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vibe coding

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要ChatGPT撰写洗牌的Javascript函数

vibe coding（有译气氛编程[1]、氛围编程[2]）是一种使用AI辅助的编程范式，程序员会用提示描述要处理的问题，提供给软件开发专用的大型语言模型（LLM）。应用程序的源代码是由大型语言模型产生，程序员的工作从原来的撰写代码，改为指导AI产生代码，测试及优化代码[3][4][5]。vibe coding的提倡者认为这甚至可以让新手程序员在没有以往软件工程要求技能的情形下，可以产出软件[6]。批评者则指出，vibe coding所产生的软件缺乏问责机制、难以维护，且更容易引入安全漏洞[3][6]。此一词语是由安德烈·卡帕斯在2025年2月提出[7][4][6][3]，在3月时列在韦氏英语惯用法词典（英语：Merriam-Webster's Dictionary of English Usage）的“slang & trending”名词[8]，并于2025年11月获选为柯林斯英语词典年度词汇[9][10]。

定义

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“vibe coding”一词由AI研究者安德烈·卡帕斯（图摄于2019年）提出

计算机科学家安德烈·卡帕斯是OpenAI的共同创办人，也曾任特斯拉的AI部门总监，他在2025年2月提出了“vibe coding”一词[7][4][6][3]。此概念是指依赖大型语言模型的程序撰写方式，程序设计者用自然语言叙述，提供给大型语言模型，以此产生可运行的代码[3][4][6]。卡帕斯叙述其开发方式是对话式的，用语音命令，由AI产生实际的代码：“这不太算是撰写程序，我只是看一些东西，说一些话，执行它们，然后复制粘贴而已，而且几乎都可以运作。”[6]

卡帕斯也承认目前vibe coding有其限制，AI工具不一定能理解出现的错误，也不一定可以修正，为了解决问题，他需要尝试进行一些无关的变更，直到问题解决为止[4]。他总结以当下的水平，此技术“用在throwaway weekend project（周末小项目）上还不错”，也形容此技术“很有意思”[7]。不过vibe coding的概念正成为一种趋势，更加说明了卡帕斯从2023年起的主张“最新最热门的编程语言是英文”，意味着大型语言模型的能力已可以让人不需要为了让电脑运作而学习特定的编程语言[11]。

依照vibe coding的定义，其中的重要概念是，用户完全接受AI产生的代码，不需要对其有完全的计算机科学理解[3]。反之，AI研究者Simon Willison（英语：Simon Willison）提到：“若你程序里的每一内联容都是大型语言模型写的，但你检查和测试过并完全理解，在我看来这就不算是vibe coding，这只是把大型语言模型当成打字助理。”[3]

使用情形和评论

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《纽约时报》的记者Kevin Roose（英语：Kevin Roose）（他不是专业的程序设计者）用vibe coding创成数个小型的应用程序[5]。他认为这些软件是“针对个人的软件”，是个人化、由AI产生的工具，可以处理特定的需求，例如一个名为LunchBox Buddy的应用程序，可以分析其冰箱里的食物，建议可以选哪些食物打包当午餐[5][11]。Roose也提出vibe coding让非程序设计者可以开发可运作的软件，但其成果多半是受限的，而且容易有错误[5]。其中有一个AI生成的程序在电子商务平台上产生了假的评论[5]。他认为vibe coding比较适合用在个人兴趣的项目，不适合用在重要的项目[5]，并注意到AI协助的程序设计可以让个人开发一些以往需要一组工程师才能开发的软件[5]。AI专家Gary Marcus（英语：Gary Marcus）对此回应：生成LunchBox Buddy应用程序的算法，可能已在训练时见过功能类似的代码，因此Roose的热情是来自重制，而不是原创[11]。

2025年2月的《商业内幕》提到，vibe coding已是硅谷的时髦术语[6]。

Y Combinator在2025年3月指出，其2025年冬季的新创公司里，其中25%的公司，AI生成程序的比例超过95%，开发方式转向AI协助开发[12]。

受到vibe coding的启发，《经济学人》于2025年6月提出“vibe valuation”一词，用以形容创业投资公司在忽视年度经常性收入等传统指针的情况下，对AI新创公司给出的高得离奇的估值[13]。

2025年6月，AI学者吴恩达对“vibe coding”一词提出异议，认为此名称具有误导性，让人误以为软件工程师在使用AI工具开发应用程序时只是“随感觉走”[14]。

