在软件开发领域，编程方式正在发生重大变化——从以往死板、手动的编码方式，逐步转向更加灵活、由 AI 辅助的编程形式。**Vibe Coding（氛围编程）**就是这种转变的一个典型代表。
这个概念由知名计算机科学家 Andrej Karpathy 于 2025 年 2 月提出，强调在软件开发中使用 AI 工具的重要性。它充分利用了像 ChatGPT、Claude、OpenAI Codex 等大型语言模型（LLMs），让开发者可以专注于创意，而不是重复性工作。

简单来说，Vibe Coding 就是通过自然语言表达想法，由 AI 自动生成可运行的代码。它的目标是构建一个由 AI 驱动的开发环境，AI 充当实时助手，提供建议、自动处理琐碎工作，甚至可以帮你搭建基础的项目结构。核心理念：先写代码，再优化结构（“Code First, Refine Later”）Vibe Coding 推崇一种“先做出来，再打磨”的开发方式。这种方式非常适合快速原型开发、敏捷开发和不断迭代的工作流程。尽管 AI 可以帮助写代码，但真正的创造力、目标导向和跳出框架思考仍然是人类开发者的优势。因此，Vibe Coding 是 AI 与人类协作的过程，而不是 AI 完全取代人类。

如何实践 Vibe Coding？
要开始使用 Vibe Coding，可以按照以下步骤操作：

第一步：选择 AI 编程平台
根据你的技术需求、性能要求或预算选择平台。比如 Replit 是一个非常适合将想法转化为应用程序代码的平台。

第二步：明确你的需求
写一段清晰的提示语（prompt），描述你想做什么。提示越清楚，AI 给出的结果就越准确。

例如：

“创建一个能根据音乐、用户交互或实时数据做出反应的互动动画。动画应该流畅、有趣、色彩丰富、视觉吸引人，并允许用户根据不同的场景轻松调整风格。使用 JavaScript 或 React 完成。”

这样的提示是具体、清晰、目标导向的。

第三步：代码初稿与优化
AI 会根据你的提示生成一份基础代码，虽然不完美，但可以作为起点。然后你可以继续优化提示，让生成的代码更接近你的预期。

第四步：代码检查与发布
最后，根据优化后的提示审核生成的代码，并部署上线。

现实应用场景
Vibe Coding 不只是一个流行词，许多开发者，甚至是没有编程经验的用户，也开始使用它开发各类应用。

尤其在 Y Combinator 这类创业孵化器中，很多创业团队通过 Vibe Coding 快速构建并发布 AI 驱动的应用。Replit、Cursor 和 GitHub Copilot 是目前较为主流的 AI 编码工具。

Vibe Coding 的局限性
尽管 Vibe Coding 很强大，但它仍面临一些现实问题：

技术复杂度限制：对于新颖或复杂的技术需求，AI 的能力还不够成熟。

代码质量和性能问题：AI 擅长生成原型，但要上线，还需要人工优化和检查。

调试难度大：AI 写的代码可能结构松散，调试困难。

维护与更新问题：代码结构不清晰可能导致后续维护麻烦。

安全隐患：AI 生成的代码如果缺乏人工审查，可能存在安全漏洞。

Vibe Coding 引领的转变
快速原型开发：帮助团队迅速将创意变成可测试的产品原型。

以问题为核心的开发思维：开发更关注解决问题，而不是死守技术框架。

降低风险、提升影响力：快速试错，降低投入风险，让资源集中在真正有效的方向上。

多模态协作发展：未来的编程将支持语音、视觉、文本等多种输入方式，提升开发体验。

VibeOps 的发展
“VibeOps”是 Vibe Coding 在运维自动化上的延伸。它强调 AI 自动化管理开发流程，让工程师可以专注于创新。但目前还处在初级阶段，仍需人类与 AI 的协同配合才能发挥最大效能。

总结
Vibe Coding 是一场编程方式的革命，正在重新定义开发的效率与创造力。通过结合生成式 AI 和智能编码助手，它让软件开发变得更轻松、更具互动性。它不仅适合专业开发者，也降低了编程门槛，让普通人也能参与到应用开发中。

不过，Vibe Coding 并不是万能的，它仍需要人类在背后把关和引导，才能真正做出高质量、可维护、安全的应用程序。