从前，上帝说：“要有光”，于是就有了光。现在您可以说：“要有这个应用程序”，然后该应用程序就会出现在您眼前，这一切都归功于人工智能的魔力。
这就是 vibe coding 的承诺。
OpenAI 联合创始人、前特斯拉人工智能总监 Andrej Karpathy 上个月在推特上发文称：“我只是看一些东西，说一些东西，运行一些东西，复制粘贴一些东西，大部分都是有效的。”他在社交媒体上描述了自己的新编程方法。
他解释说，他不需要精心编写代码，只需与人工智能助手对话，让它完成繁重的工作。他称此为“氛围编码”——所有人工智能专家都喜欢它。
这个术语很快就找到了产品市场契合点，短短几周内，韦氏词典就将“氛围编码”添加到其数据库中，将其定义为“在人工智能的帮助下，以某种粗心的方式编写计算机代码”。 到 3 月份，Y Combinator 首席执行官 Garry Tan 报告称，在该加速器的 2025 年冬季初创企业批次中，“对于 25% 的批次，95% 的代码行都是由 LLM 生成的。”
一些人认为这就是技术的未来，任何人都可以使用自然语言将任何想法变成现实，并让机器负责编码。另一些人认为这种趋势相当于一场即兴演奏会，人们从一个想法开始，让流程——以及与聊天机器人的互动——引导他们完成最终结果。
当然，批评人士认为，这种趋势将导致灾难。
一位 Reddit 用户表示：“Vibe 编码就像购买一套工具来组装一辆赛车，付钱给一个‘对赛车略知一二’的醉酒叔叔，让他为你组装这个工具，然后告诉你所有的朋友，是你组装了它。”
从本质上讲，氛围编码需要用通俗易懂的语言告诉人工智能你想要构建什么，然后让它生成实际的代码。开发人员不必费力地研究语法或仔细阅读文档，只需说“创建一个包含电子邮件验证和密码要求的登录表单”，然后观察人工智能处理实现细节。
氛围编码方法颠覆了传统的软件开发。氛围编码员不再逐行编写代码，而是专注于高级指令，并通过与 AI 助手的自然对话进行迭代改进。
技术教育家马修·伯曼指出：“这是一种新的编码方式，你不需要写一行代码。你不用读代码，只需试着使用它，看看它是否有效——如果不行，你就解释哪里出了问题……你不用看差异，基本上只是感受一下。”
Karpathy 将此称为“全部接受”心态。“我总是‘全部接受’，我不再阅读差异，”他说，指的是他如何接受人工智能建议的代码更改而不仔细审查它们。
这种方法 - 信任人工智能来编写工作代码，而无需开发人员完全理解每一行代码 - 是真正的氛围编码与简单地将人工智能用作复杂助手的区别所在。
在人工智能辅助编码中，用户依靠人工智能来帮助他们编码，但他们会调试错误并了解人工智能在做什么。人工智能只是一个完成工作的非常快的打字员。另一方面，Vibe 程序员不会调试、不会编码，也不知道——也不关心——幕后发生了什么。他们所做的只是说话、复习、再说话。
在纯氛围编程会话中，提词员不会检查代码。他们只是在运行机器创建的代码后指出错误并提出改进意见。应该修复所有问题并改进代码的是机器，而不是人类。
除了技术层面，氛围编码还催生了其独特的文化和美学。“氛围”一词并非偶然——它体现了从业者在编码过程中对创造力、流畅性甚至趣味性的重视。
在 TikTok 和 YouTube 上，氛围编码的视频中，开发人员经常在情绪化的灯光下使用 RGB 键盘，背景中播放着轻柔的环境音乐，他们与 AI 助手聊天。这种场景看起来一点也不像传统的软件工程。
这种将编程与冷静、富有创意的氛围融合在一起的做法，让编程看起来更加平易近人，也更具情感吸引力。社交媒体影响者 Riley Brown 在 LinkedIn 上称自己为“高级氛围编码员”，现在他全心全意地致力于传播这一趋势，他通过发布视频在各个平台上积累了超过一百万的粉丝，视频中他仅通过语音命令就构建了功能齐全的应用程序。其他影响者，如 Matthew Berman、Nuno Maduro 和 The Primeagen 也在 YouTube 和 Twitch 上分享了他们的课程。
