Vibe Coding:当编程变成“许愿”,是效率革命还是技术债务?
AI学习的杨同学 | 公众号 AILearnerYang
大家好， 我是AI学习的杨同学。最近有没有试过对着电脑说几句话，一个完整的程序就自己生成。现在正在全球开发者中间掀起大风暴的Vibe Coding就是这样。OpenAI联合创始人安德烈·卡帕西在2025年初的这句调侃，意外地给一场软件开发革命起了个名字——VibeCoding，中文一般叫“氛围编程。这不只是意味着工作方式的转变，更是一场对“开发者价值”的深入重塑。随着自然语言渐渐变成全新的编程交互界面，工程师的核心能力正在产生根本性改变；效率大大提高的同时，背后或许暗藏着难以估量的技术债务。传统编程到底是个什么样？就是开发者把复杂的逻辑转成计算机能明白的精确指令，不要掌握特定的语法、数据结构还有算法等等。一行行代码就好像工匠用心雕琢的作品一样，这里面包含着创作者对机器行为的全方位掌控。Vibe Coding彻底颠覆了这一范式。它的核心是开发者用自然语言描述需求，AI大模型理解意图并生成可运行代码。开发者从“代码编写者”转变为“需求描述者”和“结果验收者”。这个过程不再是冷冰冰的逻辑构建，反而是更像是和一个全能助手开展一场创造性对话。当你说：“创建一个有用户登录功能的宠物电商网站首页。”AI就开始生成HTML、CSS、JavaScript代码，用来完成你说的功能。专业工具像Cursor，已经把这种对话式编程深度整合到开发环境里。GitHub Copilot这类代码补全工具，就代表着更早期的样子。卡帕西提出的那个概念很快就从边缘的实验变成主流趋势，这背后是AI代码生成能力有了质的变化。2022年ChatGPT发布算是一个转折点，到了2025年，专门的代码生成模型已经能处理挺复杂的开发任务。Vibe Coding引发的首场变革，是开发效率呈指数级增长。以往耗时数天才能搭建出的原型，如今几小时内便能呈现可运行的版本。AI可迅速产出复杂或高频复用的代码模块，使开发者彻底摆脱重复性样板代码的束缚。更深入的层面在于它重新给开发者的角色和价值定义。在Vibe Coding模式当中，开发者的核心技能从“怎样编写代码”变成“需要什么样的代码”，还有“这代码能不能行。问题定义与架构设计能力变得前所未有的重要。清晰的意图表达、精准的需求拆解、合理的系统规划——这些更高层次的技能成为区分优秀与平庸开发者的关键。与此同时开发者得有指导和审查AI生成代码的能力。就跟一个主编审稿件似的，开发者评估AI代码质量、安全性、性能，还有符不符合最佳实践。传统角色的界限由于这一转变而慢慢变得不清晰。现在产品经理、行业专家，甚至是没有编程基础的普通人都可以靠着自然语言直接参与到软件开发当中。Y Combinator首席执行官加里·陈说：“这不是短期的流行趋势，而是正在变成主流的编码方式。”
内部的矛盾：效率的外部状况和技术债务之间那种默默的争斗Vibe Coding并非没有代价。它的核心优势常常对应着潜在的大风险，还形成了好几组没法调和的矛盾。下面这个表就把这些关系给展现出来： | | |
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| | 代码质量不太稳定，可能会有那种“复制粘贴式”的漏洞 |
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| | 可维护性不太好，弄出那种“只有AI能懂”的黑箱代码 |
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| | 底层的理解或许就会变弱，没准复杂的调试能力就会丧失 |
