Vibe Coding（氛围编程）是由 Andrej Karpathy 于 2025 年 2 月提出、以 AI（LLM）为核心驱动力的编程范式，核心是开发者用自然语言描述需求与 "氛围"，由 AI 生成代码并持续迭代，开发者从逐行编码者转为需求引导者与结果优化者，追求心流与效率最大化。它入选柯林斯词典 2025 年度词汇，正重塑开发流程与团队协作模式。
核心定义与理念
- 本质：以自然语言为 "高级接口"，AI 承担语法实现与重复劳动，人聚焦创意、架构与验收，形成 "描述 - 生成 - 测试 - 反馈" 的对话式闭环。
- 核心理念：
- 沉浸心流（Flow State）：用 AI 消除查文档、写样板等打断点，保持开发节奏。
- 先做后优（Code First, Refine Later）：快速出原型再迭代，适配敏捷与 MVP 场景。
- 人机协作：人定方向与验收标准，AI 负责实现细节，角色转向 "产品策划者 + 质量守门员"。
- 低门槛普惠：降低语法记忆与手写代码负担，适合新手入门与非专业人员快速出活。
典型流程（5 步闭环）
- 明确目标：用自然语言定核心需求、边界与验收标准（如 "做一个支持分页的用户管理 API"）。
- 选 AI 工具：Cursor、GitHub Copilot Chat、Claude、DeepSeek 等 IDE 插件或独立 LLM。
- 提示生成：分阶段给提示（先架构后功能），AI 生成代码、配置与测试用例。
- 运行测试：执行代码，收集错误 / 不符合项，反馈给 AI。
- 迭代优化：用错误信息与新需求持续追问，AI 修复 / 扩展，直到符合预期。
适用场景与边界
| 适用场景 | 不适用场景 |
|---|---|
| 快速原型 / MVP、Demo 验证 | 核心交易系统、医疗 / 金融等强合规场景 |
| 学习探索、技术预研、周末项目 | 对性能 / 安全 / 可维护性有极致要求的生产代码 |
| 标准化 CRUD、UI 组件、自动化脚本 | 无测试 / 无 Code Review 的团队协作交付 |
| 非专业人员快速实现简单工具 | 底层算法、核心架构设计（需深度掌控） |
关键工具与实践要点
- 主流工具：
- IDE 集成：Cursor（原生支持）、VS Code + GitHub Copilot Chat/CodeLlama 插件。
- 独立 LLM：ChatGPT-4o、Claude 3、DeepSeek Coder、通义千问编程版。
- 语音驱动：结合 Whisper 等实现语音提示，解放双手。
- 实践要点：
- 提示分层：先给 "大目标 + 技术栈"，再细化 "接口定义 + 数据结构 + 测试要求"，避免一次性大提示。
- 强制测试：AI 生成单元测试与集成测试，先跑通测试再迭代，降低隐性 Bug。
- 选择性审查：核心逻辑与安全敏感代码必须人工 Review，非核心部分可快速验收。
- 版本控制：用 Git 记录每轮 AI 生成的版本，便于回溯与对比。
价值与风险
- 核心价值：
- 效率提升：将 "编写 - 调试" 线性流程压缩为 "描述 - 生成 - 反馈" 闭环，原型周期缩短 70%+。
- 创造力释放：人从编码细节中解放，聚焦产品价值与用户体验。
- 门槛降低：让更多人参与开发，加速创意落地。
- 主要风险：
- 代码质量：AI 可能生成冗余 / 有安全隐患的代码，需测试与 Review 兜底。
- 技能退化：长期依赖可能弱化手写与调试能力，建议保留核心场景的编码训练。
- 合规与版权：需确认 AI 生成代码的开源协议与知识产权归属。
团队落地建议
- 分场景应用：原型用 Vibe Coding 快速验证，生产代码回归 "AI 辅助 + 严格工程流程"（设计文档、Code Review、测试驱动）。
- 建立标准：制定提示词模板、验收清单与 Review Checklist，统一团队实践。
- 技能升级：培养 "提示词工程 + 代码审查 + 架构设计" 能力，而非单纯手写编码能力。
- 安全合规：引入 SAST/DAST 工具扫描 AI 生成代码，规避注入、权限等常见漏洞。
总结
Vibe Coding 不是 "放弃代码掌控"，而是 "重构人机分工"------AI 做执行，人做决策与验收。它是敏捷开发与 AI 能力结合的产物，适合快速试错与创意验证；但在生产级交付中，必须与工程化流程（测试、Review、合规）结合，才能兼顾效率与质量。