Vibe Coding（氛围编程）是2025年由OpenAI联合创始人Andrej Karpathy提出的一种新型编程范式，其核心在于通过自然语言指令驱动AI生成代码，开发者无需深入理解底层逻辑即可快速实现功能：
一、特点
自然语言驱动
开发者用口语化描述需求（如“创建带购物车功能的电商网站”），AI根据提示生成对应代码。这种模式下，编程语言语法和算法细节由AI处理，开发者更关注功能目标和用户体验。黑箱式开发
与传统编程不同，开发者不要求完全理解AI生成的代码，而是通过测试结果和反馈迭代优化。正如Karpathy所调侃：“这不是真正的编程——我只是看看、说说、运行、复制粘贴，但结果能用就行”。快速原型与迭代
从需求到代码生成的周期大幅缩短，初创公司案例显示，部分团队95%的代码由AI生成，开发效率提升10倍以上。
二、工作流程
- 需求描述
用自然语言或结合图像/语音等多模态输入定义功能（如“开发一个天气查询应用”）。 - AI生成代码
LLM（如GPT-4、Gemini）自动生成HTML/CSS/JavaScript或Python代码，甚至跨语言和框架适配。 - 测试与反馈
运行代码后，通过错误日志或视觉反馈调整提示词（如“界面太单调，增加动态效果”），AI重新生成优化版本。 - 部署维护
最终代码仍需人工审查安全性和性能，但长期维护可通过AI自动化更新。
三、与传统编程的对比 | 维度 | Vibe Coding | 传统编程 | |—————-|—————————–|—————————| | 开发速度 | 分钟级生成，适合快速原型 | 依赖手动编码，周期长 | | 技术门槛 | 非程序员可参与 | 需掌握编程语言和算法 | | 代码理解 | 接受“黑箱”结果 | 深度控制逻辑和结构 | | 调试难度 | 依赖AI修复，挑战性高 | 开发者直接定位问题 |
四、优缺点分析 优势
• 降低创新成本：领域专家可直接将想法转化为软件，无需技术中间层；
• 加速产品验证：初创公司用Vibe Coding开发MVP，市场响应速度提升200%；
• 解放创造力：开发者专注架构设计，而非语法细节。
争议与风险
• 代码质量不稳定：AI可能生成冗余或漏洞代码，需严格测试；
• 可维护性差：缺乏文档和结构规范，长期项目易失控；
• 技能空心化：过度依赖AI可能导致程序员基础能力退化。
五、主流工具与应用场景
工具推荐
• Cursor：集成GPT-4，支持多轮对话生成代码（ARR已达3亿美元）；• Trae：内置110+ MCP插件，可结合Figma设计稿生成交互式页面；
• Apifox MCP：自动同步API文档，提升团队协作效率。
适用场景
• 快速开发MVP或原型；• 非技术背景者创建工具（如数据分析、自动化脚本）；
• 跨技术栈项目（如全栈开发中同步生成前后端代码）。
六、未来展望 Vibe Coding正推动编程从“技术密集型”向“意图导向型”转变。随着MCP协议和Agent技术的发展，未来可能出现全自动代码工厂，开发者仅需定义业务目标，AI自主完成需求分析、编码和部署。不过，如何平衡效率与代码质量，仍是这一范式普及的关键挑战。
如需体验Vibe Coding，可从Cursor或Trae入手，结合详细提示词逐步迭代。