1. 什么是Vibe Coding 秀才 2026年5月18日 大约 17 分钟 Vibe Coding Vibe Coding AI编程 氛围编程 AI编程入门 此页内容 1. Vibe Coding 到底是什么 2. 先看一个真实的例子 3. 它和传统编程到底差在哪 4. 哪些人适合玩 Vibe Coding 5. Vibe Coding 现在能做出什么 6. Vibe Coding 是怎么运作的 7. Vibe Coding 不是万能的 8. 小结 2025 年初，特斯拉前 AI 总监、OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 发了一条推文。他说自己最近迷上了一种新的写代码方式——不打开文档、不记语法、甚至不怎么看代码，就是对着 AI 用大白话描述想要什么，剩下的交给 AI 去写。他给这种方式起了个名字，叫 Vibe Coding ，中文一般翻译成"氛围编程"。 这条推文几天之内就传遍了整个技术圈。倒不是因为"AI 能写代码"这件事有多新鲜，而是因为说这话的是 Karpathy——一个站在 AI 和编程金字塔尖的人。连他都开始用"说话"代替"敲代码"了，这件事本身就足够有分量。更重要的是，他描述的那种体验，精准地戳中了一大批人的痛处：手里攥着一个想法，想做个小工具、搭个小网站、把某件烦人的重复劳动自动化，却死死卡在"我不会写代码"这一关上。而 Vibe Coding 似乎在说，这道关卡，正在消失。 1. Vibe Coding 到底是什么 Karpathy 在推文里的原话是这么说的： "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，我把它叫做 Vibe Coding，你完全沉浸在感觉里，拥抱指数级的变化，甚至忘记代码的存在。） 这话听着有点玄，翻译成人话其实很简单：你不用再去操心代码该怎么写、分号有没有漏、变量起什么名字这些事，你只要把脑子里的想法用人话讲清楚，AI 负责把它变成能跑的程序。你关心的是"我要做什么"，而不是"这东西具体怎么实现"。 打个最直白的比方。传统编程像是你自己下厨做一道菜：你得知道食材怎么切、油温几成下锅、盐放多少克、火候掌握到什么程度，做出来好不好吃，全看你的手艺。而 Vibe Coding 更像你坐在餐厅里点菜——你只要跟服务员说"来一份糖醋排骨，少放糖，微辣，用小排"，后厨自然会把菜做好端上来。你不需要懂怎么腌肉、怎么调糖醋汁，你只需要知道自己想吃什么，以及尝过之后能说出"再咸一点"或者"这个火候老了"。
   
   传统编程与 Vibe Coding 的两条路径 这个类比虽然简单，但它点出了 Vibe Coding 的核心—— 它把编程从"写代码"变成了"表达需求" 。你要练的不再是某门编程语言的语法，而是怎么把脑子里那个模糊的想法，清清楚楚地传达给 AI。在这个领域，这种"把需求说清楚"的能力有个专门的名字，叫 Prompt Engineering（提示工程），它会是贯穿这整个系列的主角。 当然，这绝不意味着 Vibe Coding 就是"随便说两句就行"。还是拿点菜来说，你说"随便上个菜"和你说"来一份糖醋排骨，少糖、微辣、用小排"，端上来的东西天差地别。Vibe Coding 真正的功夫，恰恰在于你能不能把需求描述得足够具体、足够准确——这也是为什么后面会有一整章专门讲怎么写好 Prompt。 2. 先看一个真实的例子 光讲概念太干，来看个具体的。假设你是一个完全不会写代码的产品经理，老板临时丢给你一个活儿：做一个团队内部用的小投票工具，收集大家中午想吃哪家餐厅。 按传统流程，你得找前端、找后端，写需求文档，排期，前后端联调，测试上线，一套走下来怎么也得三五天。而用 Vibe Coding，你打开一个 AI 编程工具（比如 Claude Code），敲下这样一段话： 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，点一下票数加 1
4. 实时显示每个选项的当前票数和占比（用进度条）
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 就给你吐出一个完整的网页文件。你用浏览器打开，一个能点、能投、能实时更新票数的投票工具就摆在眼前了。

