Vibe Coding（“氛围编程”） 近来在软件开发圈掀起热议。作为一种 由大语言模型（LLM）驱动的全新编程风格，它由人工智能专家安德烈·卡帕斯提（Andrej Karpathy）于2025年初提出，很快风靡业内。本文将面向普通技术爱好者，深入介绍 vibe coding 的起源和词源、定义与本质、典型工作流程、实践技巧、适用场景与优势、潜在风险与局限、工程实践建议，以及未来趋势与争议。希望通过结构清晰、通俗易懂的讲解，帮助读者全面了解这一AI辅助编程新范式。
一、起源与词源
术语来源： “Vibe coding” 一词由Karpathy在2025年2月的一则X（原Twitter）帖子中首次提出。Karpathy当时调侃道：“我称之为一种新的编程方式——vibe coding，就是完全沉浸在感觉中，拥抱指数级提升，忘记代码本身的存在”。这一充满戏谑的描述背后，是因为大型语言模型（如OpenAI的GPT-4、Anthropic的Claude等）已经强大到能够根据人类的自然语言指令自动生成可运行的代码。Karpathy表示自己使用Cursor编辑器（配合语音识别工具SuperWhisper）进行开发时，“几乎不再碰键盘”，只需不断对AI说出想要的效果，让AI编写代码并调整。这种近乎“即兴创作”的开发体验让他感到既新奇又有趣。
走红过程：vibe coding 的概念发布后迅速走红。Karpathy的帖子引发广泛讨论，多家主流媒体争相报道。例如，《纽约时报》在报道中将其作为AI助力 “非程序员也能开发应用”的简写；Ars Technica 则直言这是“在不理解代码如何工作的情况下接受AI代码，这一做法正在流行”。短短数周内，vibe coding 先后登上纽约时报、Ars Technica、卫报等媒体版面。2025年3月，“vibe coding”一词甚至被收入梅里亚姆-韦伯斯特词典的新兴俚语与流行语条目中。可以说，vibe coding 从诞生伊始就伴随着社交媒体和舆论的热烈关注，成为年度技术流行语之一。
术语释义：汉语中有文章将 vibe coding 直译为“氛围编程”或“即兴编程”，意在强调这种编程方式注重凭直觉和交互感觉驱动，而非传统的理性规划。它突出一种“跟着感觉走”的开发思路——开发者给AI描述想要的效果，剩下交由AI来发挥，实现代码自动生成。因此有人幽默地将其比喻为“代码界的即兴演奏”。当然，这种说法也引来一些资深从业者的质疑，认为名字容易让人误解（后文详述）。
二、定义与本质
基本定义：Vibe coding 是一种人工智能辅助的软件开发方式。在这种模式下，开发者不再亲自编写每行代码，而是通过与 对话式AI（聊天机器人） 交流，由AI根据自然语言提示自动生成程序。简单来说，就是 “用日常语言对AI说出你想要什么，AI替你写代码” 。开发者扮演的角色从传统的代码作者，转变为需求提供者、实验引导者和结果把关者。他们关注的是描述目标、测试效果和迭代改进，而将具体实现细节留给AI去“填空”。正如Karpathy所说，“编程界最热门的新语言是英语”——借助LLM的强大能力，不懂具体编程语法的人也可以通过英语（或自然语言）来“编程”。
与传统编程的区别：相比传统手工编码，vibe coding 弱化了对精细控制和代码正确性的执着。传统开发讲究先周密设计架构、再逐步实现、严格调试，开发者必须深刻理解代码的行为。而在vibe coding中，人更倾向于接受AI给出的代码，即便不完全理解内部原理。开发者不会对AI的每个提议细究，而是更宽松地“来者不拒”，快速让功能跑起来，再通过不断试错达到可用状态。这种做法本质上是一种“宽容错误、快速试验”的心态：代码也许一开始并不完美，但先让它跑起来，再逐步调整改进。
Karpathy将这种风格戏称为“完全沉浸于感觉，忘记代码存在”。他形容自己的体验：“这算不上真正的编程。我只是看效果、提要求、跑代码、复制粘贴，大体上就能跑通。”这番话生动地刻画了vibe coding的精髓：关注所见即所得的结果，而不是代码的每个细节。这与传统“深思熟虑-编码实现-严格调试”的模式形成鲜明对比。传统软件工程强调在动手写代码前充分思考，过程中仔细调优，每一步心中有数；而vibe coding更像人机即兴协作——一步步尝试由AI生成的方案，在交互中前进。
与一般AI辅助编码的区别：需要注意的是，vibe coding 并不等同于所有AI辅助编程。许多开发者已经习惯借助诸如GitHub Copilot这类AI补全工具来加速编码，但他们通常仍会审查和理解AI产出的代码，确保符合心中预期。这更像是 “AI做助手，人来掌舵”。Simon Willison等开发者明确区分：如果你使用LLM生成了代码，但经过仔细审查、测试，你完全理解了它，那么这只是负责任地使用AI提高效率，不属于vibe coding。真正的vibe coding意味着开发者有意弱化对代码的掌控，跳过详尽审查，带着一点信任去 “让AI自由发挥”。打个比方：一般AI辅助像老司机旁边坐了个导航助手，方向盘仍牢牢握在自己手中；而vibe coding更像坐上无人驾驶汽车，你只告诉它目的地，然后更多地观察和体验旅程，而非亲自驾驶。
综上，vibe coding 的本质是一种范式转变：程序员从“一行行写代码”转向“一遍遍对AI描述需求”，从代码的创造者转为软件的策划者和监测者。这种转变背后蕴含着对AI能力的高度信任，以及对开发流程“人机共创”的新理解。
三、典型流程：从提示到代码的循环迭代
Vibe coding 的典型工作流程可以概括为一个围绕AI助手的循环反馈过程。与传统的“思考->编码->调试”线性流程不同，它更像一个不断试验的闭环。一般包括以下步骤：