2025年7月，《华尔街日报》报导，vibe coding已被专业软件工程师采用于商业用途[15]。

2026年1月，据报导林纳斯·托瓦兹使用Google Antigravity对其AudioNoise随机数字音效生成器制作了可视化工具。托瓦兹在项目的README文件中说明：“Python可视化工具基本上是用vibe coding方式写成的。”[16][17]

AI编程工具

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参见：软件开发工具 § AI辅助开发工具

vibe coding的普及离不开AI辅助编程工具的快速发展。这些工具将大型语言模型集成到集成开发环境（IDE）或独立应用中，使开发者可以直接以自然语言描述需求并生成可运行的代码。[3]

专用AI代码编辑器

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  • Cursor — 基于VS Code的AI代码编辑器，内置Composer功能，可透过自然语言对话生成和修改代码。卡帕斯在提出vibe coding概念时即使用Cursor Composer搭配Sonnet模型。[7]
  • Replit AI Agent — 云端IDE平台，提供AI代理功能，可根据自然语言描述自动构建和部署应用程序。2025年Y Combinator报告显示其冬季批量中有25%的初创公司代码库中AI生成比例超过95%，其中不少使用Replit等平台。[18]
  • Claude Code — Anthropic推出的AI编码代理工具，可在终端中直接与Claude对话，由AI自主完成编写、测试和提交代码等任务。[19]
  • Windsurf（Codeium）— AI驱动的IDE，支持多文件编辑和智能代码补全。
  • Cline — VS Code的开源扩展，允许开发者直接在编辑器中与AI代理协作。

AI编码助手

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  • GitHub Copilot — 微软旗下GitHub推出的AI编程助手，自2021年发布以来成为最广泛使用的AI编码工具之一。它可嵌入VS Code、JetBrains等主流IDE，根据上下文自动生成代码建议。[20]
  • Amazon Q Developer（前身为CodeWhisperer）— 亚马逊云服务推出的AI编程助手，支持多语言代码生成和安全漏洞扫描。[21]
  • Google Gemini Code Assist — Google推出的AI编码助手，深度集成于Google Cloud和VS Code等环境。[22]

通用AI聊天机器人

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ChatGPT、Claude、Gemini等通用大型语言模型也常被用于vibe coding。开发者将需求以自然语言描述提供给这些模型，将生成的代码复制到开发环境中运行和调试。这种方式虽不如专用工具高效，但降低了入门门槛。[5]

批评

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代码质量与安全问题

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vibe coding引发了外界对程序理解与问责机制的疑虑。开发者可能在没有完全理解其功能的情形下就采用AI生成的代码，因而导致未被侦测到的错误、缺陷或安全漏洞[23]。此作法适合用在软件原型或卡帕斯一开始提到的“throwaway weekend project”，但部分专家认为将其用于专业情境存在风险，因为在这些情境中，对代码的深入理解，对于软件调试、维护及信息安全至关重要。《Ars Technica》引用Simon Willison的说法：“用vibe coding进行量产代码库的开发，很明显是有风险的。我们软件工程师大部分的工作是和已有系统的演进有关，而底层代码的质量以及可理解性非常重要。”[3]

2025年5月，瑞典vibe coding应用程序Lovable爆出安全漏洞：在1,645个由Lovable所建立的网络应用程序中，有170个存在允许任何人访问个人资料的安全缺陷[24]。

2025年10月，信息安全公司Veracode发布研究，发现过去三年间大型语言模型在生成可运行代码方面有显著进步，但所生成代码的安全性整体并未提升；更大规模的模型在生成安全代码方面也不比小模型更好。OpenAI推理模型带来了小幅安全改善，但其他推理模型则未见此改善，且改善幅度远不及功能生成能力的提升[25]。

2025年12月，信息安全研究员Etizaz Mohsin发现vibe coding平台Orchids的安全缺陷，并于2026年2月向BBC新闻记者展示了入侵过程[26]。

2025年12月，CodeRabbit针对GitHub上470个开源拉取请求进行分析，发现由生成式AI共同撰写的代码，相较于人工撰写的代码，约多出1.7倍的“重大”问题，包含更高比例的逻辑错误（错误的依赖关系、有缺陷的控制流程）、配置错误（多出75%）与安全漏洞（多出2.74倍），以及较多的可读性问题[27]。

