引言：编程世界的新革命正在悄然到来
想象一下这样的场景：你坐在电脑前，不需要记忆复杂的语法规则，不需要查阅厚厚的API文档，只需要用自然语言描述你想要实现的功能，几秒钟后，完整可运行的代码就呈现在你面前。这听起来像科幻小说，但在2025年的今天，这已经成为现实——这就是”Vibe Coding”。
Vibe Coding这个概念由OpenAI联合创始人Andrej Karpathy在2025年2月首次提出，短短几个月内就在全球开发者社区引起巨大反响。从硅谷的初创公司到世界500强企业，从个人开发者到大型技术团队，都在探索这种全新的编程范式。它的核心思想是开发者使用自然语言向大型语言模型（LLM）描述需求，由 AI 自动生成可运行的代码，从而减少人工编写代码的工作。换言之，在 Vibe Coding 模式下，程序员不再逐行手动编写代码，而是通过与对话式 AI “对话”来构建软件——“用英语（或其他人类语言）编程”。
但Vibe Coding究竟是什么？它如何颠覆传统的编程方式？为什么会在技术界引起如此大的轰动？让我们深入探索这个正在改变编程世界的新概念。
1 核心概念：什么是Vibe Coding？
1.1 权威定义与核心内涵
Vibe Coding是一种依赖大型语言模型(LLMs)的编程方法，它允许程序员通过提供自然语言描述而不是手动编写代码来生成可工作的代码。在Andrej Karpathy的原始推文中，他将Vibe Coding描述为”一种新的编程方式，你完全沉浸在感觉中，拥抱指数级增长，忘记代码的存在”。这个表述虽然诗意，但准确地捕捉了Vibe Coding的精神内核：从关注代码本身转向关注意图和结果。
这一概念源于大型语言模型技术的飞跃。ChatGPT 等对话式 AI 在 2022-2023 年的崛起使得“让 AI 写代码”成为现实。Karpathy 当时就指出“最热门的新编程语言是英语”，意思是只要通过用自然语言正确描述需求，AI 就能自动生成符合要求的代码。他将这种全新的写码方式形容为“完全顺着感觉走（embracing the vibes），忘记代码本身”的体验。在这个过程中，开发者仿佛“不再真正编程”，而是“看见想要的东西，就用语言描述；然后运行程序，复制粘贴 AI 给出的内容，一切就基本能用”。
与传统的人工编程或一般的AI辅助编程不同，Vibe Coding 最大的特点是开发者几乎不亲自过目或修改代码。开发者提供需求、观察运行结果，然后继续提出改进要求，而不深入检查 AI 产出的源码逻辑。这种“全盘信任 AI，所见即所得”的做法打破了以往软件工程需要精通语法、手动调试的常规。在 Karpathy 的实践中，他利用 Vibe Coding 开发了一些原型项目（如 MenuGen），让 LLM 生成全部代码，自己只通过自然语言给出目标、示例和反馈。
总之，Vibe Coding 是在大模型时代孕育的新型编程范式，其本质是用与人交流的方式来“编程”，把繁重的编码实现留给 AI 完成。
1.2 核心技术组件
IBM对Vibe Coding的技术定义更加具体：这是一种全新的编程方法，用户用简单的语言表达他们的意图，AI将这种想法转化为可执行的代码。这种转化过程依赖于三个关键技术组件：
- 自然语言处理(NLP)：理解用户的意图和需求
- 代码生成引擎：基于训练数据生成相应的代码结构
- 上下文感知系统：理解项目背景和代码环境
根据MIT技术评论的解释，Vibe Coding本质上是通过提示与代码库进行交互，工程师的角色简化为与工具对话并检查结果。这种交互模式代表了人机协作的新形态。
1.3 核心特征分析
Vibe Coding具有五个显著特征，这些特征共同定义了这种新编程范式的本质：
- 自然语言驱动：正如Karpathy在2023年提出的观点：”最热门的新编程语言是英语”，Vibe Coding将自然语言提升为第一编程语言。开发者不再需要精通特定的编程语法，而是用日常语言描述需求。
- 意图导向编程：Replit将Vibe Coding定义为”指导AI代理基于自然语言提示编写代码的实践”。这种方法强调的是”做什么”而不是”怎么做”，让开发者专注于问题解决而非实现细节。
- 迭代式开发：在Vibe Coding中，开发者”看到东西，说出东西，运行东西，复制粘贴东西，大部分情况下都能工作”。这种快速迭代的工作流程极大地加速了开发过程。
