什么是Vibe Coding

2025 年初，特斯拉前 AI 总监、OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 发了一条推文，大意是说他发现了一种新的编程方式——不用写代码，只需要用自然语言告诉 AI 你想要什么，AI 就能帮你把代码写出来。他给这种方式起了个名字，叫 Vibe Coding，翻译过来就是"氛围编程"。

这条推文瞬间引爆了整个技术圈。不是因为 AI 写代码这件事有多新鲜，而是因为 Karpathy 本人就是顶级的 AI 研究者和程序员，连他都开始用"说话"代替"写代码"了，这件事本身就很有说服力。更关键的是，他描述的那种体验击中了太多人的痛点——想做个小工具、想搭个网站、想实现个想法，但卡在"不会写代码"这一步上，而现在这个门槛可能真的要消失了。

1. Vibe Coding 到底是什么

Karpathy 在推文里是这样描述 Vibe Coding 的：

"There's a new kind of coding I call 'vibe coding', where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists."

（有一种新的编程方式，我称之为'Vibe Coding'，你完全沉浸在感觉中，拥抱指数级的变化，甚至忘记代码的存在。）

这段话听起来有点抽象，用大白话翻译一下就是：你不用去纠结代码怎么写、语法对不对、变量该叫什么名字，你只需要把你的想法用人话说出来，AI 来帮你把代码搞定。你关注的是"做什么"，而不是"怎么写"。

打个比方，传统编程就像你自己下厨做菜。你得知道什么菜怎么切、油温多少度下锅、盐放多少克、翻炒几分钟。做出来好不好吃，全靠你的手艺。而 Vibe Coding 更像是你坐在餐厅里点菜——你只需要告诉服务员"我要一份糖醋排骨，不要太甜，微辣"，厨师就会帮你做出来。你不需要知道怎么腌肉、怎么调糖醋汁，你只需要知道自己想吃什么，以及尝了之后告诉厨师"再咸一点"或者"火候过了"。

【建议配图1 —— 传统编程 vs Vibe Coding 对比图】

图片描述：左右两栏对比布局。左侧标题"传统编程"，背景浅红色，图标是一个人坐在电脑前满头大汗，周围漂浮着代码符号（花括号、分号、变量名），下方文字"你需要：学语法、写代码、调Bug、查文档"。右侧标题"Vibe Coding"，背景浅绿色，图标是一个人轻松地对着电脑说话，电脑屏幕上显示聊天气泡，AI 机器人图标在旁边工作，下方文字"你需要：说清楚想要什么"。中间用一个大的 VS 符号连接。底部有一行小字："从'我来写'到'AI来写，我来看'"。

整体目的：让读者一眼看懂 Vibe Coding 和传统编程的本质区别

这个类比虽然简单，但它揭示了 Vibe Coding 的核心思路——把编程从"写代码"变成"表达需求"。你要做的不是学习某种编程语言的语法，而是学会怎么把你的想法清晰地传达给 AI。

当然，这并不意味着 Vibe Coding 是"随便说两句就行"。就像去餐厅点菜，你说"随便来个菜"和你说"来一份糖醋排骨，不要太甜，微辣，排骨要用小排"，出来的结果差距会很大。Vibe Coding 的核心技能不是写代码，而是精确地表达你的需求——在这个领域，这种技能叫做 Prompt Engineering（提示工程）。

2. 一个真实的例子

光说概念太抽象了，来看一个真实的案例。假设你是一个完全不会写代码的产品经理，老板让你做一个简单的团队内部投票工具，用来收集大家对午餐餐厅的偏好。

按照传统方式，你需要找一个前端开发和一个后端开发，写需求文档，排期开发，前后端联调，测试上线，怎么也得一两周。

用 Vibe Coding 的方式呢？你打开一个 AI 编程工具（比如 Claude Code），输入这样一段话：

Prompt：

帮我做一个团队午餐投票的网页工具，要求：

1. 页面顶部有一个标题"今天中午吃什么"
2. 下面列出5个餐厅选项：沙县小吃、黄焖鸡、麻辣烫、轻食沙拉、麦当劳
3. 每个选项后面有一个投票按钮，点击后票数+1
4. 实时显示每个选项的当前票数和占比
5. 页面底部显示总投票人数
6. 风格简洁清爽，用浅蓝色主题

