譯者 | 晶顏

審校 | 重樓

“氛圍編碼”（Vibe coding）這一術(shù)語(yǔ)由Andrej Karpathy于2025年2月提出，指通過(guò)自然語(yǔ)言提示引導(dǎo)人工智能模型生成工作代碼的實(shí)踐——開(kāi)發(fā)人員的角色由此從代碼輸入者轉(zhuǎn)變?yōu)檩敵鰞?nèi)容的指導(dǎo)者與優(yōu)化者。該方法顯著降低了對(duì)深度編碼知識(shí)的依賴(lài)，支持快速原型開(kāi)發(fā)。

這一看似理想的開(kāi)發(fā)模式，是否完全適用于所有場(chǎng)景？本文將系統(tǒng)梳理氛圍編碼的典型適用場(chǎng)景及其局限性，為技術(shù)決策者提供參考。

氛圍編碼的概念

氛圍編碼是一種新型編程模式，在此過(guò)程中，開(kāi)發(fā)人員無(wú)需逐行編寫(xiě)代碼，僅需以自然語(yǔ)言描述目標(biāo)功能，專(zhuān)用大型語(yǔ)言模型（LLM）即可生成對(duì)應(yīng)代碼。

與傳統(tǒng)編碼模式相比，其核心轉(zhuǎn)變?cè)谟趯⒐こ處煹慕巧珡?/span>“代碼構(gòu)建者”升級(jí)為“架構(gòu)設(shè)計(jì)者”——開(kāi)發(fā)者通過(guò)向LLM下達(dá)指令、測(cè)試輸出結(jié)果、迭代優(yōu)化提示詞實(shí)現(xiàn)開(kāi)發(fā)目標(biāo)。

當(dāng)前主流工具包括Cursor、Windsurf、Claude Code、Replit及ChatGPT等。

氛圍編碼的核心應(yīng)用場(chǎng)景

氛圍編碼正在許多不同的場(chǎng)景中進(jìn)行測(cè)試。到目前為止，該流程的最佳用例主要包含以下幾種：

快速原型開(kāi)發(fā)與創(chuàng)意驗(yàn)證

對(duì)于追求市場(chǎng)時(shí)效性的創(chuàng)業(yè)者與工程師而言，氛圍編碼提供了低門(mén)檻的開(kāi)發(fā)路徑，可在數(shù)小時(shí)內(nèi)（而非幾周）完成最小可行產(chǎn)品（MVP）開(kāi)發(fā)并驗(yàn)證概念，支持圍繞提示詞動(dòng)態(tài)迭代功能。該模式高度契合敏捷開(kāi)發(fā)原則，尤其適用于黑客馬拉松演示、內(nèi)部原型開(kāi)發(fā)及投資者路演等“效率優(yōu)先于完美”的場(chǎng)景。

小型項(xiàng)目與低風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)用開(kāi)發(fā)

在個(gè)人網(wǎng)站搭建、網(wǎng)頁(yè)游戲開(kāi)發(fā)或一次性自動(dòng)化腳本編寫(xiě)等場(chǎng)景中，氛圍編碼可顯著減少樣板代碼工作量。例如生成小型游戲、開(kāi)發(fā)自動(dòng)化工具或創(chuàng)建內(nèi)部?jī)x表盤(pán)等任務(wù)，即使出現(xiàn)錯(cuò)誤，手動(dòng)調(diào)試成本亦較低，具備較高性?xún)r(jià)比。

技術(shù)學(xué)習(xí)與領(lǐng)域探索

編程初學(xué)者通常面臨陡峭的學(xué)習(xí)曲線，氛圍編碼可通過(guò)直觀展示代碼運(yùn)行效果降低學(xué)習(xí)門(mén)檻。而對(duì)于資深工程師而言，該模式可用于快速探索陌生編程語(yǔ)言或框架，輔助生成用戶(hù)界面（UI）或示例算法，以便他們可以通過(guò)探索加深理解。

工作流優(yōu)化與重復(fù)性任務(wù)處理

在成熟代碼庫(kù)中，存在大量耗時(shí)的重復(fù)任務(wù)：重構(gòu)命名約定、添加日志記錄、更新許可證頭等。氛圍編碼可以在數(shù)百個(gè)文件中自動(dòng)執(zhí)行這些任務(wù)，釋放工程師時(shí)間以聚焦高價(jià)值開(kāi)發(fā)任務(wù)，提升整體開(kāi)發(fā)效率。

用戶(hù)界面設(shè)計(jì)與調(diào)整

產(chǎn)品經(jīng)理和設(shè)計(jì)師可以利用氛圍編碼來(lái)應(yīng)用快速的UI調(diào)整，如調(diào)整填充，交換配色方案或生成多種布局變化——所有這些都無(wú)需通過(guò)CSS文件進(jìn)行搜索。這種“即時(shí)驅(qū)動(dòng)的開(kāi)發(fā)”使直接實(shí)驗(yàn)和快速反饋循環(huán)成為可能。

