Vibe Coding 这个概念很吸引人：跟着感觉走，让 AI 帮你写代码。但在实际项目中，我发现"跟着感觉走"的成本并不低。
真实成本包括：
- 验证成本
AI 生成的代码需要人工审查。不是所有代码都能一眼看出问题，有些 bug 需要运行测试甚至手动测试才能发现。
- 上下文成本
AI 不理解你的完整项目上下文。它可能用错库版本、忽略已有的约定、或者重复实现已有功能。
- 边界成本
AI 可能越界修改不该改的文件，或者引入不必要的依赖。没有明确的工作区限制，风险会放大。
- 审计成本
当 AI 产出出现问题时，你需要能够回溯：这段代码是谁生成的？基于什么上下文？修改了哪些文件？
我的解决方案是建立验证流程：
- 每次 AI 生成代码后，先审查 Diff
- 运行现有测试，确认不破坏已有功能
- 对关键路径进行手动测试
- 保留任务链路证据
Vibe Coding 的"vibe"不应该替代严谨的工程实践。AI 让编码更快，但验证环节不能省略。
这正是 PatchWarden 的核心理念：让 AI Agent 的产出可审计、可验证、可回滚。