午餐投票工具的成品效果 要是你觉得哪里不满意，比如想给每个餐厅配个图标，或者想限制每人只能投一票，根本不用重做，继续用大白话告诉 AI 就行： Prompt：

效果不错，再改两个地方：
1. 每个餐厅名字前面加一个对应的 emoji 图标
2. 限制每个人只能投一次，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改，几秒钟后你刷新页面，新功能就生效了。整个过程你一行代码没写，却实实在在做出了一个能用的东西。这就是 Vibe Coding 最迷人的地方—— 你负责想，AI 负责做 。你的角色，从"程序员"变成了"出主意的人"加"验收的人"。 3. 它和传统编程到底差在哪 很多人第一次听说 Vibe Coding，心里会冒出一个疑问：这不就是 AI 帮你写代码吗？跟以前那些代码补全工具有啥区别？ 区别其实不小。早期的 AI 代码辅助工具，比如最初的 GitHub Copilot，本质上是"你写一半，它帮你补另一半"。你照样得懂编程，得自己搭项目结构，得知道这里该写个什么函数，AI 只是帮你加快了"敲键盘"这一下。这就好比你在写文章，AI 帮你联想下一句话，但整篇文章的立意、结构、思路，依然牢牢攥在你手里。 Vibe Coding 是另一回事。它是"你说需求，AI 从零开始把整个东西给你写出来"。你甚至不需要知道代码长什么样，不需要分得清什么是 HTML、什么是 JavaScript、什么是数据库。你就是个甲方，用大白话描述要什么，AI 这个乙方负责交付。

AI 写代码的三级跳 但这里得说清楚一件容易被误解的事：Vibe Coding 不等于不用动脑子 。恰恰相反。当你不再需要把精力耗在抠语法、查 Bug 上的时候，你反而能把全部注意力放到更要紧的事情上——我这个东西到底要解决什么问题？用户用起来顺不顺手？功能怎么安排才合理？这些"想清楚要做什么"的判断，AI 替不了你。 换句话说，Vibe Coding 消灭的不是编程思维，而是编程语法这道门槛。它让你不必先花几个月啃 Python 或 JavaScript 的语法，就能把想法变成现实。但想法本身靠不靠谱，这事儿还得你自己说了算。 4. 哪些人适合玩 Vibe Coding Vibe Coding 并不是只给程序员准备的。它对不同背景的人都有用，只是大家的切入点不太一样。

三类人，三种用法 如果你是产品经理、设计师、运营，或者任何一个"满脑子想法但不会写代码"的人，Vibe Coding 大概是你这辈子见过门槛最低的编程入口。以前你想把一个点子变成能跑的原型，要么自己花几个月学编程，要么求开发同事帮忙（还得看人家排期），要么掏钱找外包。现在你可以自己动手，半小时就攒出一个能验证想法的最小可用版本。你不需要懂什么是循环、什么是判断，你只要会清楚地说"我要什么"。 我身边一个做运营的朋友就是活例子。他以前每周要从三个不同的后台导数据，再在 Excel 里拼起来做周报，每次磨蹭两三个小时。后来他用 Vibe Coding 让 AI 给他写了个脚本，自动从三个平台拉数据、合并、出图表，现在每周双击一下、五秒钟出结果。他到现在也不懂 Python，但这不耽误他用 AI 写出一个天天在跑的脚本。 如果你是刚入行的程序员，或者还在读书的计算机专业学生，Vibe Coding 能帮你把学习和开发的节奏整个提起来。传统路子是先啃几个月语法和框架，再花几个月做练手项目，中间卡个 Bug 可能在网上搜半天。有了 Vibe Coding，你可以反过来——先用 AI 快速做出一个能跑的项目，再回头去琢磨 AI 写的代码到底是什么意思。这种"先跑通、再理解"的学法，往往比"先学会、再动手"更高效，因为你手里有了一个完整的上下文，知识不再是一盘散沙。而且 AI 写出来的代码本身就是上好的学习材料，你可以随时问它"这段为什么这么写""这里用的是什么思路""换种写法行不行"，它就像一个 24 小时在线的私教。 至于已经身经百战的资深开发者，你可能心里嘀咕"我自己写挺快的，干嘛用 AI"。这种想法很正常，但真上手试过基本都会改主意。Vibe Coding 对老手最大的价值，不在于帮你写那些你早就会写的代码，而在于 帮你料理那些又无聊又躲不掉的杂活 ——写单元测试、补接口文档、配各种配置文件、做代码迁移、敲一堆样板代码。这些事吃掉你大把时间却没多少技术含量，扔给 AI，你就能把脑子腾出来放在架构设计、性能优化、技术选型这些真正需要人来拍板的地方。Karpathy 自己就说，他用 Vibe Coding 写了好几个项目，明明有能力自己写，但交给 AI 让他能把心思花在"这个功能该不该做"上，而不是"这个功能怎么实现"，效率是成倍地往上翻。 5. Vibe Coding 现在能做出什么 讲了这么多理念，你大概想知道：那它现在到底能做出什么样的东西？这里挑几个真实的方向，给你个直观的感受。

