Vibe Coding是什么?
原創-
2025-07-18 14:26:43
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大家好,是陳哥。
還記得Levelsio嗎?通過靠AI三個小時內做出的遊戲賺了28w的小哥。

Vibe Coding强调通过自然语言与AI工具的交互完成开发。用户不再需要掌握语法规则,只需描述需求目标,AI模型就能够生成可运行的代码及界面。
顯然,AI已經改變了傳統的開發方式,改變進度已經遠遠超過了我們的想象。
正如YC管理合伙人贾里德·弗里德曼(Jared Friedman)透露:在2025年冬季批次(W25)的YC创业公司中,有1/4的初創團隊表示其95%的代碼都是由AI生成。
那麽,我們應該如何理解這種變化?
一、開發邏輯變了
傳統開發模式中,開發者需要逐行編寫代碼、調試語法、構建邏輯,每個環節都依賴人力把控。
項目進度往往受制于開發者的經驗與專注度,簡單的語法錯誤可能消耗數小時排查時間,重複性代碼編寫也占用大量精力。
Vibe Coding的本质在于将开发者从代码细节中解放出来,转向对最终结果的把控。
一些主流 AI代码生成工具(如GitHub Copilot、CodeLlama等)通过对海量代码库的训练,能够理解开发者的自然语言描述,直接生成符合规范的函数、模块甚至完整的功能框架。
這在開發者與代碼之間建立了轉化橋梁,將抽象需求快速轉化爲具體的實現方案。
更重要的变化是开发流程的并行化。过去需要团队分工完成的需求分析、架构设计、代码编写、单元测试等环节,现在可能通过 AI 工具实现部分任务的同步推进。
例如,开发者在构思数据库结构时,AI 可以同步生成基础的 API 接口代码;在调试核心算法时,AI 能自动生成边缘场景的测试用例。
AI 生成代码并非简单复制。先进的代码生成模型能够根据项目上下文调整风格,遵循团队的编码规范,并在复杂逻辑中进行多路径尝试。
这种能力让 AI 从工具升级为具备一定创造性的协作伙伴,推动开发逻辑从人力主导向人机协同转变。
在此過程中,代碼的底層邏輯與調試由AI接管,開發者重心從如何實現轉爲是否符合預期。
正如Karpathy所说:“Vibe Coding让编程从语法游戏回归到解决问题的本质。”
二、開發重心變了
在傳統編程環境下,衡量一個開發者能力強弱的重要標准是代碼編寫能力。
能否快速、准確地寫出高質量的代碼,能否熟練運用各種算法和數據結構,直接決定了開發者在行業內的競爭力。
因此,開發者們往往將大量時間投入到提升代碼編寫技巧上。
Vibe Coding的普及,使得开发能力的重心发生了明显转移。
由于AI承擔了大部分代碼編寫工作,單純的代碼編寫能力不再是核心競爭力,而需求轉化能力變得愈發重要。
所谓需求转化能力,是指将实际的业务需求、用户需求准确地转化为 AI 能够理解的自然语言描述的能力。开发者需要深入理解需求的本质,将模糊的、抽象的需求拆解为具体的、可执行的指令传达给 AI。
例如,在開發一款電商APP時,開發者接到“優化訂單狀態更新邏輯”的需求。此時,開發者需要將這一任務轉化爲AI可執行的具體描述。比如:
使用 Java 语言,基于 Spring Boot 框架,实现订单状态监听机制:当支付系统回调接口收到‘支付成功’通知时,触发订单状态从‘待支付’更新为‘已支付’,同时调用库存服務的扣减接口(传入商品 ID 和数量参数),并将更新记录存入 MySQL 数据库的 order_log 表(包含订单 ID、旧状态、新状态、操作时间字段);若库存不足,需将订单状态标记为‘支付失败’并返回错误码 1001。
(此處僅爲示例)
三、開發流程變了
傳統的編程流程大多是串行的。
每個環節都需要等待上一個環節完成後才能開始,整個流程耗時較長,效率相對較低。
尤其是在代碼編寫階段,一旦出現問題,可能需要回溯到之前的環節重新調整,進一步延長開發周期。
- 开发者可以在进行需求分析的同时,借助 AI 快速生成初步的代码框架;
- 在架构设计过程中,AI 能够同步生成相关的功能模块代码;
- 甚至在测试阶段,AI 可以根据测试中发现的问题,实时对代码进行修改和优化。
Vibe Coding 并非传统编程的替代者,而是互补形态。
计算机科学家高德纳(Donald Knuth)曾言:“程序是寫給人看的,只是偶爾讓機器執行。”
Vibe Coding 的意义在于让更多人聚焦程序的意义,而非程序的形式,推动编程从专业壁垒走向全民共创。
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