这种审美强调编码可以是有趣和富有表现力的，而不是枯燥和技术性的。这与传统上与软件开发相关的刻板、注重精确的文化截然不同。
几位知名的科技界人士大力倡导氛围编码，在短短几个月内就将其从小众概念推向了主流讨论。
安德烈·卡帕西 (Andrej Karpathy) 的影响力不容小觑。他最初发表的帖子描述了他的氛围编码工作流程，获得了数千个赞，并引发了广泛的争论。鉴于卡帕西在人工智能社区的声誉，他的支持为这种方法增添了极大的可信度。
风险投资公司Andreessen Horowitz的普通合伙人 Andrew Chen 也是这一趋势的另一位倡导者。Chen 将氛围编码描述为“非常出色，但又非常令人沮丧”。
“大多数代码将由时间充裕的人编写（生成？），”他说。“因此，大多数代码将由孩子/学生而不是软件工程师编写。这与视频、照片和其他社交媒体的趋势相同。”
Replit 首席执行官 Amjad Masad 报告称，得益于 AI 功能，“75% 的 Replit 客户从未编写过一行代码”——这一统计数据强调了氛围编码原则已经如何改变软件开发人员。
但并非所有人都相信这一点。许多开发人员对氛围编码的潜在缺陷表示了严重担忧。
代码质量是主要批评点。Vibe 编码对于缺乏经验的人来说可能是一种很好的工具，但专家认为它还不足以产生高质量的结果。著名独立游戏《时空幻境》的开发者乔纳森·布洛 (Jonathan Blow) 在 X 上的一场热门辩论中回应了 Vibe 编码员 Levelsio，他对此趋势发表了看法。这场辩论是在 Levelsio 分享了一个完全在 Vibe 编码会话期间构建的飞行模拟器后引发的。
“我这么说吧：如果你从未尝试制作游戏，我相信拥有游戏制作经验会很有趣。对于那些制作过游戏的人来说，即使只是制作过简单的游戏，将内容显示在屏幕上并不令人印象深刻，这很容易；让游戏变得好玩才是难事，”著名独立游戏《时空幻境》的开发者乔纳森·布洛在 X 上与氛围编码员 Pietier Levels（又名 Levelsio）进行了一场病毒式辩论，后者分享了一款完全由人工智能构建的飞行模拟器。
安全漏洞是另一个重大风险。人工智能助手本身并不了解特定于特定应用程序的安全最佳实践。盲目接受人工智能生成的代码可能会引入安全漏洞，这些漏洞可能在被利用之前不会被发现。
Reddit 用户 Dw444 在最近的一篇帖子中表示：“人工智能会胡编乱造。人工智能编写的代码几乎总是完全错误的。我的雇主为我们的工作使用人工智能助手付费，即使是最先进的模型也容易在瞬间开始编写明显错误的代码。你真的不想在[生产]中使用人工智能代码。”
人们还担心技能退化。如果开发人员越来越依赖人工智能来完成哪怕是中等程度的编码任务，那么他们的基础技能可能会随着时间的推移而退化。“易用性是一把双刃剑，”人工智能研究员 Harry Law 告诉《商业内幕》 。“初学者可以快速进步，但这可能会阻止他们了解系统架构或性能。”
当原始代码不是人工编写时，调试也会变得特别具有挑战性。正如 Andrew Chen 所指出的那样，虽然使用人工智能完成项目的前 75% 可能微不足道，但之后对其进行改进和修复可能会变得极其困难。
总体而言，迄今为止最好的方法似乎是人工智能辅助编码。
人工智能开发人员朱利安·哈里斯 (Julian Harris)在描述他使用氛围编码的经历时写道：“可以说，（氛围编码）不是主流，而且最初几次尝试生成有用的代码——在几分钟内——都是完全错误的。”
但他总结道：“我发现，用扎实的软件工程学科进行仔细的提示非常有效。以我的背景，我估计我会花两倍的时间来手写所有内容，而且说实话，我可能会放弃。”
