AI编程陷入“上下文陷阱”：当项目变复杂，Vibe Coding为何难以为继？

一位资深开发者在实践“Vibe Coding”时遭遇了成长的烦恼。尽管同时订阅了Cursor和Codex且拥有充足的Token额度，但在面对大型全栈项目时，单一上下文窗口无法承载庞杂的变更需求，导致AI生成的代码质量骤降、风格割裂且维护困难。该贴探讨了在现有工具限制下，如何通过切换模型（Opus vs GPT-5.5）或利用Trellis框架来优化工作流，真实反映了当前AI编程工具在处理高复杂度、大规模项目时的局限性。