- 上下文感知能力：现代Vibe Coding工具能够理解项目的整体架构、编码风格和业务逻辑，生成的代码能够无缝集成到现有代码库中。
- 智能纠错与优化：AI系统不仅能生成代码，还能识别潜在问题、建议优化方案，甚至自动修复错误。
2 Vibe Coding原理解析
2.1 工作机制概览
Vibe Coding 的过程可以理解为开发者与 AI 进行一个不断对话、循环迭代的软件开发流程。在这个过程中，开发者扮演的是“产品经理”+“测试员”的角色，而大型语言模型扮演“码农”角色。基本步骤如下：
- 提出需求（Prompt）：开发者首先以自然语言描述想要实现的功能或目标。例如，输入提示可以是：「请创建一个 Python 函数，读取 CSV 文件并计算每列的平均值。」。这一步相当于把软件需求用人类语言传达给 AI。
- AI 生成代码：LLM 接收到提示后，会根据训练中习得的编程知识，自动编写出相应的代码。它理解用户语义意图，将其转化为具体的编程实现。例如针对上述提示，AI 可能返回一个用 Python 编写的函数来完成 CSV 读取和均值计算。
- 运行并观察结果：开发者将 AI 生成的代码执行，查看其运行输出或效果是否符合预期。如果代码可以直接运行，开发者会根据程序实际表现评估它有没有达到目标。
- 反馈与改进：若发现代码输出不正确、出现报错或效果不理想，开发者就自然语言反馈新的指令来改进。例如：「刚才的函数在文件不存在时会报错，请加入异常处理。」或者「结果格式不好看，能否返回 JSON 格式？」AI 会据此修改代码。
- 循环迭代：以上过程会重复进行，多次对话、逐步完善。每当开发者提出新要求，AI 就调整代码，直到程序达到开发者满意的状态。
这一人机协作循环非常高频互动且渐进优化：开发者不断根据AI产出和程序行为来调整需求，而 AI 不断根据新指令来修改代码。整个开发过程更像调教 AI 完成任务，而非亲自写代码。
Karpathy 将这种体验戏称为“看到问题就直接用语言说出来，让 AI 去改，我懒得自己翻代码找”——例如他会对 AI 说“把侧边栏的内边距缩小一半”，而不是亲自去代码里寻找样式设置。如果 AI 产出的代码报错，典型做法是直接复制错误消息粘贴给 AI，让它自行修复。
正因如此，许多实践者调侃 Vibe Coding 开发中流行“Accept All（全盘接受）”文化：不细看差异，不细究原理，只要能跑通就行。
2.2 Vibe Coding 交互过程示例
下面通过一个简单示例来直观展示 Vibe Coding 的交互过程。假设我们在对话式编程工具（如 Cursor IDE 或 Claude Code 界面）中开发：
用户: 请创建一个 Python 函数，读取给定 CSV 文件并计算每一列的平均值，返回结果字典（列名:平均值）。
AI:（生成代码并答复）
def read_csv_and_compute_averages(file_path):
import csv
with open(file_path, newline='') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
header = next(reader)
data = list(reader)
averages = {}
# 计算每列的平均值
columns = list(zip(*data))
for col_name, col_values in zip(header, columns):
# 转换数值并计算平均
numeric_vals = [float(x) for x in col_values if x.strip() != '']
avg_val = sum(numeric_vals) / len(numeric_vals) if numeric_vals else None
averages[col_name] = avg_val
return averages
（AI 返回了一个 Python 函数实现，该函数打开 CSV 文件，读取内容并计算每列平均值。）
用户: 函数缺少异常处理，请在文件未找到时返回友好错误。
AI:（更新代码并答复）
def read_csv_and_compute_averages(file_path):
import csv, os
if not os.path.isfile(file_path):
return "Error: file not found."