- 提出目标（Prompt） ：首先，开发者用自然语言向AI清晰描述想要实现的目标或功能。例如，可以给出一个高层次指令：“请用Python写一个函数，读取CSV文件并输出每列的平均值。”这里的提示应尽可能具体、明确目标。（提示技巧详见后文实践部分。）AI 生成代码：AI助手（如ChatGPT等）根据提示尝试编写相应代码。它会输出一段满足描述要求的代码，可能是函数、模块甚至完整程序。此时人基本没有手写代码，只充当“需求提供者”。运行代码并观察结果：将AI生成的代码投入运行环境，测试其行为是否符合预期。这一步很关键，因为AI生成的代码不见得一次就完美。开发者需要像QA一样检查程序输出，或直接运行看有无报错。反馈与调整：根据运行结果，向AI提供反馈并提出修改要求。如果程序未达到预期，可能会报错或功能不完整，此时开发者可以告诉AI：“刚才的代码在文件不存在时会报错，请增加文件不存在时的错误处理。”或“结果不太对，请添加对空值的过滤”。AI接收到新的指令后，会产出改进版本的代码。重复迭代：上述“生成->运行->反馈”的循环会反复进行，直到代码满足需求为止。每一轮迭代，开发者都在引导AI逐步逼近目标。整个过程更像是在与AI对话调试，而非独自埋头写代码。
这一流程体现出vibe coding的一个显著特点：开发者并不试图一开始就写出完美代码，而是允许AI先给出一个“大致可以跑”的雏形，然后通过快速试错不断修补完善。“先有代码，后做优化” 成为常态，这在传统开发中较为少见（传统上我们倾向于尽量在编码时避免错误和重构）。
用Karpathy的原话来说，在vibe coding中他做的就是：“看到效果，说出需求，跑一下程序，遇到问题就粘贴错误信息进去让AI改，最终大体能用”。整个开发过程更像是在 “调教”AI：你不断告诉它哪里不对、需要什么，AI就不断调整代码。这样的循环相比人类独立调试有一个优势——AI本身具备一定自我纠错能力。当代码有bug时，AI其实相当于自带“单元测试”：因为如果AI生成的代码有错误，运行时马上就能暴露，这反过来帮助AI确认并修复（正如开发者所言，AI写代码时“自带事实校验，因为错了程序跑不通”）。
当然，这并不意味着vibe coding可以完全抛弃调试技巧。实际过程中，开发者仍需要运用常规的排错手段（查看日志、错误堆栈等），然后将发现的问题以新的提示形式告诉AI。例如：“程序崩溃并提示空指针异常，请找出原因并修复。” AI会据此改写代码。整个迭代就像人类教AI写代码，一步步纠正它直到满意为止。
对比“思考-编码-调试” ：在传统开发模式中，一个任务通常按以下顺序：先周密思考如何实现（设计算法、数据结构），然后亲手编码实现，最后反复调试修复bug、优化性能。开发者全程脑中有完整思路并严格校验每个细节。而在vibe coding里，这三个阶段高度交织：思考部分主要体现在逐轮提示需求，编码交给了AI自动生成，调试也融入每次反馈循环中。其结果是，开发流程更灵活快速但相对无序：项目并非线性完成，而是AI与人共同摸索出答案。正因如此，有人形容vibe coding是 “跟AI一起编程”，开发者更像导师/产品经理，AI是编码机器人，两者配合把想法实现出来。
下面这张示意漫画形象地捕捉了这种人机协作的编程新风尚：
一幅漫画描绘了“vibe coding”理念下的日常场景：非程序员只需对AI说出需求（如自动回复邮件），AI便能生成相应的脚本来实现。这种由AI“读懂”人类意图并自动编程的方式，被认为极大降低了开发门槛。
总之，典型的vibe coding过程体现了高度迭代和交互试错的特色。它突出结果导向：尽快让程序“跑起来”，再逐步打磨完善；弱化了过程中的理论分析和对实现细节的掌控。这种工作流带来了全新的开发体验，也对开发者的思维方式提出了不同要求（比如如何设计有效的提示，而不是如何写具体代码）。
四、落地实践：借助工具开启 vibe coding
理解了概念和流程，下一步就是实践。如何在现实开发中运用vibe coding理念？幸运的是，当下已有多款AI编程助手工具可以帮助我们实践vibe coding，包括ChatGPT、GitHub Copilot、Cursor、Sourcegraph Cody 等等。这些工具各有侧重，下面分别介绍其用法和在vibe coding场景中的作用，并给出结合它们进行vibe coding的工作流建议。
- ChatGPT / GPT-4（对话式AI助手）：这是最常用的vibe coding工具之一。您可以把ChatGPT当作一名全天待命的“AI对话式程序员”。实践方法：打开ChatGPT聊天界面，直接用自然语言描述您要实现的功能或遇到的问题。比如：“帮我用Python写一个脚本，把指定目录下的PDF、图片和文档按照类型分别归档到不同子文件夹。”ChatGPT会根据描述输出相应的代码。之后，您可以将这段代码复制到本地运行，看看效果。如果不工作或需改进，就把错误信息或需求变更再反馈给ChatGPT，请它修正。这样的互动反复进行，直到代码可用为止。特点：ChatGPT提供的是自然语言对话体验，特别适合从无到有地构思和尝试代码，实现vibe coding的完整循环。另外，新版的ChatGPT（如GPT-4）在理解复杂需求、编写多段代码方面能力更强，OpenAI也推出了面向代码的强化模式（如Code Interpreter、Advanced Data Analysis插件）帮助执行代码和分析输出。这些都让ChatGPT非常胜任vibe coding的场景。不足之处是，目前ChatGPT对长代码上下文的掌控有限（上下文窗口限制），对于大型项目可能需要分模块沟通。GitHub Copilot（IDE内代码补全助手）：Copilot是由OpenAI模型驱动，在编辑器（VS Code、JetBrains等）中使用的AI编码助手。与ChatGPT不同，Copilot不像聊天机器人那样直接对话，而是在您编码时实时给出建议。实践方法：在编辑器里新建文件/函数，然后写下一两行注释描述您想要的功能，例如：“// 函数：读取CSV文件路径，返回每列平均值”，接着停下来，Copilot会自动推测您想写的代码并给出完整实现建议。您可以按 Tab 接受它，或查看多个备选方案进行选择/修改。通过不断写注释、接受补全的方式，您几乎可以不亲自写代码而让Copilot替您完成大部分逻辑。在vibe coding中的角色：Copilot非常适合代码片段级的vibe coding。当您明确知道要一个函数或特定逻辑时，它能快速生成实现，免去手敲的麻烦。