这几年，“vibe coding”成了一个传播力很强的词。它描述的是一种很新的开发体验：你先用自然语言说需求，AI 快速产出代码，你再边运行、边调整、边迭代。
这条路径很适合原型、小工具、个人应用，也很适合工程师快速验证想法。
但企业应用场景里，很多需求的核心并不在“代码”本身。用户真正要落地的通常是这些东西：
- 数据结构（字段、类型、关联）
- 表单布局
- 业务规则
- 权限与流程
- 后续维护与协作
所以，在企业软件里，可以用一个更贴切的概念来描述 AI 赋能：
Vibe Visual Composition
用户用自然语言表达意图，AI 帮用户完成“可视化应用结构编排”。
这个范式的重点是：先把业务结构搭出来，再进入配置、验证和运行。它更接近企业应用的真实建设过程。
一个很好理解的类比来自 AI 音乐：有些工具会直接生成音频文件；也有些专业软件会借助 AI 生成可继续编辑的乐谱。生成之后，用户还能在可视化界面里精修。音乐里的“谱曲”本来就叫 composition，这个类比很适合解释企业应用的两种 AI 范式：一种偏“直接生成结果”，另一种偏“生成可编辑结构”。
为什么企业应用更适合 Visual Composition
在明道云 HAP 里，工作表本质上是业务数据模型的基础单元。帮助文档对传统建表步骤描述得很清楚：新建工作表、添加字段、设置字段属性、设置表单样式、保存、再修改优化。流程完整，但对业务用户来说，认知负担并不低。
AI 在这里的价值很直接：它可以把“我想要一个什么业务表”转换成“字段 + 关系 + 初始配置”的结构化结果。
明道云帮助中心对 Mingo 的定位也很清楚：它是应用内 AI 助手，支持通过快捷键 M 呼出，并支持“AI 创建工作表”。
这正是 Vibe Visual Composition 的典型形态：
- 用户先描述业务需求
- AI 先给出结构方案（字段与关联）
- 用户确认后再生成
- 用户再在可视化界面里做少量修正
这套方法更符合企业用户的工作方式，因为它对齐的是“业务对象”，用户不需要先进入代码思维。
Mingo 的 AI 创建工作表，是这个范式的一个样板
根据明道云帮助中心的说明，Mingo 的“AI 创建工作表”流程可以概括为三步：
1）输入需求或选择推荐模板
用户输入希望创建的工作表及描述，或者直接选择推荐模板。
Mingo 会先列出该工作表包含的字段和关联关系，用户确认后再点击“开始创建”；如果不满意，还可以继续对话修正。
这一步很关键。它把“结构确认”放在“生成之前”，对企业场景更稳，出错成本更低。
2）自动生成字段与基础配置
确认后，系统会自动创建字段并配置字段属性，还会生成图标和布局样式。帮助中心也给了一个很有代表性的细节：像“性别”这类字段，选项值会自动配置。
这说明 AI 的作用不只是“帮你命名字段”，它还在做字段语义理解和初始配置补全。
3）生成关联表（可选）
如果涉及的关联表还没创建，系统会提示用户继续创建关联工作表，也可以先跳过。
这一步很像业务建模里的“关系延展”。这也是可视化配置平台的优势之一：它天然适合从单表扩展到多表关系结构。
它和 Vibe Coding 的差异，核心在“落点”
两者都强调“先说意图”，但最终加速的对象不同。
Vibe Coding 的落点
- 生成代码
- 运行代码
- 调试代码
- 持续迭代代码
Vibe Visual Composition 的落点
- 生成业务对象结构（工作表、字段、关联）
- 生成基础配置（字段属性、布局）
- 在可视化界面中确认与调整
- 逐步扩展成完整业务应用
前者是 AI + 代码编辑器 的体验。
后者是 AI + 可视化应用建模器 的体验。
对 HAP 这类平台来说，后者更贴近产品定位，也更容易让企业客户理解：你是在搭业务系统。
两种范式下，一个典型需求的用户体验对比
为了讲清楚差异，可以用同一个需求来对照：
需求示例：
