在AI飞速发展的今天，软件开发的方式正在发生深刻变革。2025 年 2 月，AI 专家 Andrej Karpathy 在 推特上首次提出Vibe Coding（中文多译为“氛围编码”）的概念。Vibe Coding 作为一种新兴的编程范式，正吸引着全球开发者的目光，它允许用户通过自然语言描述需求，由 AI 生成代码，极大地降低了技术门槛。那么Vibe Coding到底是什么呢？这一看似理想的编码模式，是否完全适用于所有的开发场景呢？让我们带着这些疑问一起了解学习下Vibe Coding吧！
一、Vibe Coding的定义与起源
Vibe Coding是一种新型编程模式，在此过程中，开发人员无需逐行编写代码，仅需以自然语言描述目标功能，专用大型语言模型（LLM）即可生成对应代码。与传统编码模式相比，其核心转变在于将工程师的角色从“代码构建者”升级为“架构设计者”——开发者通过向LLM下达指令、测试输出结果、迭代优化提示词实现开发目标。
这一概念由 Andrej Karpathy 在 2025 年 2 月提出，并在随后的 X 帖子中引发热议。2025 年 3 月，Merriam-Webster 韦氏字典将其列为“俚语与趋势”名词，标志着其快速普及。
参考翻译：
我提出了一种名为「氛围编程」（Vibe Coding）的新型开发方式。核心要义是：完全沉浸在开发氛围中，拥抱指数级生产力提升，甚至忘记代码本身的存在。这种模式之所以成为可能，是因为大型语言模型（如搭载Sonnet引擎的Cursor Composer）已经强大到离谱。
我现在直接通过SuperWhisper语音指令与Composer对话，键盘都懒得碰。会提出诸如"把侧边栏内边距减半"这种蠢问题——因为我实在懒得自己翻代码。所有修改建议直接「全盘接受」，连代码差异对比都不看了。遇到报错就原样复制粘贴错误信息，通常AI自己就能修复。
最终生成的代码早已超出我的常规理解范围，真要弄明白得花时间逐行研读。当AI实在搞不定bug时，我就随便要求改点其他功能，或者让AI随机调整代码结构，往往问题就奇迹般消失了。虽然这种模式只适合临时性的周末小项目，但整个过程相当魔幻现实主义。
现在开发项目/网页应用的过程更像是：观察效果→口头指挥→运行测试→复制粘贴，然后奇迹就发生了。这甚至不能算传统意义上的编程，更像在指挥一个有求必应的数字巫师，而我只是个在旁边喊666的围观群众。
从 Andrej Karpathy 的推特原文中，我们可以领悟到氛围编码的核心是：用自然语言与 AI 沟通，从而构建应用程序。你无需编写代码，只需描述应用程序的功能，然后由 AI 工具处理技术实现。这让你可以更专注于管理者或主管的角色，专注于应用程序的成果、功能和用户体验。
Vibe Coding常用工具： Cursor、Windsurf、Claude Code、Replit 、ChatGPT等
二、Vibe Coding核心应用场景
氛围编码正在许多不同的场景中进行测试。到目前为止，该流程的最佳用例主要包含以下几种：
2.1 快速原型开发与idea验证
对于追求市场时效性的创业者与工程师而言，Vibe Coding提供了低门槛的开发路径，可在数小时内（而非几周）完成最小可行产品（MVP）开发并验证概念，支持围绕提示词动态迭代功能。该模式高度契合敏捷开发原则，尤其适用于黑客马拉松演示、内部原型开发及投资者路演等“效率优先于完美”的场景。
2.2 用户界面设计与调整
产品经理和设计师可以利用Vibe Coding来应用快速的UI调整，如调整填充，交换配色方案或生成多种布局变化——所有这些都无需通过CSS文件进行搜索。这种“即时驱动的开发”使直接实验和快速反馈良性循环成为可能。
2.3 工作流优化与重复性任务处理
在成熟代码库中，存在大量耗时的重复任务：重构命名约定、添加日志记录、更新许可证头等。Vibe Coding可以在数百个文件中自动执行这些任务，释放工程师时间以聚焦高价值开发任务，提升整体开发效率。
2.4 技术学习与领域探索
编程初学者通常面临陡峭的学习曲线，Vibe Coding可通过直观展示代码运行效果降低学习门槛。而对于资深工程师而言，该模式可用于快速探索陌生编程语言或框架，辅助生成用户界面（UI）或示例算法，以便他们可以通过探索加深理解。
三、现实世界Vibe Coding成功案例
3.1 Fly Pieter
荷兰企业家Pieter Levels借助Cursor与Claude 3.7 Sonnet，在3小时内构建出了一个基于3D浏览器的摩天大楼飞行模拟器。据报道，该项目通过 Stripe 微交易每实现超过 67,000 美元的月收入。
了解该项目更多细节可看👉🏻：avgeekery.com/new-flight-…
3.2 快速搭建支持多模态输入APP