使用Copilot进行vibe coding的技巧在于：多写注释和函数签名，把意图表达清楚，Copilot往往就能给出惊人的结果。相比ChatGPT，Copilot的迭代反馈不像自然语言对话那样直接，但您可以通过编辑注释或代码来引导它调整输出。如果配合GitHub推出的Copilot Chat（一个编辑器侧边栏聊天，与文件上下文相结合），则更接近ChatGPT的体验，支持对当前代码进行问答和修改建议。总体而言，Copilot让 “所思即所代码” 成为可能：您心里想到的，只要用简短描述写下来，代码就自动出现了。这是典型的vibe coding精神体现。Cursor（带AI助手的代码编辑器）：Cursor是一款近年兴起的智能代码编辑器，内置强大的LLM（如GPT-4）助手，可视为专门为vibe coding打造的IDE。Karpathy本人就大量使用Cursor进行vibe coding。实践方法：在Cursor中，您既可以像在普通IDE里编辑代码，也可以打开AI聊天对话框，与之讨论代码改动或生成需求。Cursor支持双模式：一是编写Prompt文件或注释，让AI据此批量生成/修改代码；二是在聊天面板直接下指令，让AI对当前项目操作。特别之处在于，Cursor可以利用项目上下文，进行诸如“全局替换/重构”、“解释这段代码”等深度操作。例如，您可以选中一段代码，调用快捷键唤出AI解释；或者对AI说“增加一个按钮实现导出PDF功能”，Cursor会尝试编辑相关文件加入此功能。Cursor还支持将语音识别接入，使您可以通过语音对AI下达指令（Karpathy提到他用语音对Cursor说指令，这使他几乎不用键盘）。在vibe coding中的角色：Cursor的优势在于深度集成：它将AI助手融入IDE，适合一边看代码结构一边聊天驱动生成。对希望在本地项目中逐步应用vibe coding的人来说，Cursor提供了流畅的体验。许多使用者会先用Cursor生成基础工程（例如前端框架搭建），然后不断通过对话完善细节。这种体验类似于身旁坐了一个24小时不知疲倦的全栈搭档。需要注意的是，Cursor目前是商业软件，完整功能可能需要订阅。同时对中文支持情况需要视具体模型能力而定。Sourcegraph Cody（代码库AI助手）：Cody是代码搜索公司Sourcegraph推出的AI编程助手，定位于了解你代码库的聊天助手。它可以索引整个项目的代码，并在聊天中参考项目内容给出回答或修改建议。实践方法：将Cody接入你的代码仓库（支持本地VS Code插件或Sourcegraph平台），然后你可以问它关于代码的问题，或者让它基于现有代码实现新功能。例如：“在我们的React应用中添加一个登录表单，需要包含邮箱和密码输入，以及‘记住我’复选框。”Cody会定位相关文件，生成需要的组件代码或修改提示。在vibe coding中的角色：Cody特别适合在现有代码基础上进行vibe coding。当你接手一个大项目或与团队协作时，Cody能够理解代码上下文，避免AI生成与现有风格不符的代码。它还能回答代码语义、用法问题，充当智能文档。举个例子，如果你说“请为本项目新增一个API接口用于批量上传用户头像”，Cody可以查找项目中类似的API实现作为参考，然后生成符合项目结构的新代码。这对于保持代码一致性、减少集成麻烦非常有帮助。可以说，Cody让vibe coding从孤立的“小工具”拓展到了团队协作场景——AI可以融入整个代码库的生命周期。当然，实现这一切的前提是对Cody进行权限配置，以读取必要的仓库内容，并保证敏感代码不泄露给云端模型。这涉及到公司安全策略，在实践时需遵守企业规定。
上述几款工具各具特色，还有一些类似定位的产品，如Replit AI（Ghostwriter/Agent） 、Amazon CodeWhisperer、Anthropic Claude等，也能在不同程度上支持vibe coding。事实上，选择什么工具并不是关键，重要的是掌握vibe coding的思维模式和方法。很多时候，多种工具可以混合使用，取长补短。例如，一位开发者可能在VS Code里同时装上Copilot（用于自动补全代码段）和Cody（用于理解全局和做复杂改动），再辅以ChatGPT网页（用于脑暴方案或写算法）。实践中常见的一个流程是：先用聊天式工具生成初版代码，再进入IDE用Copilot/Cursor细调，两者结合将AI能力发挥到最大。
工作流示意：综合以上工具，典型的vibe coding实操工作流可以这样：首先构思需求，然后选择工具并撰写提示（如在ChatGPT中详细描述，或在Cursor里写Prompt文件）；接着AI产出初始代码；将代码运行测试，发现问题后反馈AI修改（ChatGPT对话或让Cody在项目中修改）；如此循环，直到功能完成；最后人工做一次代码走查和测试，并部署应用。这一过程中，不断在 “人描述 -> AI生成 -> 人评估 -> AI改进” 之间往复，就像和AI搭档对项目进行迭代开发一样。下图概括了这个循环流程：
上述流程图描绘了vibe coding的循环开发模式：左侧用户提出需求，由Prompt携带上下文信息交给AI，AI根据规则（训练知识）生成代码。生成的代码经过运行验证，再不断反馈给AI修正，循环往复，直到发布。整个过程中，开发者也可以将需求、原理、情境等写成“vibe story”文档（图中左侧部分），辅助AI理解和团队后续维护。虽然图中概念较多，但核心就是用自然语言对AI提需求，AI产出代码，验证后持续反馈改进的闭环。
（注：上图选自Ruddy Lee的技术分享。其中提出用“KUD-P”方法给vibe coding增加结构化提示，记录Know/Understand/Do/Perspective等要素，帮助团队共享“vibe story”，避免AI生成的代码成为难以理解的黑盒。这是一种提高vibe coding可维护性的探索，属于更高级的实践技巧。）
五、适用场景与优势
Vibe coding 的出现，引发了人们对其应用场景和优势的热烈讨论。支持者认为，vibe coding降低了开发门槛，让许多以前无法自己编程的人也能实现创意；同时在某些任务上，它能大幅提升开发速度。以下是vibe coding特别适用的一些场景，以及其相对于传统开发的主要优势：