用纯HTML + CSS + JavaScript实现，不需要后端，数据存在浏览器本地就行。

不到一分钟，AI 就会给你生成一个完整的网页文件。你把这个文件用浏览器打开，一个能用的投票工具就出现在你面前了。

【建议配图2 —— 投票工具效果展示】

图片描述：一个浏览器窗口截图，展示生成的投票工具页面。顶部大标题"今天中午吃什么"，下方 5 行，每行左侧是餐厅名称（沙县小吃、黄焖鸡等），中间是一个蓝色的进度条显示占比，右侧是票数数字和一个蓝色"投票"按钮。其中"麻辣烫"的进度条最长（35%），"轻食沙拉"最短（8%）。页面底部显示"共 47 人参与投票"。整体风格简洁，浅蓝色调。

整体目的：让读者直观看到 Vibe Coding 的产出效果——一段自然语言就能生成一个能用的工具

如果你觉得哪里不满意，比如你想给每个餐厅加上一张图片，或者想限制每人只能投一票，你只需要继续用自然语言告诉 AI：

Prompt：

效果不错，再改两个地方：
1. 每个餐厅名称前面加一个对应的emoji图标
2. 限制每个人只能投一次票，投完之后按钮变成灰色的"已投票"

AI 会在原来的代码基础上帮你修改，几秒钟后你刷新页面，新功能就生效了。整个过程你没写一行代码，但你做出了一个实实在在能用的东西。

这就是 Vibe Coding 的魔力——你负责想，AI 负责做。你的角色从"程序员"变成了"产品经理"加"代码审查员"。

3. Vibe Coding 和传统编程的区别

很多人第一次听说 Vibe Coding 会有个疑问：这不就是 AI 帮你写代码吗？和之前的代码补全工具有什么区别？

区别其实很大。传统的 AI 代码辅助工具（比如早期的 GitHub Copilot）本质上是"你写一半，AI 帮你补另一半"。你仍然需要懂编程，需要自己搭建项目结构，需要知道应该写什么函数，AI 只是帮你加速了"敲键盘"这一步。这就好比你在写作文，AI 帮你联想下一句话，但整篇文章的思路、结构、主题都是你在把控。

Vibe Coding 则完全不同。它是"你说需求，AI 从零开始帮你写整个项目"。你甚至不需要知道代码长什么样，不需要知道什么是 HTML、什么是 JavaScript、什么是数据库。你就像一个甲方，用自然语言描述你要的东西，AI 作为乙方帮你交付。

【建议配图3 —— AI编程方式演进图】

图片描述：一个从左到右的时间线/阶梯图，分三个阶段。第一阶段（浅灰色）标题"手动编程"，图标是键盘，描述"一行一行敲代码"，时间标注"2020年以前"。第二阶段（浅蓝色）标题"AI辅助编程"，图标是代码编辑器+小AI图标，描述"你写一半，AI补一半"，时间标注"2021-2024"，代表工具"Copilot"。第三阶段（浅绿色，最大最醒目）标题"Vibe Coding"，图标是聊天气泡+大AI图标，描述"你说需求，AI全写"，时间标注"2025-"，代表工具"Claude Code / Cursor"。三个阶段之间用粗箭头连接，箭头上标注"门槛越来越低"。

整体目的：让读者理解 Vibe Coding 是 AI 编程的最新阶段，不是简单的代码补全

但这里需要说清楚一件事：Vibe Coding 不等于不需要动脑子。恰恰相反，当你不再需要把精力花在语法和调试上的时候，你可以把全部的注意力放在更重要的事情上——你的产品到底要解决什么问题？用户体验怎么设计才合理？架构怎么规划才能让项目后期不至于一团乱麻？这些"上层"的思考能力，AI 并不能替你完成。

换句话说，Vibe Coding 消灭的不是编程思维，而是编程语法的门槛。它让你不需要花几个月学 Python 或 JavaScript 的语法就能把想法变成现实，但"想法"本身是否靠谱，这仍然取决于你自己。