2025年7月，SaaStr创办人记录了其使用vibe coding的负面经历：Replit的AI代理在被明确告知不可做任何变更的情况下，仍删除了正式环境的数据库[28]。

2026年5月，rsync更新至3.4.3版后，多名用户回报无法执行增量备份。用户发现自3.4.1版起，已有数十个由“tridge and claude”共同提交的git提交纪录，显示Anthropic的Claude参与了开发过程。一名用户因此在GitHub上发起标题为“Please Do Not Vibe Fuck Up This Software”的议题，引发广泛讨论，并蔓延至Reddit等社交媒体，掀起对AI生成代码被纳入关键开源基础设施的争议[29]。

代码可维护性与技术债务

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vibe coding有可能使代码长期难以维护，进而积累技术债务。

2025年初，GitClear发布了一项针对2020年至2024年间共2.11亿行代码变更的纵贯分析。研究发现：代码重构的比例从2021年的占变更行数25%下降至2024年的不足10%；代码重复的量约增加四倍；复制粘贴的代码首次在二十年来超越了移动的代码；代码翻转率（即刚合并的代码不久后便被重写）也几乎翻倍[30]。

2025年9月，《Fast Company》报导，“vibe coding宿醉”正在到来，资深软件工程师纷纷反映在处理AI生成的代码时陷入“开发地狱”[31]。

信息安全公司SecurityScorecard首席执行官亚历山大．亚姆波尔斯基（Aleksandr Yampolskiy）在LinkedIn上发文表示vibe coding催生出一种新工作“Vibe Coding清理专员”（Vibe Coding Cleanup Specialist），其职责在于，为AI生出的杂乱代码善后，解决各种AI生成程序存在的Bug或缺陷[32]。

任务复杂性与开发者生产力

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生成式AI能够处理基本算法等简单任务，但在面对涉及多个文件、文件不足的程序库或安全关键代码等较为新颖、复杂的程序设计问题时，往往力不从心[33]。

2025年7月，评估前沿模型的组织METR进行了一项随机对照试验，让16名富有经验的开源开发者在成熟的代码库中完成246项任务。结果显示，使用2025年初的AI工具反而使完成时间增加了19%，而参与者在任务开始前预测AI将使完成时间缩短24%[34]。

2026年5月，《华尔街日报》报导了OpenClaw AI代理系统核心Pi编程框架背后的工程师Mario Zechner与Armin Ronacher对即将到来的“vibe slop（vibe滥用）”危机的警告。他们指出，企业正以长期问题换取短期生产力提升，包括程序错误、服务中断、安全漏洞与技术债务的累积。Zechner表示：“基础设施正在崩溃，软件现在也比以前更加漏洞百出。我们可以再这样撑几个月，甚至几年，但最终这些问题都会追上我们。”[35]

对开源软件的影响

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2026年1月，多所大学的学者共同发表论文《Vibe Coding Kills Open Source》，认为vibe coding对开源软件生态系统产生了负面影响。作者指出，vibe coding使用量的增加降低了用户与开源维护者的交互，对维护者造成隐性损失：“vibe coding透过降低使用及建构现有代码的成本来提高生产力，但同时也削弱了许多维护者赖以获益的用户参与度。当开源软件只能透过直接用户交互来变现时，vibe coding的大量采用会降低进入门槛与共享意愿，减少开源软件的可用性与质量，即使生产力有所提升，整体福祉仍可能下降。”此外，作者也指出开源维护者传统上还能从工作中获得社群认可、声誉与就业前景等无形收益，这些亦可能受到波及。从机制上来看，大型语言模型倾向于在训练资料中出现频率较高的大型既有程序库，从而使软件开发趋于同质化，使较新的开源工具更难以获得关注；此外，语言模型也不会向维护者提交有用的错误报告[36][37]。

2026年2月，GitHub承认低质量AI生成的贡献大量涌入，已使开源维护者不堪负荷，并将此现象比喻为开源界的永恒九月。GitHub枚举了已受影响的案例，包括cURL项目因AI生成的安全报告大量增加而终止了漏洞悬赏项目，以及部分项目（如Ghostty）转为仅接受受邀贡献。GitHub平台因此引入了新的维护者管理功能，包括限制只有协作者才能建立拉取请求、作为人群管控手段的临时限制仓库活动，以及横幅、置顶议题留言等沟通工具[38]。

参考资料

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外部链接

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