- 原型开发与创意验证：vibe coding最常被推荐用于快速打造原型和验证想法。在黑客马拉松、创新项目初期，你也许只有一个模糊的创意，这时完全可以通过vibe coding在很短时间内做出一个能运行的雏形。由于不必精雕细琢代码，AI可以快速拼出一个能演示核心功能的产品。Karpathy就曾在一次vibe coding黑客松上，用一周末做出了他想要的应用原型（MenuGen）并成功部署。对于创业公司和个人开发者来说，速度即生命——能尽早把产品推向市场试水，比花数月写完完美代码更有价值。vibe coding使得“想法 -> 产品”的距离前所未有地缩短。TechCrunch报道，Y Combinator 2025冬季班有四分之一的创业公司宣称他们的代码库95%由AI生成，这正反映了新创团队对快速产出MVP（最简可行产品）的极致追求。一次性脚本和个人小工具：“软件只为我一人服务”这种场景非常契合vibe coding，即所谓的“单人软件”或“软件 for one”。很多人有过这样的想法：要是能有个小程序帮我自动完成某个琐事就好了，但苦于不会编程或时间成本太高而放弃。如今，vibe coding让非程序员也可以用AI满足自己的小愿望。《纽约时报》记者Kevin Roose就通过vibe coding为自己做了好几个简单实用的小应用，比如根据冰箱存货推荐午餐搭配的工具等。普通用户只要“告诉”AI他们的需求，就能收获一个量身定制的解决方案。举例来说，如果你想整理下载文件夹中的杂乱文件，不需要求人写脚本，只需对AI说：“写个Python脚本，把Downloads文件夹里的文件按类型分别归类到子文件夹”即可。再比如，一个没有技术背景的产品设计师也通过vibe coding，在两个月内做出了一个宠物狗识别的小程序。这些个人自动化和定制工具场景，以往往往因为不值得投入开发资源而被忽略，但vibe coding让人人皆可为自己编程成为可能。这无疑极大解放了创造力和生产力。正如有人所说：“未来已经到来，只是尚未平均分布”——vibe coding正在将编程的力量普惠给更多人。界面搭建和前端快速迭代：在需要快速搭建UI界面、调优交互效果的场合，vibe coding也是一把好手。因为这类工作往往存在大量样板代码和繁琐细节，用AI生成可以省去手工调试CSS、布局的时间。开发者可以集中关注设计想法，把需求描述给AI，让它生成界面代码，然后眼见为实地调整。例如：“使用React和Tailwind CSS创建一个响应式导航栏，包含logo和菜单，移动端折叠为汉堡菜单。”AI很快给出实现，你运行看看效果，再让AI“减小左侧边距”“导航栏改为透明背景”等。Karpathy提到，AI能迅速产出漂亮的网页，包括多彩字体、小动画等，这种即时视觉反馈让人倍感惊喜。对于产品原型需要频繁修改UI、试验不同设计的情况，vibe coding可大幅提高迭代效率，因为调整UI只需改一句提示，而不必手改几十处代码。同样，在移动App快速原型、游戏界面搭建等需要“所见即所得”的开发中，vibe coding都很有裨益。非核心业务代码：在企业开发中，团队可能更愿意将vibe coding应用在一些非关键路径上。例如内部工具、小型自动化脚本、测试数据生成器等。这些代码即使有点小问题也不至造成严重后果，却常常耗费开发人员时间。如果能交给AI完成初版，再由开发者简单验证，无疑节省精力。想象一个团队需要定期生成报表，完全可以通过vibe coding快速产出脚本。又或者需要写一些样板CRUD代码，与其让工程师机械劳动，不如让AI根据模型定义直接生成基础代码，工程师再补充细节。在这些场景下，vibe coding相当于 “加速器” 或 “省力工具”，让团队把人力投入更有创造性的核心业务，而杂活交给AI完成。当然，产出的代码可能不够完善，但只要能用且风险可控，这种以速度换精度的取舍在业务中经常是值得的。学习新技术、语言：对于有一定编程基础的个人来说，vibe coding还是一个探索新技术的学习利器。当你想尝试一门不熟悉的编程语言或框架时，不妨和AI一起“边学边做”。因为AI可以补全很多你尚不了解的细节，充当即时的导师和搭档。IEEE Spectrum曾采访了几位工程师，他们都表示vibe coding是快速上手新技术/语言的好方法。例如，一个Python程序员想尝试Rust编写小工具，可以通过ChatGPT提示“用Rust实现XXX功能”，在AI代码中学习语法和库用法，再通过提问理解它为什么这么写。相比阅读枯燥的官方文档，vibe coding提供了一个互动式的学习环境：AI给出例子，你实践运行，在修改中逐渐掌握要点。这种即时反馈和范例驱动的学习体验，大大降低了新技术的学习门槛。当然，这需要有一定基础，否则完全不懂代码的人拿到AI产出的代码也难以消化。但对于已有他语言经验的开发者来说，这是实践中学习的绝佳途径。
优势总结：综合来看，vibe coding的主要优势体现在提速和降门槛两个方面。一方面，它让许多开发任务变得前所未有的高效——机器的代码生成速度远超人类，而且可以昼夜不停工作，开发者只需做方向性的引导。据Ars Technica报道，熟练运用vibe coding可以让编程速度提升一个数量级。另一方面，它让没有专业编程训练的人也能参与创造。正如Simon Willison所说，他希望“vibe coding能赋予数百万人打造定制工具的能力”。以前只有程序员才能自动化的任务，现在普通办公族都能通过对话式AI实现。这是一种真正的软件开发民主化：人人都可编程，软件定制不再是程序员的专利。对于科技行业，这意味着更多创意能够被实现，更加繁荣的创新生态。
当然，vibe coding也不是万能的灵药。它的局限和风险需要我们冷静看待。下一节，我们将探讨vibe coding可能带来的问题以及这些优势背后的代价。
六、风险与局限
任何新技术范式都伴随着挑战，vibe coding 也不例外。尽管它给我们描绘了一幅快速编程的美好图景，但在实际应用中暴露出一些不可忽视的风险和局限。以下列举几个主要问题：
