“氛围编程”（Vibe Coding）是一种新兴的软件开发范式，其核心思想是利用人工智能（AI）自动生成代码，开发者只需通过自然语言描述需求。传统编程中人是驾驶员，AI只是导航或助手；而在氛围编程中，人更多扮演产品经理或导演的角色，用语言描述需求，由AI来编写和调试代码。
产生背景与发展历程：氛围编程的出现有其技术和时代背景。一方面，近年来大规模预训练的大型语言模型（如GPT-4、Claude等）具备了根据自然语言产生复杂代码的能力。特别是2022年底ChatGPT问世后，开发者开始尝试用对话式AI编写完整程序。2023年GPT-4的出现进一步提升了代码生成的可靠性，不少程序员开始用AI构建原型、小工具。另一方面，各类AI编程助手工具纷纷涌现，如 GitHub Copilot、Replit Ghostwriter 以及新兴的 AI 原生IDE（如 Cursor、Windsurf 等），使得“用对话生成应用”成为可能。
Karpathy 在2025年初正式提出“Vibe Coding”一词后，这一概念迅速走红开发者社区。从Reddit论坛、Hacker News到知乎专栏，大家都在讨论氛围编程究竟是否是未来趋势。谷歌、Meta等科技巨头也投入其中，用于快速原型开发和提升工程效率。可以说，氛围编程乘着AI技术的东风，已经从极客尝鲜发展为业界热议的话题。
氛围编程代表了一种“用对话编程”的新思路，被认为有潜力“让每个人都能成为程序员”。但它也引发了关于代码质量、工程可靠性的讨论，我们将在后文详述。在掌握这些背景之后，我们可以进入实践部分，看看零基础用户如何开始他们的氛围编程之旅。
一. 环境搭建步骤：打造AI编程工作台
要体验氛围编程，首先需要搭建一个支持AI辅助手段的开发环境。幸运的是，现在已有多种工具和平台可供选择，既有无需安装的在线IDE，也有针对氛围编程优化的本地应用。下面将介绍常用的工具和配置步骤，并涵盖在Windows、Mac、Linux上的适用情况。
1. 选择适合的AI编程助手
目前市面上主流的氛围编程工具包括以下几类：
- OpenAI ChatGPT / GPT-4：这是最通用的对话式AI，可用于生成各类代码片段、解释错误和优化代码。使用方式非常简单：登录ChatGPT网页，选择GPT-4模型（付费用户可用）并在对话中描述你的编程需求。ChatGPT会给出代码答案，你可以让它逐步修改直到满意。对于初学者来说，这是门槛最低的选择——不需要本地安装任何软件。但需要注意免费版GPT-3.5在复杂代码上的表现不及GPT-4。
- Replit Ghostwriter（Replit AI）：一个在线的云IDE，集成了AI自动补全和对话生成功能。用户在Replit上新建项目后，可以使用Ghostwriter的聊天窗口提出需求，AI会在代码区直接生成相应代码。Replit支持多种编程语言且无需配置环境，任何操作系统只要能上网用浏览器即可。其CEO披露的数据表明，大量非程序员通过Replit的AI完成了项目。Replit提供一定额度的免费AI调用，但频繁使用可能需要订阅专业版。
- GitHub Copilot：由GitHub推出的AI编码助手，可无缝集成到VS Code、JetBrains等主流编辑器中。Copilot基于OpenAI Codex模型，可根据注释或上一行代码实时补全后续代码。设置步骤：先订阅Copilot服务，然后在VS Code中安装Copilot扩展并登录GitHub账号。之后在代码编辑时，Copilot会自动提示代码建议。Copilot非常适合持续编码场景下的氛围编程，比如一边写思路一边让AI补全函数实现。不过相对完整对话，它更偏向逐行/局部的建议，对零基础者来说需要一些编程上下文知识。
- Cursor：一款新兴的AI原生编程编辑器，在国内外开发者中都有关注。Cursor提供内置的对话窗口和命令，通过自然语言就能创建/修改代码。它支持跨文件分析，能理解项目结构，并可以按照对话指令进行重构或生成单元测试等操作。使用Cursor非常简单：从官网下载安装对应操作系统的版本（支持Windows/Mac/Linux），启动后导入/新建项目，即可在编辑器侧边栏看到AI聊天界面。据用户评价，Cursor功能全面、支持多语言，但部分高级功能需订阅（月费约20美元）。对于个人学习者，Cursor提供了基础免费的额度，可以满足一般项目的AI生成需求。