4. 谁适合玩 Vibe Coding

Vibe Coding 不是只给程序员用的。恰恰相反，它对不同背景的人都有不同的价值，只是切入的角度不太一样。

4.1 完全不会编程的人

如果你是产品经理、设计师、运营、市场人员，或者任何一个"有想法但不会写代码"的人，Vibe Coding 可能是你见过的最低门槛的编程入口。

以前，你想把一个想法变成可运行的产品原型，要么自己花几个月学编程，要么找开发同事帮忙（还得看人家有没有空），要么花钱找外包。现在有了 Vibe Coding，你可以自己动手，半个小时就做出一个 MVP（最小可行产品）来验证你的想法是否靠谱。你不需要学什么是 for 循环、什么是 if 判断，你只需要会清楚地描述"我要什么"。

一个做运营的朋友，之前每周要手动从三个不同的后台导出数据，然后在 Excel 里拼在一起做周报，每次要花两三个小时。他用 Vibe Coding 让 AI 写了一个 Python 脚本，自动从三个平台的 API 拉数据、合并、生成图表，现在每周只需要双击一下脚本，5 秒钟就出结果。他完全不懂 Python，但这不妨碍他用 AI 写出一个能跑的脚本。

4.2 初级开发者

如果你是刚入行的程序员，或者在校的计算机专业学生，Vibe Coding 可以帮你大幅加速学习和开发的过程。

传统的学习路径是先花几个月啃语法和框架，再花几个月做练手项目，中间遇到 Bug 可能要在 Stack Overflow 上搜索半天。有了 Vibe Coding，你可以反过来——先用 AI 快速做出一个能跑的项目，然后再回过头去理解 AI 写的代码是什么意思。这种"先跑通，再理解"的学习方式，往往比"先学会，再动手"更高效，因为你有了一个完整的上下文，学起来不会觉得知识是碎片化的。

而且，AI 生成的代码本身就是一份不错的学习材料。你可以问它"这段代码为什么要这样写"、"这里用的是什么设计模式"、"如果我想改成另一种实现方式该怎么办"，AI 会像一个随时在线的导师一样给你解答。

【建议配图4 —— 不同人群使用 Vibe Coding 的场景图】

图片描述：三列卡片式布局，白色背景。第一列卡片标题"非程序员"，浅紫色顶部色条，图标是一个穿西装的人（产品经理），下方场景描述"用自然语言描述需求，30分钟做出产品原型"，底部标注"核心技能：需求表达"。第二列卡片标题"初级开发者"，浅蓝色顶部色条，图标是一个戴耳机的年轻人（学生），下方场景描述"AI 写代码 + 你学代码，边做边学效率翻倍"，底部标注"核心技能：代码理解"。第三列卡片标题"资深开发者"，浅绿色顶部色条，图标是一个自信的技术人员，下方场景描述"把重复劳动交给AI，专注架构设计和技术决策"，底部标注"核心技能：架构把控"。三张卡片下方有一条横线连接，标注"Vibe Coding 对每个人都有不同的价值"。

整体目的：让不同背景的读者都能找到自己的定位，知道 Vibe Coding 能给自己带来什么

4.3 资深开发者

如果你已经是一个经验丰富的程序员，你可能会觉得"我自己写代码挺快的，为什么要用 AI"。说实话，这种想法很正常，但当你真正试过之后就会改变看法。

Vibe Coding 对资深开发者最大的价值不在于"帮你写你已经会写的代码"，而在于帮你处理那些你觉得无聊但又必须做的事情。写单元测试、写接口文档、写配置文件、做代码迁移、处理各种 boilerplate（模板代码）——这些事情耗费你大量时间但又没有太多技术含量。把它们交给 AI，你可以把精力集中在架构设计、性能优化、技术选型这些真正需要人类判断力的事情上。

Karpathy 自己就说了，他用 Vibe Coding 写了好几个项目，虽然他完全有能力自己写，但用 AI 写让他把时间集中在了"这个功能应不应该做"而不是"这个功能怎么实现"。这个效率提升是数量级的。

