一条推文正在颠覆写了二十年的代码逻辑，而你很可能错过了它。
在过去20年里，如果你想开发软件，就必须学习编程。你得花好几年时间埋头苦学，掌握各种框架，凌晨3点还在调试bug，甚至开始怀疑自己的人生选择。这曾是进入这个领域的必经之路。
但情况已经发生了变化。而且这种变化悄无声息，没有太多喧嚣。
安德烈·卡帕西——那个塑造了特斯拉人工智能运作方式的人——发了一条简单的推文：
“有一种新的编程方式，我称之为‘氛围编程’。在这种方式下，你完全沉浸在氛围中，拥抱指数级效率，甚至会忘记代码本身的存在。”
“这之所以成为可能，是因为大型语言模型（LLM）——比如搭载Sonnet模型的Cursor Composer——已经变得非常强大。而且我现在用SuperWhisper直接和Composer对话。”
大多数人刷到这条推文就划走了。但如果你正在读这篇文章，你可能没有。
因为你也感受到了这种变化。
从拥有想法到实现想法之间的障碍正在瓦解。这不是理论上的可能，而是正在发生的现实——就在此刻，就在今天。
你可以描述自己想开发的东西，人工智能会帮你写出代码。现在一天能完成的项目，在一年前可能需要好几周。
这不是炒作，而是事实。如果你懂得如何运用这种方式，你就已经领先了99%的人。
01 别再埋头debug了！这才是你该掌握的「氛围感」编程
先把话说清楚：氛围编程不是懒惰，也不是逃避学习。
它是一种认知——软件开发的瓶颈已经不再是“敲代码”本身，而是“思考要开发什么”。
所以，如果你能把敲代码的工作交给人工智能，就可以专注于更难的部分：明确自己真正想要的是什么，清晰地传达需求，然后反复迭代直到满意。
这就是核心逻辑：你描述需求，人工智能写代码，你测试，然后迭代，重复这个过程直到产品可用。这就是氛围编程。
有两种实践路径，选择哪一种取决于你的身份。
02 两大路径：从开发者到创意者，总有一条适合你
路径一：资深/准开发者，你的超进化路线
如果你已经会编程，或者正在学习编程，这就是适合你的路径。你不是在逃避代码，而是利用人工智能更快地写出更好的代码，专注于解决复杂问题，而不是重复劳动。
▶ 武装自己：你的核心工具包
在开始实践之前，先让我解释一下这些工具的本质——因为很多人对此存在困惑。
▎Cursor：一款代码编辑器。你可以把它理解为“为人工智能而生的VS Code”。打开Cursor后，你可以像平时一样写代码，但同时会有一个聊天窗口，你可以在这里和人工智能对话。你可以让它写代码，它会直接编辑你的文件。这太神奇了，感觉就像未来已来。而事实确实如此。
▎Claude：人工智能模型本身，由Anthropic公司开发。它非常擅长理解代码——你可以粘贴超大文件，它都能轻松搞定。你可以让它解释代码、重构代码、生成新功能，直接在claude.ai上使用即可。粘贴代码、提出问题，它就会给出答案。就像在聊天窗口里拥有了一位资深开发者。
▎Claude Code：Claude的直接代码编辑功能。使用Claude时，你可以授权它访问你的项目文件——它能读取文件、理解逻辑，还能直接修改。这就像拥有了一位真正能编辑你项目的开发者，而不只是提供建议的顾问。
▎带扩展插件的VS Code：保守之选。如果你不想切换编辑器，可以安装GitHub Copilot等扩展，获得类似功能。虽然不如Cursor原生集成那么流畅，但完全能用。
▶ 手把手教程：从0到1的完整工作流
让我一步步带你操作——你今天就能上手。
❶ 第一步：安装Cursor
访问cursor.com下载安装包，用账号登录。先从免费计划开始，体验它的功能和使用方式。
❷ 第二步：制定项目计划
这是最重要的一步，也是大多数人会跳过的一步——千万别跳！
打开Cursor，创建一个新的项目文件夹，新建一个名为README.md的文件。打开聊天窗口（Mac用户按Cmd+K，Windows用户按Ctrl+K），粘贴以下内容：
“为[你的应用想法]创建一份README文档。包含应用功能描述（2-3句话）、简单技术栈（比如React、Tailwind、本地存储——保持简洁），以及5个可实际测试的里程碑。”
人工智能会帮你生成计划。你阅读后，如果觉得太复杂，可以说：“简化一下，我首先需要实现的最核心功能是什么？”反复迭代，直到得到一份让你觉得可行的计划。