Vibe Coding 能做什么，难度几何 网站和网页应用 是 Vibe Coding 最拿手的领域。小到一个静态的个人主页、博客，大到带交互的 Web 应用——待办清单、投票工具、数据看板，AI 基本都能一条龙帮你搞定。这类项目技术成熟、开源资料海量，AI 在训练时见过大把类似的代码，所以生成质量通常很高，特别适合新手拿来练手、收获第一份成就感。 自动化脚本 是另一个特别实用的方向。把日常那些重复劳动交给程序去做——批量改文件名、定时发邮件、从网页上扒数据、自动生成报表。这类需求逻辑大多不复杂，难点往往在于"得查不少 API 文档"，而 AI 对各种常用库的用法烂熟于心，正好补上这块。 小工具和插件 也很常见，比如浏览器插件、命令行小工具。有人用它做了个浏览器插件，一键把网页上的英文翻译成中文还保留原排版；有人做了个命令行工具，能用大白话搜本地文件。这些东西可能就几百行代码，却实实在在解决了一个具体的痛点。 移动端 App 现在也做得了，但门槛要高一些。用 React Native、Flutter 这类跨平台框架，AI 能帮你生成一个能跑的 App，可调试和上架发布的环节还是需要一些技术功底。不过随着工具进步，这道门槛也在飞快地降。 当然，也有 Vibe Coding 目前明显玩不转的地方。对性能抠到极致的系统（高频交易、实时音视频处理）、对安全要求极高的场景（金融、支付）、以及需要深厚专业积累的项目（操作系统内核、数据库引擎），这些领域的代码需要极精细的控制和扎实的专业判断，现在 AI 生成的东西还达不到生产标准。但对绝大多数日常需求来说，Vibe Coding 早就够用了。 6. Vibe Coding 是怎么运作的 理解了理念，再来看它实际跑起来是个什么样子。整个过程可以浓缩成一个不断转的圈： 描述需求 → AI 生成 → 查看效果 → 反馈调整 ，然后再回到描述需求，直到你满意为止。