- 代码质量与技术债务：vibe coding倾向于接受“将就可用”的代码，开发者往往并未深究代码质量。短期看功能实现了，但长远看可能埋下了大量技术债务。因为初版代码通常未经良好设计，可能存在效率低下、结构混乱的问题。如果项目继续扩大，这些隐患会导致维护成本陡增。许多资深工程师担心，vibe coding鼓励了一种不健康的编程习惯——写出来但不完全理解，留下烂尾代码日后难以接手。有开发者将这种看不透的代码称为“认知债”，即团队对代码背后的知识和意图缺乏认知，导致以后修改如履薄冰。举例来说，Karpathy在用vibe coding完成MenuGen应用后坦言：“整个100%的代码都是Cursor+Claude写的，我基本上并不真正知道这个应用内部是如何工作的”。这样的产物若投入生产环境，后续维护会很棘手。一些专家指出，vibe coding生成的代码如果未经严格审查就直接用在生产，其安全性和可靠性令人担忧。特别是AI生成代码经常会有隐藏的bug或漏洞，开发者又可能没深入检查就放行，这是潜在风险。不透明的控制流：由于代码不是开发者亲手写的，vibe coding项目往往存在代码可读性和可理解性差的问题。AI生成的实现思路有时和人类常规做法不同，变量命名、逻辑组织也不见得清晰。开发者如果不仔细阅读产出，很可能弄不清程序的完整逻辑。一旦需要调试复杂问题或添加新特性时，这种不透明就会成为巨大障碍。想象一下，你让AI构建了一个系统，运行良好但代码成千上万行且缺乏文档，你本人对很多模块知其然不知其所以然。如果后续出现一个微妙的bug，需要深入排查，可能会陷入 “读自己没写过的代码” 的困境。而当AI代码和人工代码混杂时，这种理解成本更高。此外，在团队协作场景下，不透明代码会增加沟通成本：其他同事接手这段AI写的代码，可能一头雾水，无从下手。这就削弱了软件工程中可维护性和知识共享的原则。正因为此，Andrew Ng等专家认为，“vibe coding”这个叫法误导大众，以为工程师可以不看代码只靠感觉编程，但实际软件工程远不止写出能跑的代码，还涉及让代码可被人理解和持续演进。调试困难：虽然vibe coding循环中包含测试和反馈，但调试的过程可能更困难。因为当AI生成的代码出现问题时，开发者可能不熟悉这个代码，分析起错误来比调试自己写的代码更费劲。特别是AI可能产出一些开发者从未见过的新语法、新函数，如果不明白这些用法，排查就难以下手。另外，LLM生成代码有时结构不稳定，同样的提示在不同轮次可能产出不同实现，这也为调试增加不确定性。如果一段代码多次修修补补，最终可能拼凑出风格各异的块，遇到问题很难迅速定位根源。还有一个现实问题是：错误归因。当程序出bug时，人容易将责任归咎AI：“反正是它写错了”。但调试毕竟要靠人去做深入分析，这时候缺乏对代码的熟悉就很麻烦。一言以蔽之，vibe coding降低了写代码的门槛，却没有降低调试的门槛，甚至在某些方面调试更复杂了。任务复杂度限制：当前的AI在应对复杂、大型的软件项目时仍有诸多不足。vibe coding擅长的是独立的小模块或简单全栈应用，但如果让AI生成一个涉及众多子系统、各模块高度交互的大工程，往往会力不从心。LLM对于跨多文件、多步骤的问题常常顾此失彼，容易在长程依赖上出错。例如，一个大型企业系统需要遵循严格架构、实现一系列业务规则，不是简单prompt就能让AI自行搭建完成的。IBM的一篇技术文章提到，vibe coding目前对新颖或复杂技术需求表现不佳，AI难以替代人类架构师的统筹。此外，许多项目涉及外部库/ API，如果文档匮乏或情境特殊，AI也容易误用或幻觉出不存在的用法。因此，vibe coding更适合标准化程度高、相对独立的任务，比如实现CRUD应用、封装常见算法等。而在需要大量创造性或系统性设计的场景，AI往往给不出有效方案。至少在目前，vibe coding还无法胜任真正复杂的工程，它更像“万能胶水”可以快速黏合已有元素，但不会替你发明新算法或处理高度定制化的需求。开发者在选用时需要对任务难度有清醒认识。安全与合规风险：AI生成代码的安全性日益成为关注焦点。首先，AI模型训练于大量公开代码，其中可能包括安全欠佳的示例。AI往往缺乏安全意识，生成的代码可能暗藏漏洞（如SQL注入、XSS等）。开发者若未仔细审查就部署，有可能引入安全隐患。其次，AI生成代码经常跳过代码审查流程——因为很多人觉得“是AI写的，省去了code review”，这无形中放大了风险。业内有研究对比了AI生成代码的安全性，发现其中漏洞比例并不低，需要人类开发者有足够敏感度去发现。此外，还有合规和版权问题：LLM生成的代码片段如果来自训练数据中的开源项目，可能涉及许可证兼容。如果AI不经意生成了一段GPL代码而你的项目是闭源的，那就埋下法律风险。而使用云端AI服务本身也有数据安全顾虑：把你的需求（可能含业务逻辑）发送给第三方AI，是否违反公司保密规定？这些都需要考虑。因此，公司在引入vibe coding时往往非常谨慎，一些CIO/CTO甚至禁用开发团队使用在线AI工具，尽管Andrew Ng等专家认为应当拥抱AI辅助编码但要设置好政策。总之，安全把关在vibe coding场景下尤为重要，不能因为图快就忽视了传统软件工程的基石——安全、稳定和合规。团队协作与知识传递成本：vibe coding在多人协作环境下也带来挑战。当代码由AI大量生成且开发者未完全理解时，团队其他成员更难以理解这些代码，从而增加协作成本。如果每个人各自用AI写了一堆自己都没细看的代码，最后合并在一起，代码库将缺少清晰的风格和文档，对新人非常不友好。传统的code review制度也可能失效——谁来审核AI写的几千行代码？审起来效率很低，因为AI的写法未必符合人脑思维。团队还可能出现责任不清的问题：bug出现了，大家可能互相推诿“这是AI写的，不怪我”。这显然不利于工程纪律。再者，知识沉淀方面，如果开发者不深入理解AI代码，其实就没有真正学到东西，团队知识库里也缺少关键经验总结。这可能导致相同错误重复发生，因为大家都只是依赖AI而没有积累教训。为了降低协作成本，团队需要对vibe coding制定规范（下一节会提到），否则可能陷入效率提升带来沟通效率下降的悖论。正如Willison强调的：“开发者终究要对自己的代码负责，如果要署上自己的名字，就必须确保自己理解它的工作原理”。这是团队协作中必须坚守的信条，而vibe coding不应成为借口逃避它。
