我第一次听到vibe coding这个词，是在小红书群里大家讨论如何交面试视频时，突然有人说自己用vibe coding做了一个格式转换程序。我惊呆了！我想这是什么新的技术吗？vibe coding是什么意思？写代码还需要自带氛围吗？我脑子里突然想到了那个在昏暗灯光下，带着面具，手指不断敲动键盘的黑客形象，这么想感觉确实很有vibe~一、什么是 vibe coding？用 “聊天” 搞定编程vibe coding 是由 OpenAI 创始团队成员、前特斯拉自动驾驶负责人 Andrej Karpathy 在 2025 年 2 月提出的概念，核心特别好理解："不用学复杂代码语法，只要用日常说话的方式描述需求，AI 就能自动生成代码。"Andrej Karpathy 对 vibe coding 的原文描述来自其 2025 年 2 月 2 日在 X（Twitter）上的帖子，核心原文如下：There's a new kind of coding I call "vibe coding", where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists. It's possible because the LLMs (e.g. Cursor Composer w Sonnet) are getting too good. 然而，实际上vibe coding并非是什么新鲜事物，早在这个概念被提出前，大家就已经是这么敲代码的了。在Chatgpt仍在3.5的时代，我就用LLM写过爬虫软件以及制作网站。在我上本科的Pyhton数据分析课程时，老师就已经建议我用Pycharm+Copilot来写代码。然而这并非因为紧跟技术前沿，单纯是因为我的代码水平有限，而又不得不自己完成需求。
第一，由于我是商科的学生，并没有经历过大量系统性的编程训练，因此对语法结构并不熟悉，我没有办法从零开始写程序；第二，得益于高中竞赛写过C++的基础，我对于代码的运行逻辑是比较清楚的，因此在AI辅助之下，我能读懂大部分的代码功能，并以此来指导LLM设计程序架构和debug。我正是这一趋势的例证和受益者。在LLM飞速迭代的当下，AI对于超长上下文和复杂结构的管理使得编程者的门槛大幅度降低。这种趋势愈发明显，直到vibe coding的提出——这一理念彻底推翻了 “逐行敲代码” 的传统模式。vibe coding不像传统编程那样要抠技术细节，反而鼓励你用通俗的语言，把想要的功能目标、界面风格甚至整体 “感觉” 说清楚 —— 比如 “做一个能记录打卡的小工具，界面要清新，能导出 Excel”，所以也被大家戏称为 “意念驱动编程”。如果用做菜打比方就更直观了：传统编程是 “自己动手从头到尾做一桌菜”，买菜、切菜、下锅、调味，每一步都得亲自操作；vibe coding 是 “告诉厨师你想吃什么口味、有什么忌口”，厨师（AI）负责把菜做好，你只需要尝一尝（体验），觉得咸了淡了（有问题）再提意见（反馈），厨师马上调整。简单说，传统编程是 “编写 - 编译 - 调试” 的自我循环，而 vibe coding 变成了 “对话 - 生成 - 评审” 的人机协作：人类不用再当代码的 “书写员”，而是升级成需求的 “描述者” 和 AI 的 “指导者”，只要把核心想法说透，剩下的编码工作全交给 AI 就行。二、核心工具：Cursor，小白也能玩转AI 编程神器
vibe coding 能落地，离不开 AI 编辑器的助力，其中Cursor就是最适合非技术人员的 “入门款”。它天生为 vibe coding 设计，把 “聊天变代码” 的逻辑做得特别丝滑，就算你连 HTML 和 CSS 是什么都不知道，也能轻松上手。Cursor是美国初创公司Anysphere旗下的AI原生代码编辑器，由四位MIT毕业生于2022年创立，支持用户通过自然语言指令生成代码，极大降低了编程门槛。不同于GitHub Copilot将重点放在代码建议和补全，Cursor用户可以使用日常简单指令生成代码。如发出“给我开发一个天气应用程序”指令，然后只需不断按下Tab键，就可以通过与大模型的对话自动完成代码。此外，Cursor能够进行上下文感知优化。AI 就像知道你之前的 “笔记风格”，能自动识别你项目里已有的文件结构，生成的新代码和旧代码风格统一，不会显得杂乱。如果运行时出现报错，你也不用查语法，直接说 “这里登录按钮点了没反应，帮我修好”，AI 就会自动排查修正。
三、对产品经理的影响：从 “传声筒” 到 “自己动手的落地者”
vibe coding直接催生了新的行业技能要求。LLM很大一部分替代了开发的职位，同时也极大影响了对产品经理的要求。
vibe coding 对产品经理的价值远超“省时间”，更彻底重塑了角色定位——从单纯传递需求的“传声筒”，转变为能自主落地想法的“实践者”。它不仅让需求验证效率大幅提升，几小时就能做出可交互 demo，无需再耗费数天甚至数周走 PRD、设计、排期流程；还能减少需求沟通内耗，用自然语言生成的代码原型让开发直观理解产品需求，避免认知偏差，同时解放开发精力聚焦复杂逻辑优化；更赋予产品经理主导权，配色调整、表单字段修改等小需求可自主快速上线，提升产品迭代灵活度。四、明确边界：vibe coding 更适配 “短小快” 项目
虽然 vibe coding 很有效，但它不是 “万能工具”，核心只适合短小项目，原因很简单：一方面，AI 生成的代码像 “快速搭好的临时帐篷”—— 应付短途露营（小型项目）没问题，但要是想当长期住的房子（大型项目），就不够结实了。像个人网站、公司内部用的统计脚本、活动落地页这种项目，就算代码有轻微冗余或小 bug，手动调试成本低，最坏结果也可控；但金融 APP、医疗系统这种安全敏感的大型项目，需要严谨的架构设计、合规审查，AI 生成的代码很难满足稳定性和安全性要求，还容易留下后续难修的 “技术隐患”。即使是提出vibe coding的Andrej本人，也在之后补充认为，程序的实现依赖于对关键30%的掌握，而vibe coding往往能做的是其他70%。另一方面，vibe coding 的核心价值是 “快速落地”，而不是 “长期维护”。短小项目追求的是 “快迭代、早验证”，不用复杂的技术架构，刚好契合 vibe coding “先做出来再小幅优化” 的逻辑；但大型项目注重 “可扩展、好维护”，还是得靠专业开发团队用传统编程模式搭建基础，才能保证长期稳定运行。结语：人机协作，让创意不再被技术卡住
vibe coding 的兴起，本质是让编程回归 “解决问题” 的核心 —— 不用再纠结于复杂的语法细节，只要你有好想法，就能通过 AI 变成现实。AI替代了开发的传统位置，成为一个 “强化创意落地能力” 的利器，它给了所有普通人一个成为想什么就能做什么的产品经理的机会。对于个人来说，vibe coding 像一把 “魔法钥匙”，抛开技术障碍，让每个普通人的脑中想法都有成真的可能。