- Windsurf：这是由Codeium推出的全新AI IDE，被称为“主动式IDE”。Windsurf的一大特点是本地化和免费。安装Windsurf（同样跨平台支持），大部分AI功能无需联网即可使用，这意味着它可能内置了离线模型以确保在没有网络时也能提供代码建议。Windsurf界面简洁、启动迅速，并支持用自然语言执行各种IDE操作（如创建文件、搜索代码）。另外，Windsurf的基础功能完全免费，专业版费用也远低于类似工具。
- 其他工具：除了以上，市面上还有如Amazon CodeWhisperer（AWS的AI编码助手，免费向个人开发者开放）、Claude（Anthropic公司的对话AI，可生成代码长文，善于逻辑推理）、Tabnine（AI自动补全插件）等。这些工具各有侧重。例如CodeWhisperer适合AWS生态开发者，Claude擅长长上下文对话，Tabnine注重本地部署和隐私。但总体来说，无论选择哪种，大同小异的功能都是：理解自然语言意图并输出相应代码。
在挑选工具时，可以根据个人需求和硬件条件来决定：如果希望快速上手且不想配置环境，ChatGPT或Replit是不错的选择；如果已经习惯VS Code等IDE工作流，Copilot或相应插件会更便利；如果追求离线、本地运行，Windsurf值得一试；而需要深度对话调试的，Cursor等专用IDE会更得心应手。
2. 环境配置与安装
（1）在线工具配置：对于ChatGPT和Replit这类在线平台，几乎无需本地安装。以 ChatGPT 为例，只需注册OpenAI账户，登录ChatGPT界面即可提问。若要使用最新版的GPT-4模型来提高代码准确度，可以考虑订阅ChatGPT Plus。Replit 则在浏览器访问replit.com后，注册账号并创建一个新的Repl项目（选择所需编程语言环境），进入开发界面就能找到“Ghostwriter”AI聊天或代码补全的入口。如果使用Ghostwriter Chat，对话框通常在IDE右侧，直接输入需求即可。此外，Replit通常会自动准备好运行环境（如Python解释器、Node.js运行时等），用户可以在代码写好后直接点击“运行”按钮看到结果，非常适合初学者实验。
（2）本地工具安装：以 Cursor 编辑器 为例，安装流程如下：首先访问其官方网站下载对应系统的安装包（Windows下为.exe，macOS下为.dmg）。双击安装后启动Cursor，首次使用可能需要登录或注册Cursor账号。一些AI功能可能要求提供OpenAI API密钥（如果使用自己的OpenAI服务），Cursor界面会有相关提示。在设置中粘贴你的API Key，就能启用GPT模型为你服务。如果没有API Key，Cursor通常也提供有限的内置模型供免费用户使用。类似地，Windsurf 的安装也是下载应用程序直接运行。因为Windsurf强调本地功能，大多数场景下打开软件即可使用其AI对话，不需要复杂配置。不过要确保你的电脑上已安装开发所需的基础环境：例如写Python代码请预先安装好Python解释器，开发Web前端需要有浏览器用于预览等。一般来说，VS Code、Cursor、Windsurf这类工具并不会自带所有语言的编译/运行环境，需要用户自行准备语言运行时或依赖库（就像传统编码一样）。在Windows上，可以通过安装相应的官方发行版（如Python.org下载Python）来满足运行需求；在macOS/Linux上，多数语言环境已内置或可用包管理器安装。
