Vibe Coding是什么意思

Vibe Coding是什么意思？Vibe Coding也被称为“氛围编程”，是一种由AI辅助的编程方式，核心在于利用AI生成代码片段，使开发者聚焦高层次系统设计，同时降低编程门槛，可应用于快速原型开发、自动生成网站及辅助调试等领域。目前Vibe Coding（氛围编程）已成为年轻程序员常用编程方式。下文将由站长百科为大家全面展开Vibe Coding这一工具。

一、Vibe Coding简介

Vibe Coding（氛围编程）由计算机科学家、OpenAI联合创始人兼特斯拉前人工智能主管Andrej Karpathy于2025年2月首次推出，短短几个月在全球开发者社区引起了较大反响。

据英国《独立报》网站11月5日报道，“氛围编程”（Vibe Coding）是一种利用人工智能将自然语言转化为计算机代码的新兴软件开发技术，被评为柯林斯2025年度热词。

截止到2025年12月，基于Vibe Coding（氛围编程）概念的AI编程工具活跃用户数达800万，年化订阅收入超过1亿美元，推动其联合创始人成为欧洲最年轻的白手起家亿万富豪之一。目前该方法已成为年轻程序员常用编程方式，编程行业正经历重塑并被重新定义，并被认为可能向“氛围研究”方向延伸。

Vibe Coding（氛围编程）是一种通过依赖大模型允许程序员通过提供自然语言描述来生成可工作的代码。最大的特点是开发者几乎不亲自过目或修改代码。开发者提供需求、观察运行结果，然后继续提出改进要求，而不深入检查AI产出的源码逻辑。这种“全盘信任AI，所见即所得”的做法打破了以往软件工程需要精通语法、手动调试的常规。

二、Vibe Coding优缺点

1、Vibe Coding优点

入门简单：上面有提到过，Vibe Coding是一种通过依赖大模型允许程序员通过提供自然语言描述来生成可工作的代码，因此就算不懂编程也可以无障碍使用。
速度快：使用AI写编程要比传统的手敲要快得多，特别是刚开始思路模糊的时候可以用Vibe Coding获取灵感，节省大量工作时间，节省工作效率。
鼓励创新：不必卡在繁琐的技术细节，可以自由的发挥创意。

2、Vibe Coding缺点

程式品质问题：AI写出的代码可能效率低下或存在逻辑错误，需要人工大量修改。
除错困难：如果程序出问题，因为不是自己写的，你可能搞不清楚错误出在哪里，很难修正。
安全漏洞：如果没有严格审查，AI可能会写出有安全风险的代码，例如容易被黑客攻击。
规模限制：目前AI在处理复杂的大型项目时，能力还是有限的。

三、Vibe Coding核心组件

IBM对Vibe Coding的技术定义更加具体：这是一种全新的编程方法，用户用简单的语言表达他们的意图，AI将这种想法转化为可执行的代码。这种转化过程依赖于三个关键技术组件：

自然语言处理(NLP)：理解用户的意图和需求
代码生成引擎：基于训练数据生成相应的代码结构
上下文感知系统：理解项目背景和代码环境

根据MIT技术评论的解释，Vibe Coding本质上是通过提示与代码库进行交互，工程师的角色简化为与工具对话并检查结果。这种交互模式代表了人机协作的新形态。

四、Vibe Coding核心功能与特点

1、自然语言驱动：Vibe Coding将自然语言提升为第一编程语言。开发者不再需要精通特定的编程语法，而是用日常语言描述需求。

2、意图导向编程：Replit将Vibe Coding定义为”指导AI代理基于自然语言提示编写代码的实践”。这种方法强调的是”做什么”而不是”怎么做”，让开发者专注于问题解决而非实现细节。

3、迭代式开发：在Vibe Coding中，开发者”看到东西，说出东西，运行东西，复制粘贴东西，大部分情况下都能工作”。这种快速迭代的工作流程极大地加速了开发过程。

4、上下文感知能力：现代Vibe Coding工具能够理解项目的整体架构、编码风格和业务逻辑，生成的代码能够无缝集成到现有代码库中。

5、智能纠错与优化：AI系统不仅能生成代码，还能识别潜在问题、建议优化方案，甚至自动修复错误。

五、Vibe Coding工作原理是什么

1、提出需求（Prompt）：开发者首先以自然语言描述想要实现的功能或目标。例如，输入提示可以是：「请创建一个 Python 函数，读取 CSV 文件并计算每列的平均值。」。这一步相当于把软件需求用人类语言传达给 AI。

2、AI 生成代码：LLM 接收到提示后，会根据训练中习得的编程知识，自动编写出相应的代码。它理解用户语义意图，将其转化为具体的编程实现。例如针对上述提示，AI 可能返回一个用 Python 编写的函数来完成 CSV 读取和均值计算。

3、运行并观察结果：开发者将 AI 生成的代码执行，查看其运行输出或效果是否符合预期。如果代码可以直接运行，开发者会根据程序实际表现评估它有没有达到目标。

4、反馈与改进：若发现代码输出不正确、出现报错或效果不理想，开发者就自然语言反馈新的指令来改进。例如：「刚才的函数在文件不存在时会报错，请加入异常处理。」或者「结果格式不好看，能否返回 JSON 格式？」AI 会据此修改代码。

5、循环迭代：以上过程会重复进行，多次对话、逐步完善。每当开发者提出新要求，AI 就调整代码，直到程序达到开发者满意的状态。

六、Vibe Coding代码示例

下面通过一个简单示例来直观展示 Vibe Coding 的交互过程：

用户: 请创建一个 Python 函数，读取给定 CSV 文件并计算每一列的平均值，返回结果字典（列名:平均值）。

AI:（生成代码并答复）

def read_csv_and_compute_averages(file_path):
import csv
with open(file_path, newline=”) as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
header = next(reader)
data = list(reader)
averages = {}
# 计算每列的平均值
columns = list(zip(*data))
for col_name, col_values in zip(header, columns):
# 转换数值并计算平均
numeric_vals = [float(x) for x in col_values if x.strip() != ”]
avg_val = sum(numeric_vals) / len(numeric_vals) if numeric_vals else None
averages[col_name] = avg_val
return averages

（AI 返回了一个 Python 函数实现，该函数打开 CSV 文件，读取内容并计算每列平均值。）

用户: 函数缺少异常处理，请在文件未找到时返回友好错误。

AI:（更新代码并答复）