譯者 | 晶顏

審校 | 重樓

“氛圍編碼”（Vibe coding）這一術語由Andrej Karpathy于2025年2月提出，指通過自然語言提示引導人工智能模型生成工作代碼的實踐——開發人員的角色由此從代碼輸入者轉變為輸出內容的指導者與優化者。該方法顯著降低了對深度編碼知識的依賴，支持快速原型開發。

這一看似理想的開發模式，是否完全適用于所有場景？本文將系統梳理氛圍編碼的典型適用場景及其局限性，為技術決策者提供參考。

氛圍編碼的概念

氛圍編碼是一種新型編程模式，在此過程中，開發人員無需逐行編寫代碼，僅需以自然語言描述目標功能，專用大型語言模型（LLM）即可生成對應代碼。

與傳統編碼模式相比，其核心轉變在于將工程師的角色從“代碼構建者”升級為“架構設計者”——開發者通過向LLM下達指令、測試輸出結果、迭代優化提示詞實現開發目標。

當前主流工具包括Cursor、Windsurf、Claude Code、Replit及ChatGPT等。

氛圍編碼的核心應用場景

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

快速原型開發與創意驗證

對于追求市場時效性的創業者與工程師而言，氛圍編碼提供了低門檻的開發路徑，可在數小時內（而非幾周）完成最小可行產品（MVP）開發并驗證概念，支持圍繞提示詞動態迭代功能。該模式高度契合敏捷開發原則，尤其適用于黑客馬拉松演示、內部原型開發及投資者路演等“效率優先于完美”的場景。

小型項目與低風險應用開發

在個人網站搭建、網頁游戲開發或一次性自動化腳本編寫等場景中，氛圍編碼可顯著減少樣板代碼工作量。例如生成小型游戲、開發自動化工具或創建內部儀表盤等任務，即使出現錯誤，手動調試成本亦較低，具備較高性價比。

技術學習與領域探索

編程初學者通常面臨陡峭的學習曲線，氛圍編碼可通過直觀展示代碼運行效果降低學習門檻。而對于資深工程師而言，該模式可用于快速探索陌生編程語言或框架，輔助生成用戶界面（UI）或示例算法，以便他們可以通過探索加深理解。

工作流優化與重復性任務處理

在成熟代碼庫中，存在大量耗時的重復任務：重構命名約定、添加日志記錄、更新許可證頭等。氛圍編碼可以在數百個文件中自動執行這些任務，釋放工程師時間以聚焦高價值開發任務，提升整體開發效率。

用戶界面設計與調整

產品經理和設計師可以利用氛圍編碼來應用快速的UI調整，如調整填充，交換配色方案或生成多種布局變化——所有這些都無需通過CSS文件進行搜索。這種“即時驅動的開發”使直接實驗和快速反饋循環成為可能。

基礎故障排查

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

現實世界的例子和成功故事

氛圍編碼的實際應用已在多個領域展現潛力，以下為典型案例：

Fly Pieter項目

荷蘭企業家Pieter Levels借助Cursor與Claude 3.7 Sonnet，在3小時內構建出了一個基于3D瀏覽器的摩天大樓飛行模擬器。據報道，該項目通過Stripe微交易實現月收入超6.7萬美元。

多模態輸入應用開發

工程師Riley Brown利用氛圍編碼組合多種AI工具，在數分鐘內完成主頁與登錄頁面搭建，并實現語音和圖像識別的多模態輸入功能。

Airbnb克隆演示

Cognosys首席執行官薩利?奧馬爾（Sully Omar）在10分鐘內通過Cursor新代理與Whisper工具，僅用提示詞和語音指令完成Airbnb復刻版開發，涵蓋后端、用戶界面（UI）及數據庫。

當然，還有其他很多值得探索的例子等待發掘！

氛圍編碼的局限性場景

盡管優勢顯著，以下場景仍需依賴傳統逐行編碼：

安全敏感型應用

處理用戶憑證、支付信息或個人數據需要在應用程序中采取嚴格的安全措施。人工智能生成的代碼通常忽略了適當的加密、API密鑰的安全存儲或正確的CORS配置等最佳實踐。盲目地部署氛圍編碼身份驗證或支付流程可能會使組織面臨違規和監管罰款。