基礎(chǔ)故障排查

將錯(cuò)誤信息輸入LLM通常可以快速獲得錯(cuò)誤修復(fù)方案，但這些修復(fù)可能是膚淺的。雖然氛圍編碼可以快速解決常見(jiàn)的語(yǔ)法錯(cuò)誤，但更深層次的邏輯錯(cuò)誤仍然需要人類(lèi)的洞察力。

現(xiàn)實(shí)世界的例子和成功故事

氛圍編碼的實(shí)際應(yīng)用已在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)潛力，以下為典型案例：

Fly Pieter項(xiàng)目

荷蘭企業(yè)家Pieter Levels借助Cursor與Claude 3.7 Sonnet，在3小時(shí)內(nèi)構(gòu)建出了一個(gè)基于3D瀏覽器的摩天大樓飛行模擬器。據(jù)報(bào)道，該項(xiàng)目通過(guò)Stripe微交易實(shí)現(xiàn)月收入超6.7萬(wàn)美元。

多模態(tài)輸入應(yīng)用開(kāi)發(fā)

工程師Riley Brown利用氛圍編碼組合多種AI工具，在數(shù)分鐘內(nèi)完成主頁(yè)與登錄頁(yè)面搭建，并實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音和圖像識(shí)別的多模態(tài)輸入功能。

Airbnb克隆演示

Cognosys首席執(zhí)行官薩利?奧馬爾（Sully Omar）在10分鐘內(nèi)通過(guò)Cursor新代理與Whisper工具，僅用提示詞和語(yǔ)音指令完成Airbnb復(fù)刻版開(kāi)發(fā)，涵蓋后端、用戶(hù)界面（UI）及數(shù)據(jù)庫(kù)。

當(dāng)然，還有其他很多值得探索的例子等待發(fā)掘！

氛圍編碼的局限性場(chǎng)景

盡管優(yōu)勢(shì)顯著，以下場(chǎng)景仍需依賴(lài)傳統(tǒng)逐行編碼：

安全敏感型應(yīng)用

處理用戶(hù)憑證、支付信息或個(gè)人數(shù)據(jù)需要在應(yīng)用程序中采取嚴(yán)格的安全措施。人工智能生成的代碼通常忽略了適當(dāng)?shù)募用?、API密鑰的安全存儲(chǔ)或正確的CORS配置等最佳實(shí)踐。盲目地部署氛圍編碼身份驗(yàn)證或支付流程可能會(huì)使組織面臨違規(guī)和監(jiān)管罰款。

大規(guī)模生產(chǎn)級(jí)軟件

企業(yè)級(jí)系統(tǒng)與分布式微服務(wù)架構(gòu)需精密設(shè)計(jì)、健壯的CI/CD管道及全面測(cè)試。AI模型受限于上下文窗口和“幻覺(jué)”問(wèn)題，難以支持跨復(fù)雜代碼庫(kù)的深度調(diào)試，無(wú)法替代人工主導(dǎo)的關(guān)鍵任務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

高合規(guī)性領(lǐng)域

金融、醫(yī)療保健和政府等行業(yè)在嚴(yán)格的法規(guī)（HIPAA、GDPR等）下運(yùn)作。人工智能模型可能缺乏對(duì)細(xì)微法律要求的意識(shí)，這使得它們不適合為任何需要遵守嚴(yán)格法規(guī)的事情生成合規(guī)代碼。

創(chuàng)新性或深度技術(shù)開(kāi)發(fā)

AI模型擅長(zhǎng)生成現(xiàn)有模式的衍生代碼，但無(wú)法替代人類(lèi)在復(fù)雜算法（如新型優(yōu)化程序、專(zhuān)有數(shù)據(jù)處理管道）中的創(chuàng)造性思維。如果你的開(kāi)發(fā)項(xiàng)目是在創(chuàng)造全新的產(chǎn)品，而不是復(fù)制現(xiàn)有的產(chǎn)品，那么氛圍編碼就會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題。

專(zhuān)有或敏感代碼場(chǎng)景

向非沙盒環(huán)境的AI工具輸入私人/專(zhuān)有代碼存在風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)樗?/span>可能成為L(zhǎng)LM訓(xùn)練數(shù)據(jù)的一部分。如果缺乏嚴(yán)格的數(shù)據(jù)隔離工具，那么氛圍編碼可能導(dǎo)致知識(shí)產(chǎn)權(quán)泄露。