5. Vibe Coding 能做什么

说了这么多理论，你可能想知道 Vibe Coding 目前到底能做出什么样的东西。这里举几个真实的品类，让你有个直观的感受。

网站和网页应用 是 Vibe Coding 最拿手的领域。从简单的个人主页、博客网站，到有交互功能的 Web 应用（比如待办清单、投票工具、数据看板），AI 都可以一条龙帮你搞定前端和后端。这类项目技术栈成熟、开源资料丰富，AI 的训练数据里见过大量类似的代码，所以生成质量通常很高。

自动化脚本 也是一个非常实用的方向。把日常重复性的工作自动化——比如批量处理文件、定时发邮件、从网页上抓取数据、自动生成报表。这类需求通常逻辑不复杂，但如果自己写可能要查不少 API 文档，而 AI 对各种常用库和 API 的使用方法烂熟于心。

小工具和插件 也很常见。浏览器插件、命令行工具、VS Code 插件等等。有人用 Vibe Coding 做了一个浏览器插件，可以一键把网页上的英文翻译成中文并且保留原来的排版；有人做了一个命令行工具，可以用自然语言搜索本地文件。这些小工具可能只有几百行代码，但解决了一个实实在在的痛点。

移动端应用 目前也能做，但有一定门槛。用 React Native 或 Flutter 这类跨平台框架，AI 可以帮你生成一个能运行的 App，但调试和发布的过程还是需要一些技术知识。不过随着工具的进步，这个门槛也在快速降低。

【建议配图5 —— Vibe Coding 应用场景全景图】

图片描述：中心放射状布局。中心是一个大的"Vibe Coding"文字 + 聊天气泡图标。从中心向四周发散出四个分支，每个分支连接一个应用场景卡片。左上角"网站应用"（图标：浏览器窗口），标注"个人主页、博客、Web工具"，难度标签"入门级"绿色。右上角"自动化脚本"（图标：齿轮+闪电），标注"数据处理、定时任务、批量操作"，难度标签"入门级"绿色。左下角"小工具/插件"（图标：积木拼图），标注"浏览器插件、命令行工具、效率工具"，难度标签"进阶级"黄色。右下角"移动端应用"（图标：手机），标注"iOS/Android App、跨平台应用"，难度标签"高级"橙色。

整体目的：让读者一眼看到 Vibe Coding 能做哪些事情，以及各个方向的难度梯度

不过也有 Vibe Coding 目前不太擅长的领域。比如对性能要求极高的系统（高频交易、实时音视频处理）、对安全性要求极高的场景（金融系统、支付系统）、以及需要深度领域知识的项目（操作系统内核、数据库引擎）。这些领域的代码需要非常精细的控制和深厚的专业知识，目前 AI 生成的代码质量还达不到生产要求。但对于绝大多数日常开发需求来说，Vibe Coding 已经完全够用了。

6. Vibe Coding 的工作流程

理解了 Vibe Coding 的理念之后，来看看它在实际操作中是怎么运作的。整个流程可以概括为一个循环：描述需求 → AI 生成 → 查看效果 → 反馈调整。

第一步是描述需求。你用自然语言告诉 AI 你想要什么。这一步是整个流程中最关键的，你描述得越清楚、越具体，AI 给你的结果就越接近你的预期。比如你不应该说"帮我做个好看的网站"，而应该说"帮我做一个个人主页，包含自我介绍、项目展示和联系方式三个板块，使用深蓝色主题，响应式设计，适配手机和电脑"。

第二步是AI 生成代码。根据你的描述，AI 会生成完整的代码文件。这个过程通常很快，几秒到一分钟不等，取决于项目的复杂度。

第三步是查看效果。你运行 AI 生成的代码，看看实际效果是否符合你的预期。如果是网页类项目，直接在浏览器里打开就能看到；如果是脚本类项目，在终端里运行一下就行。

第四步是反馈调整。几乎不可能一次就完美。你可能觉得颜色不对、布局不好看、少了某个功能、有个 Bug。这时候你只需要用自然语言告诉 AI 哪里需要改——"把背景色换成浅灰色"、"导航栏固定在顶部"、"点击按钮后弹出确认框"。AI 会在已有代码的基础上做修改，你再看效果，再反馈，如此循环，直到你满意为止。