工程师Riley Brown利用氛围编码组合多种AI工具，在数分钟内完成主页与登录页面搭建，并实现语音和图像识别的多模态输入功能。
Riley Brown在YouTube上分享了这个搭建过程：www.youtube.com/watch?v=08T…
3.3 Airbnb 克隆
Cognosys首席执行官萨利•奥马尔（Sully Omar）在10分钟内通过Cursor新代理与Whisper工具，仅用提示词和语音指令完成Airbnb复刻版开发，涵盖后端、用户界面（UI）及数据库。
Sully也在推特上分享了完整的过程：使用Whisper和Cursor快速复刻Airbnb
以上是自Vibe Coding概念出现以来比较让人惊艳的三个案例。当然，还有其他很多成功的例子这里不再一一列举，也期待大家能去亲自体验，自行实现一些demo！🥳
四、Vibe Coding最佳实践
从第三章的成功案例中，我们也不难发现：Vibe Coding实验的许多成功案例都来自经验丰富的程序员。他们的核心能力在于明确需求、评估代码可行性并识别潜在问题。如果你从来没有写过代码或者没有经验，你不能期望马上看到结果。
无论你是编码新手还是高手，这里有一些通用建议，可以帮你从体验氛围编码中获得最大的收获：
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预先规划：确保你知道自己想要制作什么，包括必要的功能，而不是盲目投入。氛围编码并不是真正的沙盒，这是一条可以带你走向结果的道路。在提示AI之前，先在规范文件中概述功能。
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提供上下文：如果你能够提供配置和规则文件来指导模型，你就能够减少AI模型“幻觉”与偏离需求的风险。
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分阶段迭代：聚焦单一功能，保持提示词范围具体，逐步推进开发。
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全面测试：结合AI自动生成测试用例与人工关键路径验证，确保功能可靠性。
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选择主流技术栈：初期优先使用社区成熟的工具组合，积累经验后再探索小众方案。
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代码审查与重构：逐行审计AI输出代码，优化结构以提升可维护性。
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避免过度依赖：若AI陷入无效代码循环，及时回溯并调整提示策略。
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尝试多模态输入：通过截图或语音指令增强需求表达清晰度。
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专家评审：原型完成后，邀请资深工程师审核代码，降低潜在风险。
五、未来发展趋势
在接下来的几年里，Vibe Coding将逐步从文本提示向更直观的交互模式演进：
- 可视化设计界面：通过拖放式“氛围设计”工具绘制UI或数据流图，AI自动生成底层代码。
- 端到端 开发管道：随着AI模型与行业领域深度融合，我们可以看到将高级需求转化为生产就绪应用程序的端到端管道。
- 开发者角色转型：对于开发人员来说，这意味着一个根本性的角色转变：他们不再需要逐行输入，而是要精心制作精确的提示，策划生成的输出，并嵌入领域专业知识来保持系统的一致性。预计到2030年，AI或可自动化80%的常规编码任务，工程师将聚焦架构设计、伦理审查及跨团队协作。
- Vibing More： 除此之外，我们还可以看到“vibing”的进一步应用，比如“氛围故障处理”（Incident Vibing）。借助专业工具，氛围故障处理不仅能快速自动分析根本原因，突出显示触发问题的提交，可视化其对系统指标的影响，并追踪导致服务中断的故障链，甚至还能提出针对性的解决方案，为故障处理提供新的可能。
总结
Vibe Coding降低了软件开发的准入门槛，在快速原型开发、个人项目实践及技术学习领域显著革新了传统模式。但需明确的是，这并非万能解决方案：在安全关键型、大规模复杂系统或高合规性要求的场景中，直接部署AI生成代码将面临较大风险。
未来软件开发需秉持平衡理念：既要借助人工智能提升效率，又需坚守传统工程方法论，确保对系统的深度理解与责任追溯机制不可缺位。明晰何时拥抱氛围编码、何时回归IDE（集成开发环境）手动开发，将成为下一阶段软件开发的核心命题。