Vibe Coding 的迭代循环 第一步是 描述需求 ，用大白话告诉 AI 你要什么。这一步最关键，你说得越清楚越具体，结果就越贴近你心里想的。别说"帮我做个好看的网站"，要说"帮我做一个个人主页，包含自我介绍、项目展示、联系方式三块，深蓝色主题，手机电脑都能正常显示"。 第二步是 AI 生成代码 ，它会根据你的描述把完整的代码文件吐出来，通常几秒到一分钟，看复杂度。 第三步是 查看效果 ，把生成的东西跑起来看看对不对。网页类的直接浏览器打开就行，脚本类的在终端跑一下。 第四步是 反馈调整 。几乎不可能一次到位——你大概率会觉得颜色不对、布局别扭、少了个功能、或者有个 Bug。这时候你只要用大白话说哪里要改："背景换成浅灰""导航栏固定在顶部""点按钮弹个确认框"，AI 就在原来的基础上改，你再看、再提，转上几圈，东西就成了。 这个循环看着简单，但有几点值得提前记在心里。 一是 别想着一步到位 。新手最容易犯的错，就是憋着在第一条 Prompt 里把所有需求一股脑全写进去，结果写了一大段，AI 反而被绕晕了。更聪明的做法是先把核心功能描述清楚，等 AI 搭出个基础版本，再一点点往上加细节。这跟盖房子一个道理，先把框架立起来，再砌墙、再装修，而不是一上来就纠结沙发摆哪。 二是 学会看 AI 的输出 。你不需要会自己写代码，但至少得能大致看懂 AI 写的东西在干嘛——不是抠每一行的语法，而是能判断"它是不是在按我的意思办事"。这个能力会随着你用得多了自然长出来。 三是 善用版本管理 。AI 改代码的时候偶尔会越改越歪，把原本好好的功能改坏。这时候你需要能退回到上一个好的版本。Git 就是干这个的，哪怕你是零基础，也建议在学 Vibe Coding 的同时顺手学点基本的 Git 操作——这些后面都会专门讲。 7. Vibe Coding 不是万能的 把好处说了一圈，也得泼点冷水，讲讲它的边界，这样你的预期才不会跑偏。 AI 会犯错，而且犯得特别自信。 它生成的代码不见得总是对的，有时会写出带 Bug 的东西，却一脸"一切正常"的样子。更让人头疼的是它偶尔会"一本正经地胡说八道"——业内叫"幻觉"，比如编造一个根本不存在的函数或者库，然后理直气壮地告诉你"这么写就行"。所以你不能闭着眼睛信它的输出，一定要跑起来看看，结果不对就把报错丢回去让它改。 稍微复杂点的项目，得先做规划。 做个小网页可以边想边做，但要做一个有用户登录、有数据存储、好几个页面的完整应用，你就得先把架子搭好——把项目拆成模块，每个模块再拆成小任务，一步步来。要是没规划就让 AI 直接上手写一个大项目，大概率会写成一坨"意大利面条"，越往后改越乱。这块后面的工程实践篇会细讲。 安全这道关，得你自己把。 AI 生成的代码可能藏着安全漏洞——SQL 注入、密码明文存储之类的。你要只是做个内部小工具或者学习项目，问题不大；但要把东西放到公网上给真实用户用，安全就马虎不得。你可以让 AI 帮忙检查（"看看这段代码有没有安全隐患"），但别把宝全压在它身上。

Vibe Coding 的"红绿灯"适用范围 还有最后一句忠告： 别把 Vibe Coding 当成"不用学编程"的借口。 它确实让你不会写代码也能做出东西，但如果你打算长期靠 AI 搞开发，多少懂一点编程基础会让你事半功倍。你不用成为专业程序员，但能看懂 AI 写的代码在做什么、能判断结构合不合理、能揪出明显的 Bug——这些能力会实打实地决定你用 Vibe Coding 的上限。 8. 小结 往大了说，Vibe Coding 是编程史上又一次门槛的下移。几十年来，编程的入口一直在往下走——从机器语言到汇编，从汇编到 C，从 C 到 Python，每一次进化都把更多人请进了"造软件"这间屋子。Vibe Coding 不过是这条路上最新的一步，它把门槛从"学会一门编程语言"一路降到了"会把自己的需求说清楚"。 这并不意味着程序员要失业，就像自动挡的普及没让驾校教练丢饭碗一样。它意味着更多人能参与到"动手造东西"这件事里来，而专业的程序员则可以把精力从"怎么写"挪到"写什么"和"为什么写"上。对每一个手握想法、却苦于没有技术傍身的人来说，眼下正是再好不过的时候——你的想法和它变成现实之间，如今只隔着一段说清楚的话。 关注秀才公众号： IT杨秀才 ，回复： 面试 领取后端/AI面试题库PDF

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