综上，vibe coding的风险主要在于牺牲了传统上对代码理解与质量的把控，换取开发速度提升。这种取舍在小型、短期项目中问题不大，但在长期维护的大型项目中可能造成隐患累积。诚然，每种新实践初期都会经历摸索，vibe coding目前的局限并不代表它没有改进空间。关键在于我们如何管理和规避这些风险，而不是简单否定这种做法。下一节，我们将讨论在工程实践中如何为vibe coding加装“护栏”，最大程度发挥其优势、降低其副作用。
七、工程实践建议：为 vibe coding 加装护栏
既然vibe coding有上述诸多风险，在实际工程中我们该如何趋利避害？以下是一些被广泛认可的最佳实践和建议，可以帮助开发者在享受vibe coding高效的同时，确保产出代码质量和可维护性。
- 明确使用场景，避开高风险领域：首先，从团队管理角度，应明确规定vibe coding的适用范围。低风险、低影响的项目或模块可以放心使用vibe coding，比如内部工具、一次性脚本、原型验证等。但对于安全/财务关键、面向公众的核心系统，尽量避免不加审查地采用vibe coding产物。如果必须用AI辅助，也要经过严谨测试和人工代码走查。总体来说， “项目风险低则可大胆vibe，项目风险高则谨慎vibe” 。正如一位开发者所建议：“想想如果代码有漏洞会造成多大危害，再决定是否采用这种方式”。对于涉及金钱交易、敏感数据的场景，尤其要慎之又慎，不要完全依赖AI生成。制定提示规范：提示（Prompt）的质量直接决定AI产出代码的质量。团队可以制定一套编写Prompt的规范或模板。例如，要求在提示中包含预期功能、边界条件、性能要求等信息，尽量减少AI误解。有团队采用类似KUD-P的方法，在提示里不仅写“做什么”，还补充“为什么做、为谁做、在什么情境下做”，以便AI更准确完成任务。虽然普通开发者未必使用这么繁复的模板，但写提示时多提供背景和约束肯定有益。此外，可以积累高质量提示示例库，供团队参考复用。这样既提高AI输出一致性，又方便后来人了解当初是如何指导AI的。把Prompt当成一种新型的“源代码”对待，进行管理和版本控制，也是值得尝试的实践。始终保持“Human in the Loop” ：无论AI多智能，都不要把人完全排除在循环之外。人工监督在vibe coding中至关重要。具体而言，团队应规定：AI生成的任何代码，在合并入主代码库前，必须经过至少一名开发者审阅（最佳是多人交叉review）。审阅时，要做到理解每行代码的意图——可以不逐字符检查，但至少要能解释代码逻辑。如果审阅者发现自己无法理解某段AI代码，那应该要求生成者重新让AI加上注释说明，或干脆重构该段直到可理解为止。正如Willison的“黄金法则”：“我绝不提交任何自己讲不清楚其作用的AI生成代码”。这条可以写进团队守则。通过保持Humans In The Loop，确保人类对最终代码负责，而AI只是辅助，不喧宾夺主。完善测试和验证：加强测试是化解AI代码不确定性的有效手段。团队应对AI生成的功能及时补充单元测试和集成测试，以验证其行为是否符合预期并无副作用。由于AI生成代码可能包含未考虑到的边界情况，测试更要覆盖各种输入和场景，尽早暴露问题。一种做法是：在vibe coding迭代完成某功能后，立即编写相应测试，确保功能运行正确稳定。如果AI代码通过了全面的测试，那么即使开发者不深知内部细节，也增加了信心。同时，测试用例也成为日后维护的安全网。更进一步，可以运用静态分析、安全扫描等自动化工具检查AI生成代码的质量，比如检测常见漏洞模式、风格不一致等，将问题扼杀在源头。总之，要让“AI写代码，人类写测试”成为习惯，用测试来弥补理解的缺失。渐进重构：如果某块AI生成的代码被保留在项目中，在稍后阶段应考虑对其重构和正规化。初始为了求快可能接受了一些不太优雅的实现，但在项目稳定下来后，可以回头优化这些部分。重构时开发者应深入理解其逻辑，将难读的代码整理为清晰模块，加上注释文档，使之融入项目整体风格。团队可以将这种事后重构纳入计划，例如Sprint结束前留出时间“清理”AI代码。有一种比喻是：vibe coding让我们快速搭起框架，之后需要“精修打磨”才能成为牢固建筑。不要指望AI给你的就是最终成品，而应视为草稿。对那些长期要维护的核心组件，更要尽早摆脱AI代码的痕迹（比如奇怪的命名、不必要的复杂度），以提高可维护性。许多工程师建议采用“逐步替换”策略：先用AI实现快速上线，然后逐步用人写的可靠代码替换掉关键路径部分，既保证进度又保证质量。知识显性化和文档：针对AI生成代码难以理解的问题，团队应有意识地记录和传播知识。例如，在PR中附带对AI生成逻辑的解释，或者要求开发者写一篇简短的“vibe story”说明：这个模块的设计思路、涉及的概念和权衡。前述KUD-P框架正是提倡通过撰写结构化的提示故事，让AI代码背后的知识和设计决策以文字形式保存下来。即使不采用特定框架，也鼓励多写注释。当AI生成的代码看起来隐晦时，让AI自己加注释解释（很多AI可以根据代码内容生成注释），然后开发者审核这些注释准确性并精简保留。这样，后来的阅读者至少能从注释获得指引。团队内部也可以通过分享vibe coding经验（哪些Prompt效果好，哪些陷阱要避开）来共同成长，避免每个人都踩相同的坑。控制外部代价：vibe coding有时会无意间带来一些外部代价。例如，让AI调用某外部API，如果不注意可能产生费用或滥用。真实案例中，有人用vibe coding写了调用云服务的代码，结果因未设限导致巨额账单。所以团队要制定规则，比如调用付费服务前需人工确认，敏感操作要有人介入等。另外，注意秘钥管理，不要在Prompt中泄露API密钥等敏感信息（AI对话可能被记录）。要教育团队成员，使用AI时哪些内容可以提供，哪些需要脱敏处理。还有一个建议是使用沙箱环境：在让AI代码操作真实系统前，先在隔离测试环境验证，以免AI搞出破坏性操作。总之，对AI行为可能产生的连带影响要有预判，不要“把AI放虎出笼”。