（3）集成开发环境扩展：如果你偏好使用自己熟悉的IDE，加装AI助手也是一种路线。例如在 VS Code 中，你可以安装 OpenAI 提供的官方“CodeGPT”扩展或第三方扩展，然后在编辑器内直接调用ChatGPT接口。此外，GitHub Copilot 的VS Code扩展也提供一个“Copilot Chat”面板，允许用户以聊天形式与之交互。配置这些扩展通常需要：1）安装扩展；2）进行身份验证（例如GitHub Copilot要求你GitHub登录授权）；3）在设置中选择所用的AI模型或API key。如果顺利，几分钟内你的本地IDE就具备了氛围编程的对话能力。JetBrains系列IDE（如PyCharm、IntelliJ）也有类似的Copilot插件可用。对这些传统IDE用户而言，好处是无需更换工作环境，就能享受AI编码辅助。
3. 多操作系统兼容性
上述工具大多支持主流操作系统：Windows 用户可以运行VS Code、Cursor等应用，也可选择Web方案（ChatGPT/Replit）不受系统限制；macOS 用户同样有对应版本的软件（例如Cursor、Windsurf专门提供了Mac安装包）；Linux 平台开发者则可使用浏览器访问Web工具，或者选用提供.AppImage/Deb包的编辑器（Windsurf明确支持Linux）。值得一提的是，有些开源的AI助手项目也允许在Linux下通过命令行交互（如使用OpenAI API脚本进行对话编程），但那些对零基础者而言可能过于复杂，不做展开。
安装小贴士：氛围编程工具往往更新迭代很快，建议定期检查新版本以获得更好的模型效果和功能。如Cursor、Windsurf等在近半年频繁升级，修复了不少Bug并增强了多文件处理等能力。
另外，注意AI助手在第一次运行时可能需要下载模型或依赖（例如某些工具会后台下载几十MB的AI模型或Firefox浏览器内核用于网页预览），耐心等待即可。配置完成后，不妨通过一个简单测试来验证环境OK：例如在AI对话框里输入“用Python打印Hello World”，如果AI返回了一段Python代码，运行后输出了预期的“Hello World”，就说明你的氛围编程环境已成功搭建！
4. 提升体验的配置
- API密钥和模型选择：某些工具允许你使用自己的API密钥调用最新的模型（如GPT-4、Claude 2等）。如果你需要更高性能的AI（更少错误、更懂你的意图），在工具设置中配置API密钥会很有帮助。不过要留意调用这些API可能产生费用，注意设置使用上限或频率控制。
- Prompt模板：有经验的开发者常常编写一些提示词模板，指导AI输出特定风格的代码（例如要求加注释、符合PEP8规范等）。一些IDE插件支持用户自定义这些提示快捷指令。零基础用户在熟悉之后也可以尝试为AI制定“风格指南”。
- 版本控制：尽管AI在编写代码，但保存版本、使用Git进行版本控制仍然重要。毕竟你可能希望回滚到某次AI生成的代码版本或者比较两次修改的差异。在本地IDE中可以正常使用Git。而在Replit这类云平台，它本身可能有历史快照功能，但也可以连接GitHub仓库以备份代码。
通过以上配置，你就拥有了一套功能强大的“AI编程工作台”。总结一下：针对零基础初学者，推荐先尝试 ChatGPT 或 Replit 这种一站式方案，立即体验氛围编程的魅力；随后根据需要再探索 Cursor、Windsurf 等专业工具以获得更高效的开发流程。一旦环境就绪，我们就可以实践第一个氛围编程项目了。
二. 第一个 Vibe Coding 项目：零基础实战演练
纸上得来终觉浅，只有亲身实践才能真正理解氛围编程的威力。下面我们设计一个零基础也能动手的实战项目，通过详细步骤展示如何利用AI从无到有构建出一个小应用。在这个过程中，你将体会到氛围编程对开发流程的改变，并收获“对话即代码”的成就感。
项目场景：假设你是一名没有编码经验的初学者，但想绘制一个正弦函数的曲线图用于学习报告。这本来需要编写Python代码调用数学和绘图库，现在我们尝试用氛围编程的方法，让AI来完成这项任务。
第1步：描述需求
首先，我们打开配置好的AI工具（这里以ChatGPT界面为例，其他工具类似）并用自然语言提出需求。
用户：你好。我需要画一张数学上的正弦波(sin函数)曲线图。请帮我用Python写一个程序，实现以下功能：生成0到2π范围内的正弦曲线数据，并将其绘制成折线图。