【建议配图6 —— Vibe Coding 工作流程循环图】

图片描述：一个顺时针的循环流程图，四个节点，每个节点是一个圆角矩形。顶部节点"描述需求"（蓝色，图标：人说话的气泡），右侧节点"AI生成"（绿色，图标：AI机器人+代码），底部节点"查看效果"（橙色，图标：眼睛+浏览器窗口），左侧节点"反馈调整"（紫色，图标：铅笔+聊天气泡）。四个节点之间用粗弧线箭头顺时针连接。中心区域写着"迭代循环"。在"反馈调整"到"描述需求"的箭头旁边，有一个分支箭头指向外部，标注"满意→完成！"。整体布局对称美观，白色背景。

整体目的：让读者理解 Vibe Coding 的核心工作模式是一个"描述→生成→查看→反馈"的迭代循环

这个循环看似简单，但里面有几个值得注意的点。

一是不要追求一步到位。很多新手会试图在第一条 Prompt 里就把所有需求描述得面面俱到，结果写了一大段话，AI 反而被搞糊涂了。更好的做法是先描述核心功能，等 AI 生成一个基础版本之后，再逐步追加细节和优化。这就像盖房子，先搭框架，再装修，最后摆家具，而不是一开始就把所有家具的摆放位置都规划好。

二是学会看 AI 的输出。虽然你不需要自己写代码，但你至少应该能大致看懂 AI 生成的代码在做什么。这不是说你需要理解每一行的语法，而是能判断"AI 是不是在按我的意思做"。随着你使用 Vibe Coding 的经验越来越多，这种能力会自然而然地提升。

三是善用版本控制。AI 修改代码的时候有时候会改出新问题，这时候你需要能够回退到之前的版本。Git 是最常用的版本控制工具，即便你是零基础，也建议在学 Vibe Coding 的同时学一点基本的 Git 操作——这会在后续的文章中详细介绍。

7. 一段真实的对话过程

为了让你更直观地感受 Vibe Coding 的体验，这里展示一段我用 Claude Code 做一个天气查询小工具的真实对话过程。

第一轮，我先描述了基本需求：

Prompt：

帮我写一个天气查询的网页，用户输入城市名称，点击查询按钮后显示该城市的当前天气信息，包括温度、天气状况、湿度和风速。页面设计要简洁美观，有天气相关的图标。用HTML + CSS + JavaScript实现。

AI 几秒钟就生成了一个完整的 HTML 文件，页面有一个搜索框、一个查询按钮，和一个显示天气信息的卡片区域。我在浏览器里打开一看，基本框架没问题，但有两个地方我不满意：搜索框太小了，而且天气卡片的背景色太单调。

第二轮，我给出了修改意见：

Prompt：

两个修改：
1. 搜索框加宽到页面的60%，高度也稍微加大一些，输入框里加一个placeholder提示"请输入城市名称，如：北京"
2. 天气卡片的背景改成渐变色，晴天用蓝色到白色的渐变，阴天用灰色渐变，雨天用深蓝色渐变

AI 立刻在原来的代码上做了修改。我刷新页面，搜索框变大了，天气卡片也变得好看多了。

第三轮，我想加一个新功能：

Prompt：

再加一个功能：在天气卡片下方显示未来3天的天气预报，每天一个小卡片，横排排列，显示日期、天气图标和温度范围。

三轮对话，不到五分钟，一个有模有样的天气查询工具就做好了。整个过程我没写一个字符的代码，全程都在用中文和 AI 聊天。

【建议配图7 —— 天气查询工具对话过程与效果】

图片描述：上下两部分。上部分是三轮对话的简要摘要，用聊天气泡的形式展示（用户气泡在右侧蓝色，AI 气泡在左侧灰色），每轮只显示一句话的精简版（"做个天气查询网页"→"AI生成基础版本"→"搜索框加宽，卡片加渐变"→"AI修改完成"→"加未来3天预报"→"AI添加新功能"）。下部分是最终效果的浏览器截图：顶部是一个宽大的搜索框，中间是一个渐变蓝色背景的天气卡片（显示"北京 28°C 晴 湿度45% 风速3级"），下方是三个小卡片横排（明天/后天/大后天的天气预报）。