归纳起来， “加护栏”的核心思想是：引入AI加速，但工程质量的底线仍由人类把关。我们可以充分利用vibe coding的威力，但不能放弃对代码应有的责任和匠心。通过合理的规范、工具和文化建设，vibe coding完全可以安全地融入现有开发流程，为我们所用而不致产生失控风险。
八、未来趋势与争议
随着vibe coding走红，关于它是否会主导未来开发范式，引发了广泛讨论和思考。乐观者和悲观者各执一词，我们不妨梳理这些观点以展望未来。
未来趋势展望：
- 开发范式进化：不少专家认为，vibe coding预示着软件开发的又一次范式升级。从机器语言到高级语言，再到框架、低代码，每一次进步都在提升抽象层次、降低门槛。而vibe coding把这一趋势推向极致——自然语言成为编程语言。一旦AI能力足够强，人们或许真的不需要精通语法，只需专注于提出问题和目标，余下由AI完成。这被形容为 “编程的黄金搭档”：人类专长于创意和问题定义，AI擅长执行和实现。Google等公司也在开发类似的 “生成式编程平台”，让用户用对话构建完整应用。可以预见，未来IDE可能默认集成对话式AI， “人机对话编程” 成为标配。在一些教育领域，已有人尝试用vibe coding教非CS背景人士快速创造教学工具，效果颇佳。因此，vibe coding有潜力成为未来主流开发模式之一，尤其是在原型、个性化应用方面。生产力与行业影响：如果vibe coding继续发展，它可能带来软件生产力的大幅提升和行业格局变化。一方面，软件开发将更加高速迭代，创业者和小团队可以迅速试错，在竞争中占据优势。另一方面，它也可能改变程序员的角色定位。当基础代码由AI自动生成后，程序员的价值更多体现在需求理解、架构设计、调优和整合上，而非手写代码本身。这类似工业革命后人工从体力劳动转向操作机器。对于个人开发者而言，这既是机遇也是挑战：会用AI工具的人将如虎添翼，不会用的可能逐渐落后。正如Andrew Ng所言，他的团队成员已经“再也不想在没有AI帮助的情况下编码”。从行业看，由于AI降低了开发技术门槛，是否意味着更多非科班背景的创业者涌现？投资人已经在讨论：未来的创业CEO不懂写代码也没关系，因为AI可以帮忙实现想法。这可能改变创业团队构成，技术联合创始人的门槛下降。当然，高端程序员依然重要，只是他们可能更多去解决AI搞不定的硬骨头，而让AI处理常规部分。多模态与新交互：未来的vibe coding还可能突破纯文本对话的形式，变得更加多模态和自然。例如，语音驱动编程：你对着IDE说出需求，AI即时写码。Karpathy已经用语音与Cursor交互，表明这在技术上可行。再如图形化/可视化的AI编程：你画一个界面草图，AI根据图自动生成代码（实际上已有设计工具在尝试）。Google的研究提到，未来可能出现视觉、语音、文本融合的开发环境，AI既能听懂你说的话，又能看懂界面图，输出代码。这些都会让vibe coding更加直观、贴近人类表达。此外，Agentic AI（自治智能体）的兴起也值得关注。未来AI或许不只是被动等你提示，而是能主动尝试运行代码、测试、调整（类似AutoGPT等思路），形成双循环的代理式编程。这将进一步减少人工介入，让AI能自行解决更多问题。当然，离那一步还有较长距离，目前AI仍需要人紧密监督。
争议与质疑：
- 对名称和理念的质疑：一些业界大牛并不喜欢“vibe coding”这个说法。Andrew Ng就公开表示这名字很“不幸”且有误导性。他担心大众以为用了AI就可以“凭感觉”写代码，但实际上用AI编程是一项需要高度脑力投入的工作。Ng说他用AI编程一天后依然会感觉精疲力尽，因为要不停思考提示、评估AI输出、做决定，这一点也不轻松。他认为“vibe”一词让过程听上去过于随意，无法体现真实的复杂性。此外，也有人担心vibe coding这个流行语会妖魔化AI辅助编程。如果大家把所有AI参与的编程都贴上“不负责任”的标签，会打击那些正确使用AI提高效率的实践。Simon Willison就强调，不希望“vibe coding”变成一个贬义词或笑柄，让人联想到瞎搞代码。所以在讨论中，一些专业人士会区分 “负责任的AI编程” 和 “纯粹vibe coding”，以正本清源。对软件工程原则的挑战：批评者指出，vibe coding违背了许多经典软件工程原则，例如可维护性、清晰性、代码审查等。他们担心鼓吹vibe coding等于鼓吹不良工程实践。有人在Reddit上发帖《Karpathy的vibe coding运动有害》，认为让新手觉得不看代码就能完成编程是危险的想法。资深工程师更是强调，软件工程的核心是管理复杂度，而vibe coding可能带来不可控的复杂度爆增，因为开发者放弃了对代码内部的约束。一些团队经理也疑虑，如果程序员都依赖AI，他们自己的编码和调试功力是否会退化？毕竟AI无法保证始终可靠，一旦它出错而程序员又缺乏经验，后果不堪设想。有点类似导航软件让司机逐渐丧失方向感的隐忧。因此，一派观点认为，vibe coding作为原型工具无妨，但不应进入严肃的软件工程主流程，否则会削弱整个团队的技术能力和产品质量。这个争议短期内恐难有定论，需要时间和实践去检验。对就业和岗位的影响：vibe coding引发的另一个焦点是对程序员就业的影响。一方面，有人担心AI会抢程序员的饭碗。如果普通人通过AI就能完成90%的编码工作，那么初级程序员是否还需要？一些投资人在抛出疑问：未来创业者如果用AI也能写代码，是否程序员需求减少？然而另一方面，也有人认为程序员角色不会消失，只会转型。历史上每次生产力工具进步都会淘汰一些重复劳动，但同时也催生新的更高层次工作。比如现在网站开发比十年前简单许多，但开发岗位并未减少，因为需求和复杂性也在提高。同理，AI如果接管了简单编码，人类程序员可以专注更困难的部分，软件行业整体产出可能增加，反而吸纳更多人才进入（只是技能要求变了）。还有一个视角是：vibe coding可能扩大“编程人口”基数，让非科班出身的人也能做一些编程工作。这会不会引起传统程序员市场竞争压力？或者反过来，编程变大众技能后，这行不再是高薪稀缺职业？目前来看，这种影响还在早期，尚无明晰趋势。但可以肯定的是，未来程序员需要掌握AI共事的本领，把AI当工具用得好的，会更受青睐。正如Ng所说，他依然鼓励所有人去学正统编程，因为懂原理的人用AI会如虎添翼，而完全不会编程的人即使有AI也会受限。