这一段请求采用了日常语言描述，没有涉及具体的代码语法。重要的是清楚说明了输入（0到2π范围）、输出（正弦曲线图）和希望使用的技术（Python程序绘图）。AI模型读取这段话，便开始“思考”如何生成代码来满足要求。
第2步：AI 生成代码
几秒钟后，AI给出了完整的解决方案，包括必要的代码和解释。通常AI会返回一段Python代码，比如：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 400) # 在0到2π之间生成400个点
y = np.sin(x) # 计算正弦函数值
# 绘制曲线
plt.figure(figsize=(6,4))
plt.plot(x, y, label='sin(x)')
plt.title('Sine Wave')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sin(x)')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()可以看到，这段代码导入了数学计算库NumPy和绘图库Matplotlib，生成了0到2π范围的x序列和对应的sin(x)值，然后通过plt.plot画出曲线并添加了标题、标签等装饰。对于不熟悉代码的读者，上述代码的含义通过注释也能大致理解。这就是AI根据我们的描述自动编写的程序。如果手动编写，初学者可能需要查阅许多资料，而借助氛围编程，AI充分利用了其训练知识，一步到位给出了可运行的代码。
第3步：运行代码并查看结果
拿到AI生成的代码后，我们将其复制到本地的Python环境运行（如果是在Replit等在线IDE中，可以直接点击“运行”）。程序执行后会弹出一张正弦波曲线图。图1展示了该程序运行所得的可视化结果：
图1：AI生成的Python代码绘制出的正弦波曲线图。
可以看到，蓝色折线准确地呈现了正弦函数在0到2π区间的波形起伏。这一步证明AI生成的代码达到了我们的需求。在传统开发模式中，从想法到这张图可能需要我们手写代码、调试细节，而通过氛围编程，我们只用了不到一分钟的对话，就让AI完成了编码和绘图工作。这正体现了氛围编程提高开发效率的魅力。
值得注意的是，在这个过程中我们扮演的是需求提出者和结果检查者的角色。我们让AI写代码并成功运行了它，但并未深入干预代码的具体实现细节。这种体验对初学者非常友好：无需精通编程，也能借助AI直接产出有用的成果。
第4步：反馈调整
接下来，我们尝试对结果进行一些改进，以体验氛围编程的迭代优化过程。假如我们觉得图中蓝色实线不够醒目，想改用红色虚线表示正弦曲线。那么我们再次通过对话告诉AI：
用户：图形很好。但是我希望曲线能用红色的虚线来绘制，并在标题中标注“(Updated)”表示已更新。请修改代码。
AI收到新的指令，会明白我们想调整绘图参数，于是快速给出修改后的代码。例如，AI可能返回如下更新：
# ...（前略，与之前相同的导入和数据生成）...
plt.figure(figsize=(6,4))
plt.plot(x, y, label='sin(x)', color='red', linestyle='--') # 使用红色虚线
plt.title('Sine Wave (Updated)')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sin(x)')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
可以看到，差异在于plt.plot函数多了color=’red’, linestyle=’–‘参数，以及plt.title加入了”(Updated)”字样。这些修改正是我们用语言提出的需求。运行新代码后，我们得到了更新后的图像。图2所示即为修改后程序生成的正弦波图：
图2：根据用户反馈修改后的正弦波图，曲线样式由AI调整为红色虚线。
现在图中的曲线变为红色虚线，标题也注明了更新，符合我们的要求。这个循环演示了氛围编程的典型模式：“提出要求 → 获取结果 → 提出新要求优化 → 获得新结果”。每一次迭代，我们都无需亲自编写代码，只需检查结果并告诉AI需要改变什么。AI能够记住上下文并仅对相关部分做出改动，大大减少了人工作业量。