整体目的：通过一个完整的对话过程和最终效果，让读者身临其境地感受 Vibe Coding 的体验

8. Vibe Coding 不是万能的

聊了这么多 Vibe Coding 的好处，也得说说它的局限性，这样你的预期才会更合理。

AI 会犯错，而且犯得很自信。AI 生成的代码并不总是正确的，有时候它会写出有 Bug 的代码，但表现得好像一切正常。更棘手的是，它有时候会"幻觉"——编造一个根本不存在的 API 或者库函数，然后理直气壮地告诉你"这样写就行"。所以你不能盲目信任 AI 的输出，一定要运行一下看看效果，如果结果不对，就把错误信息反馈给 AI，让它修正。

复杂项目需要规划。做一个简单的网页工具，你可以边想边做，但如果你想做一个稍微复杂的项目——比如一个有用户登录、数据存储、多个页面的完整应用——你就需要先做好规划。把项目拆成模块，把每个模块拆成小任务，一步一步来。没有规划就直接让 AI 写一个大型项目，大概率会写成一团意大利面条式的代码，后面越改越乱。这一点我们在后面的工程实践篇会详细展开。

安全问题要自己把关。AI 生成的代码可能存在安全漏洞——比如 SQL 注入、跨站脚本攻击、密码明文存储等等。如果你只是做一个内部小工具或者学习项目，问题不大；但如果你要把项目部署到互联网上让真实用户使用，安全问题必须重视。你可以让 AI 帮你检查安全问题（"请检查这段代码是否有安全漏洞"），但不能完全依赖它。

【建议配图8 —— Vibe Coding 适用范围图】

图片描述：一个类似信号灯的图表，三个区域从上到下排列。顶部绿色区域"非常适合"，图标是大拇指朝上，列出"个人项目、内部工具、原型验证、学习练手、自动化脚本"。中间黄色区域"可以用但要注意"，图标是感叹号三角，列出"中等复杂度的Web应用、需要数据库的项目、面向小范围用户的产品"。底部红色区域"需要专业知识配合"，图标是警告盾牌，列出"高并发系统、支付/金融系统、数据安全敏感项目、底层系统开发"。右侧有一个竖向的箭头，从上到下标注"AI 独立完成 → AI + 人类审查 → 人类主导 + AI 辅助"。

整体目的：帮助读者建立对 Vibe Coding 适用范围的合理预期，避免过度信任或过度低估

不要把 Vibe Coding 当作不学编程的借口。虽然 Vibe Coding 让你不需要会写代码也能做出东西，但如果你打算长期用 AI 来开发项目，多少了解一些编程基础知识会让你事半功倍。你不需要成为一个专业程序员，但能看懂 AI 写的代码在做什么、能判断代码结构是否合理、能发现明显的 Bug——这些能力会极大地提升你使用 Vibe Coding 的效率和产出质量。

9. 小结

Vibe Coding 的本质是一次编程范式的转变。几十年来，编程的门槛一直在降低——从机器语言到汇编语言，从汇编到 C 语言，从 C 到 Python，每一次进化都让更多的人能够参与到软件开发中来。Vibe Coding 只是这条路上的最新一步，它把门槛从"学会一门编程语言"降低到了"学会表达你的需求"。

这不意味着程序员会失业，就像自动档汽车的出现并没有让驾驶教练失业一样。它意味着更多的人可以参与到"造东西"这件事中来，而专业程序员则可以把精力从"怎么写"转移到"写什么"和"为什么写"上面。对于每一个有想法但苦于没有技术能力的人来说，现在正是最好的时代——你的想法和 AI 的能力之间，只差一段 Prompt。

关注秀才公众号：IT杨秀才，领取精品学习资料

• 公众号后台回复：Go面试，领取Go面试题库PDF
• 公众号后台回复：Go学习，领取Go必看书籍
• 公众号后台回复：大模型，领取大模型学习资料
• 公众号后台回复：111，领取架构学习资料
• 公众号后台回复：26届秋招，领取26届秋招企业汇总表