“我要搭一个客户拜访管理应用，包含客户信息、拜访记录、跟进状态、负责人、下次跟进时间，后续还要加权限和流程。”
范式 A：Vibe Coding（AI + 代码编辑器）
典型用户
- 工程师
- 技术型产品经理
- 能处理环境与调试问题的人
常见体验过程
- 用户描述需求，AI 生成一版代码（前端/后端/数据库模型或 demo）。
- 用户本地运行，处理依赖、版本、报错。
- 用户继续追加需求（字段类型、权限、状态枚举、审批逻辑等）。
- AI 继续改代码，用户继续运行、调试、修复。
- 多轮迭代后，形成一个可用系统或原型。
用户感受
- 第一版代码出来很快
- 打磨过程通常较长
- 时间会分散在环境、报错、重构、接口联调上
产出特点
- 灵活度高
- 个性化能力强
- 长期维护依赖工程团队持续投入
范式 B：Vibe Visual Composition（AI + 可视化应用建模器）
典型用户
- 业务负责人
- 运营/实施顾问
- 企业管理员
- 清楚业务流程但不想进入代码细节的人
常见体验过程（以 HAP / Mingo 为例）
- 用户在应用里按 M 打开 Mingo，选择“创建工作表”。
- 用户输入需求：“创建客户拜访管理表，包含客户名称、联系人、拜访日期、拜访内容、状态、负责人、下次跟进时间……”
- Mingo 先列出字段和关联关系，用户在结构层面确认；不合适就继续对话修改。
- 系统自动生成字段、字段属性、图标和布局样式。
- 如果需要，继续生成关联表；然后进入可视化界面微调字段、补权限、加流程。（后续这些流程也可以通过Vibe Composition的方式完成）
用户感受
- 很快就能看到“业务结构第一版”
- 修改过程集中在字段和规则层面
- 更容易和业务同事一起评审、一起改
产出特点
- 直接得到可运行的业务结构
- 多人协作和交接成本更低
- 更适合长期运行和逐步扩展
产出效率怎么比较
这里很难做绝对的数字承诺，因为团队能力、项目复杂度差异很大。但从用户教育角度，可以讲清一个稳定的对比：
在 Vibe Coding 里，AI提升的是“代码生产速度”
首版代码常常很快出来，但用户仍要花不少时间在：
- 运行环境
- 报错排查
- schema 调整
- UI 修改
- 权限与流程逻辑补齐
常见体验是：生成快，打磨久。
在 Vibe Visual Composition 里，AI提升的是“业务结构落地速度”
首版结构出来后，用户的注意力集中在：
- 字段命名与类型微调
- 关联关系确认
- 权限与流程补齐
- 用示例数据验证业务逻辑
常见体验是：第一版可用结构快，后续迭代更稳。
对企业应用来说，这个差异很重要。因为影响上线速度的，很多时候是业务结构和组织协作，不只是代码编写速度。
什么时候用 Vibe Coding，什么时候用 Vibe Visual Composition
更适合 Vibe Coding 的场景
- 技术团队做快速原型
- 需要高度自由的自定义逻辑
- 独立工具、插件、脚本类项目
- 工程师主导、代码资产长期维护
更适合 Vibe Visual Composition 的场景
- 企业内部业务系统搭建
- 数据结构、权限、流程是核心
- 业务和 IT 需要共同维护
- 希望快速上线并持续演进
两者不是对立关系。很多企业最终会同时使用这两种方式：
一部分需求用可视化编排快速落地，少数复杂能力再用代码扩展。
结语
“Vibe Coding”让大家看到了 AI 改变软件开发体验的速度。
“Vibe Visual Composition”则更适合解释企业应用建设的下一步：让 AI 参与业务结构设计，让用户在可视化界面里持续完善应用。
对于 HAP 这类平台，这个定位非常自然。Mingo 在帮助中心和版本更新中的能力描述已经给出了清晰方向：自然语言输入、结构化确认、自动生成字段与布局、再进入业务验证与流程配置。