# ...（下略，其余代码保持不变）...
如上所示，通过几轮类似的对话，我们无需手写任何一行代码，就得到一个功能完整的函数。开发者关注点在于“描述需求->验证效果->提出改进”，而非代码语法本身。这一过程可以结合成熟的AI开发工具来进一步提升效率。例如，Anthropic 的 Claude 模型因擅长生成结构化代码和处理长上下文而受到欢迎；Cursor 这一类 AI 驱动的代码编辑器甚至内置了“Agent模式”，能够根据指令自动创建项目文件结构、编写多文件代码并执行，让“用一句话生成一个小应用”成为可能。
当前 Vibe Coding 通常应用于快速原型和低风险场景。Karpathy本人将其定位为“适合用来搞周末玩具项目”的方式，因为这种“不细看代码”的开发在严肃产品中可能埋下隐患。专业开发者在实际工作中往往会采取更谨慎的方法：在使用 LLM 辅助写码时依然保持代码审查和测试，而不是完全信任 AI。
综上，Vibe Coding 的技术原理在于利用大型语言模型将人类语言->源代码的转换过程自动化。开发者通过不断对话引导 AI 完成编码，并通过快速试错迭代来优化结果。这种高度互动、人机协作的编码方式打破了传统编程的很多桎梏，但也对开发者提出了新的要求（例如提示工程、结果验证等技能）。那么，相较于传统的编程方式，以及另一种热门的自主 AI 编程模式（Agentic Coding），Vibe Coding 究竟有哪些区别和联系？我们将在下一节展开讨论。
3 与传统编程和 Agentic Coding 的对比
Vibe Coding 的出现，标志着编程范式的一次重大转变。为了全面理解，我们需要将其与 传统手工编程 以及 Agentic Coding（代理式自主编程）进行对比。
Vibe Coding & 传统“写代码”的区别
传统编程和 Vibe Coding 在开发流程和角色分工上截然不同。下面我们从几个关键维度进行比较：
| 对比维度 | 传统编程 | Vibe Coding |
|---|---|---|
| 代码创作方式 | 开发者手工逐行编写代码，亲自实现全部逻辑。 | 代码主要由 AI 根据自然语言提示生成，开发者从“代码作者”转变为“需求提供者”。 |
| 开发者角色定位 | 人类是架构师、编码员和调试员，负责从设计到实现的每个细节。 | 开发者更像提示工程师、引导者和测试员，通过需求和反馈引导 AI 完成实现。 |
| 所需技能门槛 | 必须掌握编程语言语法、算法和框架，学习曲线陡峭。 | 大幅降低技能门槛：只需能清晰描述需求，理解基本逻辑即可参与。 |
| 开发效率 | 效率相对较低：复杂系统开发耗时，需要大量调试和优化。 | 在常见功能和样板代码方面更快，适合原型设计和快速迭代。 |
| 错误处理与代码质量 | 人工负责排错与调试，确保符合规范；质量依赖开发者水平。 | 可通过对话让 AI 修复错误，但生成代码可能存在隐藏 bug 或风格不一致，需要人工审查。 |
| 维护与可读性 | 遵循工程规范，可维护性和可读性较好。 | 因开发者未深度参与，生成代码可能缺少注释或结构不佳，后期维护难度高。 |
总的来说，Vibe Coding更强调以人为中心的意图表达，让AI处理繁琐实现；而传统编程强调以机器为中心的精确控制，由程序员掌控每个细节。这两种模式各有适用场景：Vibe Coding 适合需求不明确、迭代快速的场景（例如原型验证、小工具开发），而传统编程依然是构建大型、复杂、对可靠性要求高的系统的主流方式。
Vibe Coding & Agentic Coding 的区别
除了让人和 AI互动协作，还有另一种思路是让 AI 自主地完成整个编程流程，这被称为 Agentic Coding（代理式编程）。它指的是利用具备“智能体”能力的 AI，根据高层目标自主规划、编写、测试和迭代代码，尽可能减少人为干预。简单来说，Agentic Coding 更像是把 AI 当作全自动软件工程师：你只需提出目标，AI 会自己想办法完成。典型的例子包括 Cognition Labs 推出的 Devin（号称“全自动 AI 程序员”）以及微软的 AutoDev/AutoGen 框架等，这些系统能自主调用工具链、管理多文件项目，自动执行从编码到部署的各环节。