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最危险的或许是短期效率和长期技术债务的矛盾。Vibe Coding倡导快速迭代还有最小化前期设计，这和软件工程里看重的可持续性是相反的。不加批判地接受AI生成的代码，就好像用高利贷来换时间一样——短期能得到速度，长期要付出更高的代价。调试AI生成的代码，如同修理一台不明白原理却会出报告的机器。当报告出错时，你唯一的调试工具可能只有另一台同样原理不明的机器。面对这一变革，不同角色应对办法有着挺大的差别。下面，有一份挺实用的起步指南：- 工具选择：从Cursor或者其他工具开始，基于大家熟悉的VSCode，学习起来比较容易。
- 第一个提示：不要想得太复杂。尝试：“用Python写一个脚本，自动整理我下载文件夹里的图片、文档和压缩文件到不同子文件夹。”
- 核心练习：在代码生成完了之后，不妨试试让AI“添加错误处理”或者“把路径弄成能设置的”，这样来弄明白迭代对话的关键是啥。
- 试点：在个人项目或者工具脚本当中先试着运用Vibe模式，去积累真实的感受。
- 第2步：用平常说话的方式描述你想要的需求，让AI重新构造复杂的函数，接下来对比看。
- 第3步：试着开发独立的模块，严格控制时间，然后跟传统的方式进行对比。
3. 能力加固：有意识地去训练审查AI代码的能力，着重留意算法效率、异常处理还有安全界限。- 制定审查清单：必须建立“AI生成代码强制审查点”，至少包括：
- 安全扫描：就是检查依赖包有没有漏洞、有没有硬编码密钥、有没有SQL注入模式。
- 性能模式：效率低下的循环是否存在、数据库查询是否未建立索引、大对象引发的内存问题是否存在。
- 检查一致性：代码的风格还有命名规范是不是和项目一样。
- 设立“AI代码专区”：在复杂核心模块旁边，划出可使用Vibe Coding的范围，明确哪些能够生成，哪些不要自己手写。
- 文化引导：着重提到“理解比生成更重要”，倡导团队成员去解释AI生成的复杂逻辑，不要让“黑箱”到处都是。
Vibe Coding普及，催生一系列前所未有的新问题：当写代码不那么难了，“怎么跟AI准确说清楚需求”的能力可能就变成新的区分点。以后面试的时候，“优化这段模糊的需求提示词”说不定就会代替手写快速排序。要是一段核心业务逻辑是AI依据你的提示所生成的，那知识产权到底归你、公司，还是AI模型的创造者？法律还没有给出明晰的答案，这给商业软件留下了潜在的风险。现在的计算机教育体系还紧紧围绕着“怎样教人像计算机那样思考”来构建。可未来更需要的是“怎样教人指挥AI来解决问题”的能力，课程的设置已经是迫在眉睫。不断出现专门针对AI生成代码的静态分析工具、调试器和可视化理解平台。将来的集成开发环境，有可能会内置“AI代码解释器”，把那些难懂的生成逻辑转变成人们能看懂的设计图。当一个资深开发者第一次尝试Vibe Coding时，最常见的反应就是从怀疑变成惊奇，随后就开始琢磨。他们惊奇的是效率一下子提高了不少，与此同时还能敏锐地察觉到里面隐藏的风险。将来的软件开发，不会全都交给AI去做，也不会一直维持纯手工的状态。真正的未来也许是找到那个巧妙的平衡点——让AI去做它擅长的生成和重复劳动，让人专心搞创造性的问题解决和战略决策。那些既能驾驭AI的效率，又能保持工程严谨性的开发者，将在新时代中脱颖而出。这让我们明白一个道理：AI不会取代程序员，但会用AI的程序员，正在重新定义这个职业。当你让AI写下一行代码，看起来是解放了双手，其实是开启了一场和未知的交换。你交出了一部分对机器的掌控，换来像闪电一样快的速度。现如今使用Vibe Coding的人，已经不再是传统意义上的程序员。他们成了人机混合团队的管理者，成了向硅基大脑清晰描述世界的传译者，成了在技术债务海啸前筑坝的工程师。这究竟编程的黄昏，还是一场新文艺复兴的黎明？答案不在AI的对话窗口里，而在每一位从业者的选择中。https://abvijaykumar.medium.com/vibe-coding-agentic-coding-my-experiences-26135ce2c2f3
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