保存这份README——这是你的路线图，也是你接下来要实现的目标。
❸ 第三步：实现第一个里程碑
打开Cursor聊天窗口，输入：
“告诉我实现第一个里程碑[你的第一个里程碑]的计划。先别写代码，只解释思路——要创建哪些文件？每个文件的作用是什么？”
人工智能会解释它的计划。你阅读后，如果觉得过于复杂，可以说：“这太复杂了，最简单的实现方式是什么？”反复沟通，直到确定一个简洁的计划。
然后你说：“好，现在写代码吧。”
人工智能会开始写代码、创建文件、编写组件——它会完成所有工作。
❹ 第四步：测试已实现的功能
在本地运行应用（比如执行npm start），打开浏览器测试功能。能正常工作？太好了。出问题了？截图保存，粘贴到Cursor聊天窗口，说：“这是出现的问题，修复一下。”
人工智能会读取截图，理解问题所在，然后修复代码。你再重新测试。
这就是核心循环：构建→测试→迭代→重复。
❺ 第五步：推进到第二个里程碑
第一个里程碑测试通过后，就可以推进下一个了。让人工智能实现第二个里程碑，流程不变：先计划，再编码，然后测试、迭代。
❻ 第六步：提交到GitHub
每个里程碑完成后，把代码提交到GitHub。这既是你的安全保障，也是你的作品集——证明你真的做出了东西。
▶ 掌握这些技巧，效率提升300%
只知道工具还不够，还得懂得如何用好它们。以下技巧能帮你从“遇到挫折就放弃”的人，变成“能做出酷炫产品”的人。
✅ 技巧1：先要计划，再要代码
这是最重要的技巧。在让人工智能写代码之前，先让它解释要做什么：“告诉我你的计划，先别写代码。”
为什么？因为人工智能几乎总是会提出过于复杂的方案。你的任务是让它简化，反复沟通直到确定简洁的计划，再让它编码。这能帮你节省数小时的后续调试时间。
✅ 技巧2：一次只实现一个功能
不要让人工智能一次性开发整个应用，只给它一个功能需求，比如“创建一个添加支出的表单”。这个功能实现后，再推进下一个。
为什么？因为如果需求太多，人工智能会感到困惑，丢失上下文，进而出错。但如果给它一个清晰的单一任务，它就能精准完成。
✅ 技巧3：每次修改后都要测试
人工智能修改代码后，立即运行应用测试——不要等到开发了10个功能再一起测试。
为什么？因为刚出现的bug更容易修复。如果等到代码堆积如山，调试就会变成一场噩梦。
✅ 技巧4：视觉bug用截图沟通
如果界面出现问题，直接截图粘贴到聊天窗口。人工智能能看到你看到的内容，瞬间理解上下文。
为什么？因为用文字描述视觉问题很难，直接展示则简单明了。
✅ 技巧5：陷入困境时及时回滚
Cursor有一个“恢复到检查点”按钮。如果人工智能偏离了方向，直接回滚到上一个可用版本——不要试图修复，不要浪费时间，回滚后重新开始。
为什么？因为有时候人工智能会陷入循环，越修复问题越多。回滚比调试更快。
✅ 技巧6：让人工智能解释代码
人工智能写完代码后，让它解释一下：“用简单的语言说明这段代码的作用，并给每个部分添加注释。”
为什么？因为这样你能学到知识，理解代码逻辑，成为更好的开发者——你不是在复制代码，而是在真正理解它。
路径二：不懂代码？你的创意变现时代来了
如果你不是开发者，也不想成为开发者，这就是适合你的路径。你只需要描述自己想开发的东西，人工智能会帮你实现，你完全不用接触代码。
这里的核心技能是“清晰表达”——你需要能清楚地描述自己的需求。这比听起来要难。
▶ 零基础工具包：打开浏览器就能开始
▎Replit：一个浏览器端开发平台，无需在本地配置任何环境——不需要Node.js、npm，也不需要终端。你只需访问replit.com，描述你的需求，Replit就会帮你构建应用。它内置了数据库、托管服务等所有必需功能。
▎Lovable：功能类似，但更注重产出物的生产环境可用性——它关注安全性、可靠性，确保你的应用能真正投入使用。
两者都是浏览器端工具，无需配置，都能让你在不接触代码的情况下构建真正的应用。
▶ 七步法：把你的想法变成上线的产品
❶ 第一步：访问Replit并创建新项目
访问replit.com，用GitHub账号注册登录。点击“Create Repl”，选择“Agent”模式——在这个模式下，你只需描述需求，Replit就会帮你构建应用。
