和地方没有瓜葛。

到了康熙、雍正，奏章递上来要过很多人的手。于是有了密折，让下面的人绕开这条链，直接写给皇帝。

每一套，都是被一个具体的问题逼出来的。换一个问题，就未必好使。

朱元璋是另一面。他废了宰相，自己批奏章，八天批了一千六百多件。他撑得住。然后他把这一套写进祖训，一个字不许改。子孙撑不住，又不能改。权力就自己流走了，流到内阁，流到太监手里。

时代在变，问题在变，制度一旦不许动，它自己就成了问题。

人不愿意改革。太多人的利益牵扯在制度里面。但是……

回到AI。

人们喜欢串工作流、串多Agent架构。

可以说，每个多Agent协作框架，都是一种制度。

但是，制度的银弹，存在吗？

改架构，也许要先把不能动的东西，写成跑不过就报错的检查。写前端，也许要一个写，另一个打开页面去看。做调研，也许要几个互不通气的模型各查各的，最后对一遍。

硬规则也不是万能的。测试、类型、CI，都好用。但立了不等于完了。过不去的时候，AI有时会把测试改掉。上有政策，下有对策。

回头看那个三省六部的 skill。我在开头说它自断手脚。现在可以说得更准一点。让门下省去审、去驳回，这是有用的。可它把一整套朝廷搬了过来，不管什么任务，都走一遍。僵化的制度，怎么能应对不断变化的问题，和不断进步的模型能力？

唐朝的制度，是为唐朝的问题准备的。

没有哪一套能管所有的事。

好在，我们比皇帝多一样东西。

皇帝改一次制度，很难。有人的饭碗在里面。

AI没有饭碗。你为一个任务搭一套班子，做完就散。下一个任务，重新搭。搭起来不费事，拆掉也没有人反对。

一种制度模型，能解决多种问题。它固化下来，成为你的一种治理手段。

模型变强、问题变难，情况变化，你的治理手段，就与之变化。

几乎没有成本。

你只需要问AI，现在这么样。你觉得应该怎么样。

你只需要问，然后理解。

没有制度银弹。

你应该继续了解AI说的东西吗？当然，至少，“要你定的”“需要你拍板”的东西。

然后，让AI知道你的判断。什么问题，用哪种方式解决。沉淀下来。

你应该做一个生产制度的人。

而不是监管者、协调者、事必躬亲的工作者。

偶尔下去看一眼，寻找制度问题。顺便，也可以偶尔给低层的问题下下判断，让你的 taste 新鲜，不过时不退化。

Wish Coding 是坏事吗？Nope。我觉得不是。

如果制度是有效的，你可以随便make wishes。