第5步：完善和总结
经过几轮交互，我们的示范项目已经圆满完成。最后，我们可以就代码本身向AI提几个问题以加深理解，例如询问“这段代码的工作原理”或“如何保存图像为文件”等。AI会继续充当导师，为我们解释代码逻辑或提供额外功能的实现方法。通过这种方式，初学者可以在动手实践中学习编程概念：比如数组、函数、库调用等等。氛围编程不仅交付了成果，也在潜移默化地传授编程知识。
项目小结：在这个简单的实战中，我们没有编写一行代码，却成功地绘制出了一张数学函数图。这展示了氛围编程对初学者来说巨大的赋能作用。类似的，你也可以让AI帮你完成许多入门项目，比如：制作一个带有交互按钮的网页、开发一个简易的记事本应用、甚至尝试生成一款小游戏的代码雏形。事实上，网上已经有爱好者演示过只用一句话让AI生成“俄罗斯方块”、“贪吃蛇”等小游戏。这些例子虽然多是玩具级应用（功能简单、无需复杂业务逻辑），但足以让初学者体验到创造的乐趣。然而，要交付一个功能完整、性能可靠的复杂项目，光靠“一句提示”远远不够——这也是我们在下一节需要讨论的问题。
通过第一个项目的体验，你或许对氛围编程充满了兴奋。它的确大大降低了编程的门槛，让没有背景的人也能做出东西来。然而，在享受AI魔法的同时，也要理性认识其中的局限和可能遇到的坑。在深入学习之前，我们有必要了解一些常见问题和应对策略。
三. 常见问题解答：新手疑惑与实践Tips
在学习和使用氛围编程的过程中，初学者难免会遇到各种疑问和挑战。下面我们以问答形式整理了一些最常见的问题，并结合专家建议给出准确、实用的解答。
Q1：零基础小白真的可以通过氛围编程做项目吗？需要懂代码吗？
A：氛围编程大大降低了编程门槛，使初学者也能做出作品，但不意味着可以完全不懂编程知识就搞定一切。对于简单任务，零基础用户确实可以通过自然语言对话完成（正如前文示范的画图项目）。一些统计显示，约75%的Replit用户从未手写代码也能在AI辅助下交付项目。但是，随着项目复杂度提高，没有任何编程概念将举步维艰。例如，一位零基础朋友尝试用AI生成一个功能丰富的应用，起初“一句话生成网页”很顺利，但当涉及路由配置、数据库连接、异常处理等环节时，由于缺乏相关知识她无法继续下去。因此，氛围编程适合从简单应用入手，在实践中学习基本的编程原理。当你逐渐理解了代码的含义，就能提出更专业的需求，氛围编程反而会变得“更好用”。总之，小白可以把氛围编程当作学习和完成小项目的捷径，但不要抗拒去掌握编程背后的逻辑。事实上，很多人正是通过让AI写代码、自己琢磨AI给出的代码来入门编程的，这未尝不是一种新型学习模式。
Q2：氛围编程生成的代码质量可靠吗？会不会变成一团看不懂的“屎山”？
A：代码质量是氛围编程被诟病最多的地方。由于AI生成代码的过程并非严格按照人类思维设计，可能会引入冗余、不优雅甚至有错误的实现。如果开发者不加审查就接受AI输出，久而久之代码库可能变得难以维护，俗称“屎山代码”。有调查显示，45%的开发人员曾在调试AI生成代码时感到挫败。Stack Overflow的2025开发者调查也指出多达72.2%的开发者目前不会在工作中使用氛围编程，另有5%明确拒绝将其纳入流程——可见大家对AI代码质量普遍持谨慎态度。这并不意味着AI写的代码一定很糟糕，而是提醒我们：人类仍需对AI产出的代码负责。解决之道有几方面：其一，制定规范，在提示AI时要求符合特定风格或最佳实践（例如要求AI遵循PEP8标准、函数添加注释等）；其二，积极审查测试，拿到AI代码后先自己阅读理解，再运行通过单元测试或静态分析工具检查漏洞。如今一些AI工具（如谷歌的Gemini助手）甚至支持自动生成单元测试来验证AI代码正确性。其三，勤于重构，对于AI给出的冗长或怪异实现，可以让AI进一步精简优化，或者由开发者亲自调整为更清晰的结构。总之，不要把AI当成完美的终极程序员，而要把它当成高级脚手架：提供初稿供你快速搭建，然后再由你来打磨成品。
Q3：遇到AI生成的代码有错误怎么办？完全看不懂代码如何调试？
