Vibe Coding，中文常译作“氛围编码”，是一种新兴的、基于人工智能（特别是大型语言模型 LLM）的编程方式。它允许用户使用自然语言（如日常中文或英文）描述他们的需求或想法，AI 则根据这些描述生成相应的计算机代码。Vibe Coding 被视为自然语言编程（Natural Language Programming, NLP）理念在现代 AI 技术驱动下的一个具体体现和流行术语，旨在显著降低编程门槛，使非专业人士也能参与软件创建。

核心概念与联系

Vibe Coding 的核心思想与自然语言编程一致：让计算机理解人类的自然语言指令，并将其转化为可执行代码。它依赖于自然语言处理（Natural Language Processing）技术来理解输入，但更进一步，目标是利用这种理解来驱动软件开发。传统编程需要严格遵循语法和逻辑，而 Vibe Coding 试图跨越这道“语法鸿沟”，让用户更专注于“想要什么”（What）而非“如何精确实现”（How）。

起源与发展

“Vibe Coding”这一术语由计算机科学家 Andrej Karpathy 于 2025 年 2 月首次提出。他在社交媒体上描述道：“有一种新的编码方式，我称之为‘氛围编码’，你完全沉浸在氛围中，拥抱指数级增长，并忘记代码的存在。” Karpathy 认为 LLM 的进步是这种方式出现的关键，他甚至在 2023 年就提出“最热门的新编程语言是英语”，预示了自然语言在编程中的重要性日益增加。该术语迅速流行，并于 2025 年 3 月被收入《美利坚遗产词典》。

工作原理

在 Vibe Coding 模式下：

1. 用户描述： 用户以自然语言提出需求，例如“创建一个能翻译餐厅菜单的 React 应用”或描述一个自动化流程。
2. AI 生成： 大型语言模型（如 GPT 系列、Claude 等）解析用户的描述，并生成对应的代码片段、函数甚至整个应用程序的骨架。
3. 用户引导与迭代： 用户的角色从传统的编码者转变为引导者、测试者和完善者。他们需要检查 AI 生成的代码，进行测试，并通过进一步的自然语言指令或少量代码修改来指导 AI 进行调整和优化，直至满足需求。

这种方式特别适合快速原型设计、小型项目开发或所谓的一次性周末项目。

主要优势与潜力

Vibe Coding 及更广泛的自然语言编程展现出巨大潜力：

• 编程民主化： 极大地降低了编程的技术门槛，使得设计师、业务人员、科学家乃至普通用户都能更容易地将创意变为现实。
• 提升开发效率： 对于模式化或相对简单的任务（如生成基础布局、简单脚本），自然语言描述可能比手动编码更快，让开发者聚焦于复杂逻辑。
• 快速原型设计： 用户可以在短时间内（例如几小时）快速生成可运行的应用原型。
• 简化学习曲线： 用户可以专注于高层设计和需求，而不必深陷于特定编程语言的复杂语法和框架细节。AI 负责处理许多繁琐的底层实现。
• 改善人机协作： 非技术人员能更清晰地表达需求，可能减少沟通成本。

局限性与挑战

尽管前景诱人，Vibe Coding 和自然语言编程仍面临诸多挑战，这些挑战直接构成了 Vibe Coding 的局限性：

• 语言的歧义性与模糊性： 自然语言充满歧义（如“让按钮变大”），而编程需要绝对精确。AI 可能误解用户意图。
• 上下文依赖与常识缺乏： AI 理解指令需要大量上下文和背景知识，但目前在这方面仍有不足，难以理解人类交流中的隐式信息和常识。
• 代码质量与可靠性： AI 生成的代码可能包含错误（Bugs），尤其在复杂逻辑下，类似 AI 聊天机器人的“幻觉”问题。
• 安全风险： 生成的代码可能引入安全漏洞，尤其是在用户缺乏足够审查能力的情况下。已有案例显示，完全依赖 AI 生成代码的应用可能遭受攻击。
• 复杂性与可扩展性： 对于大型、复杂、需要长期维护的系统，仅靠自然语言描述难以管理其结构、依赖和版本控制等工程问题。
• 高风险场景适用性： 对于金融、医疗、航空航天等需要极高可靠性和安全性的系统，目前 Vibe Coding 的风险过高。

正如 Simon Willison 指出的，完全依赖 AI 生成代码而不去理解和测试是危险的，尤其是在生产环境中。

当前进展与应用

• 代码生成助手： GitHub Copilot、Amazon CodeWhisperer 及集成在 ChatGPT 等工具中的代码生成功能，是目前最接近 Vibe Coding 理念的广泛应用，作为“自然语言辅助编程”工具显著提升了开发者效率。
• 低代码/无代码平台： 部分平台开始融入自然语言输入，简化配置过程。
• 特定领域应用： 在数据分析、自动化测试等领域，已有工具允许使用近乎自然语言的指令。
• 对话式编程： 通过与 AI 对话来请求代码、解释代码、调试错误，本身就是一种交互式的 Vibe Coding 实践。

未来展望

Vibe Coding 的兴起预示着软件开发范式的转变。未来可能的发展方向包括：

• 人机协同的混合模式： Vibe Coding 作为传统编程的补充，用于快速启动、处理重复任务或描述高层逻辑，开发者再进行精化和调试。
• 交互式澄清： AI 将更智能，能主动提问以消除歧义，形成更有效的交互式编程。
• AI 能力提升： 随着 LLM 在理解、推理和处理模糊性方面持续进步，Vibe Coding 的适用范围和可靠性将不断提高。乐观预测认为其能力可能在数年内大幅增长。
• 质量与安全保障： 如何确保 AI 生成代码的质量、可维护性和安全性，将是未来研究和发展的关键焦点。

结论

Vibe Coding 作为自然语言编程理念在 AI 时代的应用，正以其降低门槛、提升效率的潜力改变着软件开发的面貌。它并非要完全取代程序员，而是可能重塑开发流程，创造一个人与 AI 更紧密协作的新范式。尽管面临语言模糊性与编程精确性之间的矛盾、代码质量和安全等重大挑战，但随着技术的演进，Vibe Coding 有望在更多场景下发挥重要作用，让“用对话构建未来”的愿景逐步成为现实。