总结：vibe coding 作为一种新兴理念，短时间内聚集了极高人气，也引发巨大争议。它可能不会也不应完全取代传统开发方式，但极有希望成为开发者工具箱中的重要一员。或许在不久的将来，我们将看到一种融合的范式： “AI增效的工程实践” （有人称之为AI-assisted or AI-augmented programming），其中vibe coding扮演让软件开发更敏捷、更普惠的角色，而工程师则在AI提供的“加速带”上走得更远。正如IBM文章所总结的：“vibe coding还在初期，它让编程更动态自然，但要充分发挥仍离不开人类的参与”。我们站在这个新旧交替的门槛上，既要大胆拥抱变化，也要冷静保持专业主义。最终，未来属于那些既懂AI又懂工程的人——他们将引领开发范式的下一次飞跃。
参考资料
- Benj Edwards. “Will the future of software development run on vibes?” , Ars Technica, Mar 5, 2025. （介绍vibe coding概念及Karpathy原帖内容，讨论其流行与风险）Simon Willison. “Not all AI-assisted programming is vibe coding (but vibe coding rocks)” , SimonWillison.net Blog, Mar 19, 2025. （明确区分vibe coding与一般AI编程，引用Karpathy完整帖文并讨论其意义和边界）Wikipedia百科词条: “Vibe coding” (访问于2025-08). （提供vibe coding的正式定义、流行时间线、支持者观点和批评意见等综述）Kevin Roose. “Not a Coder? With A.I., Just Having an Idea Can Be Enough.” , The New York Times, Feb 27, 2025. （讲述非程序员通过vibe coding开发“小工具”的报道，含Karpathy名言“我只是看、说、运行、复制”）Shalini Harkar. “What is vibe coding?” , IBM Think Blog, Apr 8, 2025. （解释vibe coding理念和实现步骤，提出“先写代码后优化”的思路，并列出现实案例和局限）Shalini Harkar. “What is vibe coding?” , IBM Think Blog, Apr 8, 2025. （列出vibe coding的主要技术挑战：如复杂任务困难、代码质量性能问题、调试维护难度和安全隐患）Google Cloud. “Vibe Coding Explained: Tools and Guides” , 2025. （详细阐述vibe coding的工作流程，分代码级迭代循环和应用生命周期两层，并对比传统编程的异同）Benj Edwards. Ars Technica 特稿, 2025. （引用Karpathy对于vibe coding的描述，以及该文对传统最佳实践的对比，强调vibe coding“顺其自然”与传统“精确控制”的反差）Benj Edwards采访 Simon Willison, Ars Technica, 2025. （Willison对vibe coding的谨慎态度：“可用于尝试想法，但通往生产需小心”，以及他对定义的补充说明）Wikipedia "Vibe coding" - Limitations 部分, 2025. （讨论vibe coding在代码理解和安全方面的隐患，引述Ars Technica对Willison的采访：“vibe coding整个生产代码库风险极高”）Lee Chong Ming. “Andrew Ng says vibe coding is a bad name for a very real and exhausting job” , Business Insider, Jun 4, 2025. （Andrew Ng批评vibe coding名称误导，强调使用AI编程仍是费脑力的工作，并提到很多企业尚未拥抱AI编码）Lee Chong Ming. Business Insider, Jun 2025. （提到vibe coding引发的讨论：AI是否会让程序员失业、创业者是否不再需要技术背景等，以及一位非工程师用vibe coding开发App的例子）Ian Foley. “Vibe coding” (Tech Cartoon description), Mar 6, 2025. （一幅卡通及说明，解释vibe coding如何让任何人只需描述想法，AI就能生成代码并运行产品，具有民主化编程的好处，举例通过自然语言让AI写脚本整理文件）Andrej Karpathy. “Vibe coding MenuGen” , Apr 27, 2025. （Karpathy个人博客，描述其100%用AI工具构建MenuGen应用的经历，“我基本不知道这代码是怎么工作的”，体现vibe coding可能带来的认知落差）Ruddy Lee. “KUD-P：vibe coding的故事框架” , Jul 22, 2025. （介绍如何用KUD-P框架给vibe coding增加结构和语境，以改善即兴代码的可理解可维护性，并附有vibe coding流程的图示说明）