Vibe Coding vs. Agentic Coding 的核心区别在于：人机互动程度和自主性高低。Vibe Coding 强调人类直觉驱动，始终有人在环路中提供指导和决策，每一步都需要人来检查反馈。开发者就像乐队指挥，LLM 则根据指挥棒给出的节奏奏乐，一切以人的即时意图为依据。相比之下，Agentic Coding 赋予 AI 更大的自主权——AI Agent 能够自主规划任务、调用外部工具、访问资料，循环评估自己的输出，仿佛一个可以自己coding、调试、部署的机器人程序员。人在 Agentic 模式中的角色退居为高层监督者和目标制定者，不介入具体每个实现步骤。
具体对比要点如下：
| 对比维度 | Vibe Coding | Agentic Coding |
|---|---|---|
| 任务分解与执行 | 复杂任务由开发者人工分解，再通过提示逐步完成；AI 缺乏长程规划。 | AI 内置规划器，能将高层目标拆解为子任务并顺序完成（编码、测试、修复等）。 |
| 上下文记忆 | 受限于 LLM 会话长度，上下文记忆有限，跨文件连贯性需人工维护。 | 通常结合长期记忆组件（如向量数据库），可跨会话保存知识，处理大型项目。 |
| 工具使用 | 版本控制、运行脚本、调用 API 等操作需人工执行，再反馈给 AI。 | Agent 可自主调用工具：Git 提交、跑测试框架、启动容器沙盒，实现流水线自动化。 |
| 错误处理机制 | 由人工发现错误并反馈提示给 AI 修改。 | 内置自我反馈环路，根据测试结果或验证检查自动修复或重新规划。 |
| 适用场景 | 适合早期原型、教学、创意迭代，强调人类直觉快速试错。 | 适合复杂长流程、企业自动化、代码重构，能持续运行并优化模块。 |
需要说明的是，Vibe Coding 与 Agentic Coding 并非水火不容的对立选择。实际上，它们代表了AI辅助编程的两种不同侧重：一个偏人机协作、一个偏AI自主。最新的研究和实践倾向于将两者的优点结合起来：在人类的高层监督下，让AI既能参与对话式开发，又能在特定任务上自主执行，从而构建一个可信赖、可解释的AI开发流程。例如，开发者可以采用 Vibe Coding 的方式快速搭建原型，然后交由 Agentic AI 去做压力测试和性能优化；或者在 Agent 自动完成大部分重复工作的同时，人工通过对话接口干预关键决策。
结语
从以上分析可以看到，Vibe Coding 正在引领软件开发领域的范式迁移：它让“用语言对话”替代了大量“手写代码”，大幅降低入门门槛并提升开发效率。这一趋势催生了众多新工具和创业机会，许多公司开始将“精通 Vibe Coding”列为招聘要求，希望借助 AI “加速器”来提升产品迭代速度。然而，Vibe Coding 并非银弹——代码质量、安全、维护等传统问题依然需要重视，完全由 AI 主导的开发在严肃场景下仍存在风险。同时，Agentic Coding 等自主编程方式的兴起，预示着未来的开发流程可能进一步演化为人类+AI 混合编队：由人类确定目标、AI 自动奔赴实现，再由人类审核完善。
对于零基础读者和普通开发者而言，现在正是见证并参与这一变革的好时机。一方面，您可以利用 Vibe Coding 工具快速将想法变为应用原型，享受“只管提需求，剩下交给 AI”的高效体验。另一方面，也请谨记软件工程的基本原则，在享受 AI 红利的同时保持对代码质量的把控。随着大模型技术的进步和开发者实践的积累，AI 辅助编程有望走向更加成熟。也许几年之后，“写代码”将不再是程序员的日常，取而代之的是“与 AI 协作造软件”成为新的常态——而这，正是 Vibe Coding 为我们揭示的编程新“范式”和新“风潮”。