A：遇到错误是常有的事，关键在于如何利用氛围编程的优势来排查修复错误。首先，不要怕“看不懂”——即使不理解代码细节，你也可以直接把错误提示反馈给AI，请它分析原因并修正。这是氛围编程的一大特点：将调试变成了对话的一部分。例如程序报错了，你可以对AI说：“运行报了IndexError，可能是什么原因？”AI通常会根据错误信息推测问题并修改代码。其次，你可以要求AI解释代码，逐行告诉你每段代码的作用，加深你对程序的理解。很多AI助手非常擅长教学，只要你提问，它会耐心说明代码逻辑，这对调试亦很有帮助。另外一个技巧是缩小问题范围：如果AI一次生成了上百行代码且报错，尝试让它分模块生成和测试。比如先让AI实现步骤1，确保通过，再做步骤2。这有点像人类开发中的渐进式调试。值得注意的是，如果AI多次修改还是未解决问题，不要无限信任它——可能AI对某些复杂问题会反复出错（进入所谓“幻觉”状态）。此时可以考虑换一种表述方式，或者换一个更强大的模型尝试，乃至寻求人工帮助（请教社区或同事）。总而言之，调试阶段依然需要开发者的主动引导和决策。不会编程的人盲目迷信AI，最后可能陷入“让AI修复AI代码”的死循环。所以提高自己的理解能力，善用AI提供的解释和建议，才能走出这一循环。
Q4：氛围编程安全吗？会不会引入安全漏洞或者泄露我的隐私？
A：安全问题不容忽视。首先，从代码安全角度，AI并没有安全意识，它生成的代码可能存在SQL注入、XSS跨站脚本等漏洞，或者使用了不安全的函数。在传统开发中，这些需要靠程序员经验来防范。如果使用氛围编程，你应该在提示中强调安全要求，例如“请注意防范用户输入的SQL注入”或者让AI在完成功能后进行安全检查。另外，在拿到AI代码后，务必自己检查关键的安全点，比如处理用户输入、加密敏感信息等地方是否健全。必要时可以利用专业的安全扫描工具来审计AI生成的代码。其次，从隐私合规角度，向云端AI提供代码或数据时也要谨慎。ChatGPT等公共模型可能会学习你提供的信息，理论上存在泄露敏感数据的风险（虽然OpenAI声明对API输入有严格隐私保护，但免费版对话不适合输入公司机密）。如果在企业环境中使用AI编码助手，最好选择本地部署的模型或通过专有API通道，并配套相应的隐私策略。各大云厂商也推出了面向企业的专有模型，就是为了解决数据安全顾虑。因此，新手在玩氛围编程时尽量不要投入真实的敏感数据。总的来说，人对安全的把关仍然不可或缺。AI再聪明，也可能一本正经地胡说八道或漏掉关键检查。所以对待AI的产出要心存戒备，像对待人类新人写的代码那样进行安全审阅。
Q5：氛围编程会不会让程序员失业？未来编程工作还需要人吗？
A：这是一个被频繁讨论的问题。简短的回答是：不会让程序员整体失业，但会改变程序员的技能结构。历史上，每当出现新的高效工具（如高级语言、库框架）时，都会有人担心开发岗位消失，但实际情况是工具提升了生产力，也提升了对开发者更高层次能力的要求。氛围编程也类似，它自动化的是“根据描述写具体代码”这部分工作，可软件开发还有大量AI难以胜任的内容：复杂系统的架构设计、对业务领域的深刻理解、创造性地解决新问题，以及与客户和团队的沟通协作等。这些都需要工程师发挥主导作用。正如有评论指出的，AI目前“无法替代高水平程序员”，反而促使程序员两极分化：能熟练运用AI的人如虎添翼，缺乏进取的底层码农可能面临淘汰。一些科技公司在招聘中已经提出新的期望：“既要会使用AI编程工具，又要保留人工编码能力，还要具备业务理解和需求描述的产品思维”。这实际上提高了进入软件开发行业的门槛，因为要求更综合的能力。可以预见的是，未来的开发流程将是人机协作：AI负责机械繁重部分，人负责把关和创造性决策。所以程序员不会失业，但不会使用AI的程序员可能会失业。对于新人来说，与其担心被取代，不如尽早学习如何驾驭AI工具，把它当作倍增自己价值的助手。
以上回答希望澄清一些常见误解，指导初学者避开陷阱。简而言之：拥抱氛围编程的高效，同时保持理性和主动。既不要盲目依赖AI，也不要拒绝新技术。
四. 学习资源推荐：进阶资料与社区
