Gacha Coding 的时代

来分享一个自己刚刚经历的 Vibe Coding 例子。我的几个项目，都需要用到把本地一份 XML 同步到远端 GitHub 仓库的功能。

项目部署后，可以正常工作，直到虚拟机有次意外重启，项目再次初始化时，需要从 GitHub 拉取最新版本的 XML 文件，结果报错。

Vibe 了半天，Gemini 2.5 Pro 发现这是因为 GitHub 对于大小超过 1MB 的文件，需要设置 download_url 等方式，才可正常拉取。

本着懒人原则，我没有对其它暂时没出问题的同类型项目进行修复，直到昨天。

这次我再次让 Gemini 2.5 Pro 修改，roll 了几次，都没能正确识别出「 1 MB 」的问题，给我瞎改。最后我忍不住了，把之前他教我的，再反馈给他，就成了。

细想，如果第一次修复时，没有 roll 到正确的解决方案，我可能至今不能作出简洁有效的修复，更无法反馈给始终没有 roll 到正确方案的 2.5 Pro.

这个例子，可能也有其他替代方案，但比较低效和冗余。我不确定这种情况在 vibe coding 里面的占比大不大。也许明明模型有一定概率可以 roll 到更好的方案，但几率太低，所以就变成屎山。而 vibe coding 的用户未必会不断地 roll 同样的问题，来观察模型输出方案之间的差别。

我愿称之为：Vibe Coding 下的 Gacha Coding 时代。