大規模生產級軟件

企業級系統與分布式微服務架構需精密設計、健壯的CI/CD管道及全面測試。AI模型受限于上下文窗口和“幻覺”問題，難以支持跨復雜代碼庫的深度調試，無法替代人工主導的關鍵任務系統設計。

高合規性領域

金融、醫療保健和政府等行業在嚴格的法規（HIPAA、GDPR等）下運作。人工智能模型可能缺乏對細微法律要求的意識，這使得它們不適合為任何需要遵守嚴格法規的事情生成合規代碼。

創新性或深度技術開發

AI模型擅長生成現有模式的衍生代碼，但無法替代人類在復雜算法（如新型優化程序、專有數據處理管道）中的創造性思維。如果你的開發項目是在創造全新的產品，而不是復制現有的產品，那么氛圍編碼就會出現問題。

專有或敏感代碼場景

向非沙盒環境的AI工具輸入私人/專有代碼存在風險，因為它可能成為LLM訓練數據的一部分。如果缺乏嚴格的數據隔離工具，那么氛圍編碼可能導致知識產權泄露。

氛圍編碼最佳實踐指南

值得注意的是，氛圍編碼實驗的許多成功案例都來自經驗豐富的程序員。他們的核心能力在于明確需求、評估代碼可行性并識別潛在問題。如果你從來沒有寫過代碼或者沒有經驗，你不能期望馬上看到結果。

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

• 預先規劃：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果的道路。在提示AI之前，先在規范文件中概述功能。
• 提供上下文：如果你能夠提供配置和規則文件來指導模型，你就能夠減少AI模型“幻覺”與偏離需求的風險。
• 分階段迭代：聚焦單一功能，保持提示詞范圍具體，逐步推進開發。
• 全面測試：結合AI自動生成測試用例與人工關鍵路徑驗證，確保功能可靠性。
• 選擇主流技術棧：初期優先使用社區成熟的工具組合，積累經驗后再探索小眾方案。
• 代碼審查與重構：逐行審計AI輸出代碼，優化結構以提升可維護性。
• 避免過度依賴：若AI陷入無效代碼循環，及時回溯并調整提示策略。
• 嘗試多模態輸入：通過截圖或語音指令增強需求表達清晰度（適用于進階用戶）。
• 專家評審：原型完成后，邀請資深工程師審核代碼，降低潛在風險。

未來發展趨勢

在接下來的幾年里，氛圍編碼將逐步從文本提示向更直觀的交互模式演進：

• 可視化設計界面：通過拖放式“氛圍設計”工具繪制UI或數據流圖，AI自動生成底層代碼。
• 端到端開發管道：隨著AI模型與行業領域深度融合，我們可以看到將高級需求轉化為生產就緒應用程序的端到端管道。
• 開發者角色轉型：對于開發人員來說，這意味著一個根本性的角色轉變：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，并嵌入領域專業知識來保持系統的一致性。預計到2030年，AI或可自動化80%的常規編碼任務，工程師將聚焦架構設計、倫理審查及跨團隊協作。

除此之外，我們還可以看到“vibing”的進一步應用，比如“氛圍故障處理”（Incident Vibing）。借助專業工具，氛圍故障處理不僅能快速自動分析根本原因，突出顯示觸發問題的提交，可視化其對系統指標的影響，并追蹤導致服務中斷的故障鏈，甚至還能提出針對性的解決方案，為故障處理提供新的可能。

結語

氛圍編碼降低了軟件開發的準入門檻，在快速原型開發、個人項目實踐及技術學習領域顯著革新了傳統模式。但需明確的是，這并非萬能解決方案：在安全關鍵型、大規模復雜系統或高合規性要求的場景中，直接部署AI生成代碼將面臨較大風險。

未來軟件開發需秉持平衡理念：既要借助人工智能提升效率，又需堅守傳統工程方法論，確保對系統的深度理解與責任追溯機制不可缺位。明晰何時擁抱氛圍編碼、何時回歸IDE（集成開發環境）手動開發，將成為下一階段軟件開發實現可持續發展的核心命題。

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