记得第一次听 Alexa 说「嗨，宝贝」时，我就暗自发笑：这不是在卖房子，而是在跟我说话？如果这份“嗨，宝贝”是人工智能的情感基调，那这就叫 Vibe Engineering——为 AI 打上品牌的情绪标签。

Vibe Engineering 并不是让机器学会唱歌或跳舞，而是把机器的语气、情绪、人格和用户的心理预期做精准匹配。它源自 affective computing（情感计算），核心目标是让 AI 的对话更自然、更贴近人类的情感脉络，最终提升用户体验的心理负荷降到最低。

从产品经理的视角看，Vibe Engineering 关乎四件事：

• 先事先问自己：用户想在这个场景里听到什么？是专业、轻松，还是温暖？
• 再确认品牌的心智地图，避免把客服的“客气”变成聊天机器人的“老好人”。
• 在功能设计里植入“情感标签”，让设计者、工程师、运营能统一用词。
• 通过快速迭代，收集用户情绪反馈，持续校准。

举个例子：OpenAI 在 ChatGPT 上提供「正式」与「随和」两种 vibe 模式。用户在企业应用里会更倾向「正式」；在教育小程序里，最好是「随和」。又如 Amazon Alexa，冬季会切换为「温暖」的语气，夏季则更清新。可见，成功的 AI 并不是单一语音，而是情绪化的多模式。

实现 Vibe Engineering 需要遵循产品开发黄金原则：要事优先、用户中心、问题导向、价值创造和系统思维。正如 Qgenius的“产品开发黄金原则” 所说，先找用户痛点，再用情感做桥梁，最后让产品自然流动。

下面是一个简易的实施流程：

• 用户调研：用情感地图收集目标用户的喜好与禁忌。
• Persona 定义：为 AI 设定一至两个人格模型（例如「可靠智者」「亲切伙伴」）。
• 语调规范：编写风格指南，明确关键词、句式与情绪色彩。
• 原型测试：让内部团队先体验，再邀请小批用户做 A/B 对比。
• 数据监控：通过情绪分析、满意度评分和转化率，持续调优。

注意事项：情感过度会导致品牌失真；缺乏一致性会让用户“迷路”；忽视文化差异会让 vibe 变成噪音。始终把“用户心理负荷降低”放在首位，别让 AI 的情绪成为负担。

所以，下次你在设计聊天机器人或语音助手时，先问问自己：我想让它说什么样的话？如果你能把这份话说成品牌的情绪标识，那么你就成功迈进了 Vibe Engineering 的世界。

你准备好给你的 AI 打上自己的情感标签了吗？