成为氛围编程高手，光靠一篇文章远远不够。下面整理了一些高质量的学习资源，包括教程、文档、社区和开源项目等，供你深入探索。在自学过程中，多参考权威资料、参与社区讨论，有助于你更全面地掌握Vibe Coding的精髓。
- Google Cloud 官方指南：《什么是氛围编程》：Google云团队发布的一篇详细介绍氛围编程的文章（有中文版）。内容涵盖定义、工作流程、与传统编程对比等，并结合了Google AI工具（如AI Studio、Gemini助手）的实例，非常权威且通俗易懂。
- Simon Willison 的博客文章：Simon是Django框架的共同作者、知名开发者，他撰写了多篇探讨AI辅助编程的博文。例如《Not all AI-assisted programming is vibe coding》澄清了vibe coding的定义和误区；《AI-assisted coding for teams that can’t get away with vibes》则讨论了团队如何在规范下使用AI编码。这些文章从专业开发者视角出发，提供了宝贵的实践经验。
- 《Vibe Code is legacy code》原文及译文：由开发平台Val Town创始人 Steve Krouse 所写，直指氛围编程产生的代码如遗留代码般难维护。他结合自身经验提出了vibe coding的适用场景（原型、小工具）和局限。这篇文章在CSDN有中文翻译《“Vibe Code，其实就是未来的屎山代码！”》，可帮助读者深入理解如何权衡速度与质量。
- KeyValue 博客：《Vibe coding is blowing up in 2025》：这是一篇总结2025年氛围编程热潮的英文博客。内容涵盖为什么vibe coding会流行（模型进步、工具成熟、提速需求等)、其工作原理分解、与传统开发的比较、以及是否会取代程序员等FAQ。文章行文生动，还引用了Replit CEO和OpenAI CEO的观点，信息量大且具有前瞻性。
- 开发者社区与讨论区：建议加入一些活跃的讨论氛围编程的社区。例如国外的 Reddit 子版块r/Programming、r/AIProgramming，经常有最新的vibe coding工具评测和经验分享（比如有帖子比较了Windsurf和Cursor的优缺点）。Hacker News 上关于vibe coding的讨论也能看到各路程序员的真知灼见。国内方面，可以关注知乎相关话题（如「氛围编程到底改变了什么」等），以及CSDN、SegmentFault上的文章和评论区，与本土开发者交流心得。
- 学习课程和视频：目前专门教授氛围编程的课程不多，但可以借助Prompt Engineering（提示工程）的课程来提高与你的AI对话的技巧。例如网站 Learn Prompting提供了免费教程，涵盖如何编写有效提示词，一些章节涉及让AI生成代码的案例，这对掌握vibe coding有帮助。此外，B站和YouTube上也有不少Up主演示AI编程工具的用法，比如“Windsurf 教程”“用ChatGPT开发小游戏实录”等视频，生动直观，适合入门时观摩学习。
- 开源项目实践：关注GitHub上一些AI自动编程的开源项目，阅读其源码和讨论也是不错的学习途径。举例来说：GPT-Engineer 是一个开源项目，试图让GPT模型像软件工程师一样先规划再编写整个代码库，你可以尝试使用并改进这个工具，体会AI编程的流程。还有 Auto-GPT、BabyAGI 这类自治代理项目，它们能自主拆解任务、编写并执行代码，也是氛围编程理念的延伸实践。不妨亲手运行这些项目，看AI如何在没有人类提示的情况下完成复杂任务，从中你能发现氛围编程的潜力和目前的瓶颈。
最后，鼓励大家在学习过程中多动手、多提问、多总结。氛围编程还处在快速演进中，没有哪本书能涵盖它的全部。所以，不妨把自己当成这个新领域的探索者：敢于尝试不同的AI工具，敢于挑战让AI去实现天马行空的创意；同时保持思考，把每次成功和失败的经验记录下来。在社区中分享你的心得，向他人取经，你会收获更全面的见解。相信随着不断实践和学习，你一定能从一名“小白”成长为游刃有余的氛围编程高手，在这一全新的编程范式下创造出令人惊喜的作品！
