氛围编程（Vibe Coding）是一种以自然语言交互为核心，通过AI生成、调整和优化代码的新型开发模式。氛围编程的本质是“用意图驱动系统构建”，开发者无须关注语法细节，而是通过描述需求、反馈迭代与AI协作完成项目。
这一概念由OpenAI联合创始人Andrej Karpathy于2025年2月首次提出，并迅速引发全球开发者热议。
Base44 是Maor Shlomo 以“一人公司”模式独立创建和运营的 AI 编程平台，其核心团队在成立初期仅9人（后精简至8人），且全程未引入任何外部融资。
通过深度集成 Claude、Gemini 等大模型，平台实现了自然语言到全栈应用的自动化转换——用户输入“创建一个宠物店预约系统”等需求后，AI 可自动生成包含前端界面、后端逻辑、数据库、用户认证系统及支付接口的完整应用，代码编写量中 AI 占比超 90%，创始人 Maor Shlomo曾公开表示：“过去三个月我连一行 HTML 都没写，全是 AI 在干活。”
直到2025年6月，成立仅6个月的氛围编程创业公司Base44被网站构建平台Wix以现金收购。Base44通过自然语言描述生成完整应用，三周内吸引1万用户，最终用户量达25万，5月实现18.9万美元利润。此次收购标志着氛围编程从概念验证进入商业落地阶段，证明其市场潜力。
由此可见，在更远的未来，氛围编程可能与各行各业深度融合。当建筑师用一句话生成三维建筑模型并模拟光照效果，当医生通过自然语言描述症状、AI即刻生成辅助诊断工具，当音乐人用“氛围指令”创作交互式数字艺术展——技术将真正成为跨越领域的创意媒介。
这一变革不仅重塑了工作方式，更要求我们建立新的评估体系：不再以代码复杂度衡量价值，而是以问题解决的精准度、用户体验的创新性为核心标准。
氛围编程强调通过自然语言描述需求、快速生成符合场景氛围的软件或功能的开发模式，强大的AI将成为核心支撑工具。它不仅能够准确理解开发者用自然语言描述的需求，还能自动生成高质量、可运行的代码，极大地提升了开发效率。
同时，AI的多模态交互能力使得开发者可以通过图像、文本等多种形式输入需求，进一步增强了沟通的直观性和准确性。在氛围编程的具体应用中，AI可以快速生成软件原型，帮助开发者快速验证想法；它还能自动生成测试用例，确保软件的质量和稳定性。
可以说，AI与氛围编程的良好结合，不仅推动了软件开发方式的创新，也为开发者提供了更加高效、便捷的开发体验。
在探讨氛围编程如何重塑编程未来时，推荐一本极具前瞻性和实践指导意义的图书给大家——《氛围编程：AI编程像聊天一样简单》。
这本书精心设计了九个实战项目，涵盖办公自动化、数据分析与可视化、AI智能体构建、微信小程序开发、Web产品原型设计以及前后端分离的Web应用开发等多个领域。
每个项目都详细阐述了需求分析、技术选型、开发过程及避坑指南，让读者在动手实践中逐步掌握氛围编程的核心技能。
伍斌（网名“大厨程序员吾真本”）作为独立AI应用咨询师，正在创作一系列全民化AI编程的图书。他拥有30多年的IT行业经验，在软件开发、测试、项目管理及工程实践方面打下了扎实的专业功底。
在Thoughtworks公司工作的8年间，他协助多家国内大中型企业优化IT部门开发流程，提升了软件质量与开发效率。近两年，他专注于AI技术的应用探索与推广，致力于为企业和个人提供实用的AI解决方案，帮助用户有效应对实际业务挑战。
本书内容结构严谨，逻辑清晰，共分为五个部分九章内容。
第一部分通过深入浅出的方式介绍了氛围编程的基础理论和指导原则，帮助读者建立正确的编程思维框架。
第二部分则通过一系列生动具体的实战项目，如智能体构建、数据可视化等，让读者在实践中逐步掌握氛围编程的基本技能和方法。
第三部分聚焦于微信小程序和Web应用原型的快速开发，进一步提升读者的实战能力，使其能够迅速应对实际工作中的需求。
第四部分深入探讨了前后端分离的Web应用开发，引导读者向专业开发者迈进，掌握更复杂的编程技能。
第五部分则提供了氛围编程的全面攻略，包括工具选择、大模型对比及实战检验方法，确保读者能够根据自身需求选择合适的工具组合，实现高效编程。
本书在内容编排上非常细致，步骤、过程提示词和结果都很清晰。书中选取的案例均来自真实的工作场景，能较好地反映实际工作中的常见情况和需求，具有较强的代表性和实用性。
其涵盖的工作任务范围较为广泛，从基础的文件名修改等日常操作，到复杂的数据可视化、小程序开发等专业性较强的工作，均有涉及。每个案例的编排逻辑清晰，步骤阐述明确，便于读者理解和操作。
最终的结果以直观、易懂的方式呈现，使读者能够迅速评估操作成果，判断是否达到预期目标。以数据可视化章节为例，从数据的收集与整理，到图表的生成与优化，整个过程步骤清晰、提示精准，最终呈现的图表专业且直观。
本书详细介绍了扣子、DeepSeek、Claude、Trae、Cursor、Windsurf、通义、bolt和Copilot等九款主流氛围编程工具，并对每款工具的优势、劣势及适用场景进行了客观分析。
同时，书中还对比了十六款常用大模型的性能特点，包括推理能力、代码生成质量、上下文理解能力等关键指标，为读者提供了真实可靠的选择依据。
无论是非IT背景的人、有IT经验的人还是IT新人，都能在书中找到适合自己的工具和学习路径。
例如，对于初学者来说，扣子这样的零代码开发平台可能更为适合；而对于有一定编程基础的开发者来说，Cursor或Windsurf这样的AI原生IDE则能提供更强大的编程辅助。
书中更在关键节点处设置了极具实践价值的避坑指南模块。这些经过深度提炼的避险策略，既包含对理论认知误区的精准纠偏，又涵盖实际操作层面的风险预警，更延伸至思维模式层面的认知升级。
当下，氛围编程已经推动编程领域发生静默范式转移，借助 AI 将专业编程压缩为自然语言交互，重构了人与技术的对话方式，实现了“技术民主化”的尝试。
但当AI将创意到产品的距离缩短至秒级，我们是否正在培养一代“提示词工程师”而非真正的创造者？YouWare社区里那些5秒生成的炫目网页，有多少能经受住业务逻辑的严苛考验？
所以我们更需要思考：编程究竟是目的，还是表达创造力的手段？当技术门槛消失后，真正决定作品高度的，或许仍是独有的审美、逻辑与洞察力——这些AI永远无法替代的“氛围”。
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