“氛围编程”（Vibe Coding） 是由前 OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 在 2025 年 2 月提出的一个概念，它代表了软件开发领域正在发生的一种根本性范式转变。
1. 什么是“氛围编程”？
“氛围编程”是一种 以人工智能为核心、自然语言为交互界面 的软件开发方式。其核心理念是开发者通过自然语言描述需求（Prompt），由 AI 负责生成、运行和修复代码，人类只需关注最终效果是否符合预期，而无需深究代码的具体实现细节。
- 核心定义：Karpathy 将其描述为“完全沉浸在氛围中，拥抱指数级增长，甚至忘记代码本身的存在”。
- 操作模式：开发者不再逐行编写代码，而是通过 “描述 -> 生成 -> 运行 -> 反馈” 的循环与 AI 交互。如果代码报错，开发者往往直接将错误信息复制给 AI 让其修复，整个过程就像是用自然语言“指挥”计算机。
- 技术基础：这一概念建立在大语言模型（如 Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o）能力大幅提升的基础之上，使得“英语（或任何自然语言）成为了最热门的编程语言”。
2. 它如何重新定义人类与 AI 的协作关系？
氛围编程不仅仅是工具的升级，它将人类开发者与 AI 的关系从“主仆式”的指令执行，重构为 “人机共创”的编排与管理关系：
A. 从“代码实现者”转向“意图编排者” (Orchestrator)
在传统编程中，开发者是“建筑工人”，需要亲自搬砖（写代码）、砌墙（调试）。而在氛围编程中，人类的角色转变为 “产品经理”或“导演”。
- 人类职责：专注于定义 **“做什么” (What)**，即设定高层次的目标、业务逻辑、用户体验和架构决策。
- AI 职责：负责解决 **“怎么做” (How)**，即处理具体的语法、库调用、API 集成和错误修复。
- 协作本质：这是一种 意图驱动 (Intent-Driven) 的开发模式。人类提供愿景，AI 提供执行力，双方通过高频的对话互动来对齐目标。
B. 从“确定性指令”转向“概率性推理”
传统编程要求精确的语法和确定性的逻辑，任何拼写错误都会导致失败。氛围编程则将交互界面从 确定性指令（Deterministic） 转向了 概率性推理（Probabilistic）。
- 开发者接受一种模糊性：AI 生成的代码可能不是唯一的标准答案，甚至可能包含冗余，只要最终运行结果符合“氛围”（预期效果）即可。
- 这种协作关系要求人类具备 “鉴赏力” (Taste) 和 “验证能力”，能够判断 AI 的产出是否合格，而非纠结于每一行代码的写法。
C. 编程能力的“平权”与协作门槛的降低
氛围编程打破了技术壁垒，使得 “人人都是程序员” 成为可能。
- 非技术人员：不懂代码的创业者、设计师或业务人员可以构建全栈应用（“一人公司”），将创意直接转化为产品。
- 专业开发者：对于资深工程师，AI 就像一个拥有无限精力但偶尔犯错的“超级实习生”或“结对编程伙伴”，能处理枯燥的样板代码，让其专注于复杂的架构设计。
D. 新的协作挑战：信任与治理
这种新关系也带来了 信任危机 和 治理难题。
- 信任悖论：氛围编程鼓励“忘记代码存在”，但盲目信任 AI 会导致安全漏洞（如硬编码密钥）、技术债务（“屎山”代码）和维护困难（“6个月墙”，即项目运行半年后因代码过于混乱而无法维护）。
- 协作深化：为了解决这些问题，协作正在从简单的“提示词工程”向更复杂的 “上下文工程” (Context Engineering) 演进。开发者需要像管理团队一样，为 AI 提供完整、结构化的项目上下文（如 PRD 文档、数据库架构），以确保 AI 的产出可控且精准。
总结
如果用一个比喻来形容这种关系的重定义：
过去，开发者像是一个 作家，必须亲自斟酌每一个字句（代码）来写出一本书； 现在，在“氛围编程”中，开发者更像是一个 出版社主编，通过告诉 AI（作家）想要什么风格和情节，并在审阅初稿后提出修改意见，最终共同出版作品。
这种协作关系极大地释放了人类的创造力和生产力，但也要求人类承担起更高级别的 审核者 和 架构师 的责任，以确保最终产品的质量和安全。