氛圍編碼最佳實(shí)踐指南

值得注意的是，氛圍編碼實(shí)驗(yàn)的許多成功案例都來(lái)自經(jīng)驗(yàn)豐富的程序員。他們的核心能力在于明確需求、評(píng)估代碼可行性并識(shí)別潛在問(wèn)題。如果你從來(lái)沒(méi)有寫(xiě)過(guò)代碼或者沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)，你不能期望馬上看到結(jié)果。

無(wú)論你是編碼新手還是高手，這里有一些通用建議，可以幫你從體驗(yàn)氛圍編碼中獲得最大的收獲：

• 預(yù)先規(guī)劃：確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。氛圍編碼并不是真正的沙盒；這是一條可以帶你走向結(jié)果的道路。在提示AI之前，先在規(guī)范文件中概述功能。
• 提供上下文：如果你能夠提供配置和規(guī)則文件來(lái)指導(dǎo)模型，你就能夠減少AI模型“幻覺(jué)”與偏離需求的風(fēng)險(xiǎn)。
• 分階段迭代：聚焦單一功能，保持提示詞范圍具體，逐步推進(jìn)開(kāi)發(fā)。
• 全面測(cè)試：結(jié)合AI自動(dòng)生成測(cè)試用例與人工關(guān)鍵路徑驗(yàn)證，確保功能可靠性。
• 選擇主流技術(shù)棧：初期優(yōu)先使用社區(qū)成熟的工具組合，積累經(jīng)驗(yàn)后再探索小眾方案。
• 代碼審查與重構(gòu)：逐行審計(jì)AI輸出代碼，優(yōu)化結(jié)構(gòu)以提升可維護(hù)性。
• 避免過(guò)度依賴(lài)：若AI陷入無(wú)效代碼循環(huán)，及時(shí)回溯并調(diào)整提示策略。
• 嘗試多模態(tài)輸入：通過(guò)截圖或語(yǔ)音指令增強(qiáng)需求表達(dá)清晰度（適用于進(jìn)階用戶(hù)）。
• 專(zhuān)家評(píng)審：原型完成后，邀請(qǐng)資深工程師審核代碼，降低潛在風(fēng)險(xiǎn)。

未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

在接下來(lái)的幾年里，氛圍編碼將逐步從文本提示向更直觀的交互模式演進(jìn)：

• 可視化設(shè)計(jì)界面：通過(guò)拖放式“氛圍設(shè)計(jì)”工具繪制UI或數(shù)據(jù)流圖，AI自動(dòng)生成底層代碼。
• 端到端開(kāi)發(fā)管道：隨著AI模型與行業(yè)領(lǐng)域深度融合，我們可以看到將高級(jí)需求轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)就緒應(yīng)用程序的端到端管道。
• 開(kāi)發(fā)者角色轉(zhuǎn)型：對(duì)于開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)，這意味著一個(gè)根本性的角色轉(zhuǎn)變：他們不再需要逐行輸入，而是要精心制作精確的提示，策劃生成的輸出，并嵌入領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)來(lái)保持系統(tǒng)的一致性。預(yù)計(jì)到2030年，AI或可自動(dòng)化80%的常規(guī)編碼任務(wù)，工程師將聚焦架構(gòu)設(shè)計(jì)、倫理審查及跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作。

除此之外，我們還可以看到“vibing”的進(jìn)一步應(yīng)用，比如“氛圍故障處理”（Incident Vibing）。借助專(zhuān)業(yè)工具，氛圍故障處理不僅能快速自動(dòng)分析根本原因，突出顯示觸發(fā)問(wèn)題的提交，可視化其對(duì)系統(tǒng)指標(biāo)的影響，并追蹤導(dǎo)致服務(wù)中斷的故障鏈，甚至還能提出針對(duì)性的解決方案，為故障處理提供新的可能。

結(jié)語(yǔ)

氛圍編碼降低了軟件開(kāi)發(fā)的準(zhǔn)入門(mén)檻，在快速原型開(kāi)發(fā)、個(gè)人項(xiàng)目實(shí)踐及技術(shù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域顯著革新了傳統(tǒng)模式。但需明確的是，這并非萬(wàn)能解決方案：在安全關(guān)鍵型、大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)或高合規(guī)性要求的場(chǎng)景中，直接部署AI生成代碼將面臨較大風(fēng)險(xiǎn)。

未來(lái)軟件開(kāi)發(fā)需秉持平衡理念：既要借助人工智能提升效率，又需堅(jiān)守傳統(tǒng)工程方法論，確保對(duì)系統(tǒng)的深度理解與責(zé)任追溯機(jī)制不可缺位。明晰何時(shí)擁抱氛圍編碼、何時(shí)回歸IDE（集成開(kāi)發(fā)環(huán)境）手動(dòng)開(kāi)發(fā)，將成為下一階段軟件開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的核心命題。

原文標(biāo)題：To Vibe or Not to Vibe? When and Where To Use Vibe Coding，作者：Alexander T. Williams