❷ 第二步：清晰描述你的应用
这是最关键的一步。你需要具体说明自己的需求——不要说“做一个支出追踪应用”，而要说：
“我想做一个支出追踪应用。用户可以用邮箱和密码注册；可以添加支出，包含金额、分类、日期和描述；可以在表格中查看所有支出；可以按分类查看总支出；可以删除支出。保持简洁，先实现这些核心功能。”
描述越具体，结果越好。
❸ 第三步：观看Replit构建应用
Replit的智能代理会开始构建应用，你可以实时看到整个过程。这太神奇了，就像看到有人在飞速编写代码。
❹ 第四步：测试应用
点击“Run”，应用就会显示出来。试着使用它：能添加支出吗？支出会显示在表格里吗？能删除支出吗？删除后会消失吗？
❺ 第五步：提供反馈
如果出现问题，告诉Replit：“我添加支出时出现了错误，提示‘分类为必填项’，但我确实选择了分类。修复一下。”
Replit会修复问题并重新构建应用。
❻ 第六步：反复迭代
持续提供反馈，直到应用符合预期。比如：“颜色太亮了，用柔和一点的蓝色。”“支出之间增加更多间距。”“把删除按钮改成红色。”
Replit每次都会根据你的反馈更新应用。
❼ 第七步：部署应用
满意后，点击“Deploy”，你的应用就会上线到互联网。你可以把链接分享给其他人。
▶ 五个心法：让你和AI沟通零障碍
✅ 技巧1：先写清晰的需求说明
在向人工智能描述应用之前，先写下应用的功能、用户群体、用户能做什么——要具体。
不要说“一个社交媒体应用”，而要说：“用户可以用邮箱注册；可以发布帖子；可以在动态流中查看其他用户的所有帖子；可以点赞帖子；可以评论帖子。”
这会迫使你深入思考，也能让你向人工智能的描述更精准。
✅ 技巧2：用用户故事拆解需求
把应用拆解成用户的具体操作，比如：“用户可以用邮箱和密码注册”“用户可以创建新帖子”“用户可以查看所有帖子的动态流”。
这是人工智能能理解的语言，也是清晰沟通的关键。
✅ 技巧3：先构建最小可行产品（MVP）
不要一次要求所有功能，先实现核心功能，让它能正常工作，再逐步添加更多功能。
这就是所谓的MVP（Minimum Viable Product）——用最小的功能证明你的想法可行。
✅ 技巧4：像真实用户一样测试
功能实现后，像真实用户一样使用它——尝试找出漏洞。输入错误密码会怎样？留空必填字段会怎样？
把这些问题反馈给人工智能，它会进行修复。
✅ 技巧5：持续迭代
开发应用是一个循环：构建→测试→获取反馈→修改，反复进行。这是做出优质产品的必经之路。
03 避坑指南：这些错误，90%的新手都会犯
❌ 错误1：一次要求太多
你告诉人工智能：“把我的整个应用都做出来。”人工智能会感到困惑，做出的东西漏洞百出，你也会感到沮丧。
✅ 正确做法：把需求拆解成小里程碑，一次只实现一个功能。
❌ 错误2：修改后不测试
人工智能修改了代码，你不测试，继续要求添加更多功能——漏洞会越积越多，调试会变成一场噩梦。
✅ 正确做法：每次修改后都要测试，立即发现并修复漏洞。
❌ 错误3：需求描述模糊
你说：“做一个注册页面。”人工智能做出的东西不是你想要的。
✅ 正确做法：描述要具体，比如：“创建一个注册页面，包含两个输入框（邮箱和密码），以及一个显示‘注册’字样的蓝色按钮。”
❌ 错误4：盲目信任人工智能
人工智能写了代码，你默认它是正确的，直接部署——结果在生产环境中崩溃。
✅ 正确做法：始终审查代码、测试功能，思考可能出现的问题。
❌ 错误5：不使用版本控制
应用出问题了，却无法回滚到之前的版本——你陷入了困境。
✅ 正确做法：每个里程碑完成后提交代码到GitHub，它会成为你的安全保障。
❌ 错误6：硬编码密钥
你把API密钥直接写在代码里，推送到GitHub——有人发现后盗用你的API，你收到巨额账单。
✅ 正确做法：使用环境变量存储密钥，不要把敏感信息写进代码。
编程不再是少数人的专利，也不再需要凌晨3点与bug搏斗。氛围编程正在将想法与实现之间的鸿沟填平。
无论你是资深开发者想要提升效率，还是完全不懂代码的创意者想要实现自己的想法，现在就是最好的时机。
那条推文没有太多人注意到，但看到这篇文章的你，已经站在了变革的前沿。
问题不再是“我能学会编程吗”，而是“我想创造什么”。
你的第一个项目，可以从现在开始。
