Chainfeeds 導讀：
從「有一個想法」到「把它做出來」之間的那道牆，正在坍塌。
文章來源：
https://x.com/SuhailKakar/status/2005610738149433683
文章作者：
Suhail Kakar
觀點：
Suhail Kakar：過去二十年，構建軟件的前提幾乎只有一條路：學會寫代碼。你需要多年訓練，熟悉語言、框架、調試工具，在凌晨三點處理 Bug，接受這是入場門檻的一部分。但這一前提正在悄然瓦解。變化並非來自某次發佈會，而是源於能力本身的躍遷。Andrej Karpathy 將這種變化稱為「Vibe Coding」你不再關注代碼本身，而是專注於想法與意圖，代碼由 AI 自動生成。這並不是逃避學習或偷懶，而是承認一個現實：軟件構建的瓶頸已經不在「寫代碼」，而在「知道要做什麼」。當你可以把代碼輸入這件事外包給 AI，真正重要的能力就變成了清晰表達、拆解需求和快速迭代。你描述想要的結果，AI 負責實現；你測試結果，提出修正；循環往復，直到可用。這就是 Vibe Coding 的核心邏輯。它意味著一個事實：從 “有想法” 到 “有產品” 的距離正在急劇縮短。現在，一個人在一天內完成的東西，過去可能需要一個團隊數週。這不是未來預期，而是正在發生的現實。真正的分化不在於是否會寫代碼，而在於誰能更快、更準確地把模糊想法轉化為可執行指令。對於已經會寫代碼、或希望成為開發者的人來說，Vibe Coding 並不意味著遠離代碼，而是用 AI 放大開發效率。以 Cursor 為代表的新一代編輯器，將 AI 直接嵌入開發流程：你不只是詢問建議，而是讓 AI 直接修改項目文件、創建組件、重構邏輯。Claude 等模型則像一位隨時可調用的高級工程師，能夠理解整個代碼庫並進行精準修改。高效 Vibe Coding 的關鍵不在於讓 AI 多寫，而在於讓 AI 先解釋，再動手。在每個功能實現前，先要求 AI 給出方案：會改哪些文件、邏輯如何拆分。如果方案過於複雜，就反覆要求簡化，直到它符合最小可用。只有在方案清晰後，才讓 AI 開始編碼。這一步往往能節省大量後期調試時間。對於不想成為工程師的人，Vibe Coding 提供了另一條路徑：完全不接觸代碼，也能構建真實可用的應用。像 Replit、Lovable 這樣的工具，把開發環境、數據庫和部署全部封裝進瀏覽器。你只需用自然語言描述產品需求，AI 就會生成完整應用，並實時展示構建過程。在這條路徑中，最重要的能力不是技術，而是表達清晰度。模糊的描述只會得到模糊的結果。與其說做一個記賬應用，不如明確寫出：用戶如何註冊、能添加哪些字段、如何查看數據、哪些操作是核心功能。AI 更擅長理解用戶行為，而不是抽象想法。有效的方法是先寫一份簡單規格說明，用用戶可以做什麼來拆解功能，再逐步構建最小可用版本（MVP）。每完成一個功能就立刻像真實用戶一樣測試：輸入錯誤信息、刪除數據、反覆點擊。發現問題直接反饋，AI 會快速修正。通過這種反覆迭代，你可以在極短時間內完成過去需要技術團隊才能完成的產品原型，並一鍵部署上線。【原文為英文】
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