Vibe Coding 全面解析：从年度词汇到工程现实的深度分析

引言：一个词的时代注脚

2025年11月8日，柯林斯词典宣布 "vibe coding" 当选年度词汇，击败了"高收入穷人""微型退休""摸鱼"等候选词。这一选择本身就是一个信号——它标志着 AI 与编程的融合已经不仅停留在技术圈，而是渗透到了大众语言文化的层面。

这个词的发明者是前 OpenAI 联合创始人、前特斯拉 AI 总监 Andrej Karpathy。2025年2月，他在 X 上发布了一条后来被广泛引用的推文：

"我现在有大约 80% 的代码是通过 AI 写的，有时候我自己都不知道代码长什么样了。这感觉很奇怪，也很酷。我把这种编程方式叫做 Vibe Coding。"

从一条自嘲式的推文，到柯林斯词典的年度词汇，vibe coding 只用了一年时间。本文基于大量 Twitter/X 讨论与行业报道，对这一现象进行系统性梳理与分析。

一、什么是 Vibe Coding？

Vibe Coding 的核心定义很简单：开发者用自然语言描述需求，由大语言模型（LLM）生成代码，开发者扮演"产品思维引导者"和"AI 导演"的角色，而非逐行写代码的"语法工人"。

Karpathy 本人曾这样描述他的工作状态：

"我只是看看东西，说说东西，运行东西，然后复制粘贴东西——而且大多数时候都能工作。"

具体来说，典型的工作流是这样的：

1. 用自然语言向 AI 描述想要的功能（比如"把侧边栏内边距减半"）
2. AI 自动生成并修改代码
3. 运行程序看结果，不满意就继续用自然语言调整
4. 遇到 bug，直接把错误信息复制给 AI，通常能自动修复
5. 代码量可能远超自己平时能理解的规模

这个过程中，"代码是什么"不再重要，重要的是"我想要什么"——这就是 vibe（氛围/感觉）这个词的核心含义。

二、支持阵营：为什么人们为之欢呼

2.1 技术平权：编程不再是程序员的专属

这是 vibe coding 最具吸引力的一面。传统的软件开发需要多年语法学习和系统设计训练，而 vibe coding 将门槛大幅降低。

YC（Y Combinator）在 2025 年对创业营成员的调查显示：超过 25% 的创业公司 95% 的代码库由 AI 生成。 这意味着大量没有计算机背景的创业者，正在用 vibe coding 构建他们的产品。

独立开发者 Pieter Levels 的案例尤为典型：他用 Cursor、Grok 和 Claude 构建了一款完全由 AI 生成的飞行模拟游戏，月经常性收入达到 8.5 万美元。整个过程中，他几乎没有手动编写代码。

2.2 效率革命：开发周期的根本性压缩

从开发周期看，vibe coding 将原型开发时间从数周压缩到数小时甚至更短。GitHub CEO Thomas Dohmke 更是直言："2025 年，有超过 25% 的 Google 新代码由 AI 生成。"

这种效率提升对以下场景尤其有价值：

• 独立开发者和 MVP 构建：快速验证想法
• 非技术背景创业者：绕过编程门槛直接做产品
• 黑客松和实验性项目：快速迭代想法

2.3 权威预测：AI 写 90% 代码的时间表

Anthropic CEO Dario Amodei 的预测在业内引发广泛讨论：

"三到六个月后，我们将迎来 AI 编写 90% 代码的阶段。十二个月后，AI 将能够编写几乎所有的代码。"

这一预测虽然激进，但结合 2026 年已经有 91% 的工程团队在某种程度上采用了 vibe coding 工作流的数据来看，趋势已经不可逆转。

2.4 硅谷的认同与跟进

vibe coding 的概念迅速获得了硅谷的广泛认同。《纽约时报》《卫报》《连线》等主流媒体纷纷报道，将其描述为技术民主化的最新浪潮——正如当年从暗房到数码相机的摄影革命，从印刷机到 WordPress 的出版革命。

Cursor 随后完成 $2.3B D 轮融资，估值$29.3B，Lovable 也在同期达到 $6B 的估值，这些数字本身就是市场对 vibe coding 方向的强力背书。

三、质疑阵营：为什么人们保持警惕

3.1 "现在 vibe，以后压力"

这是批评声中最流行的一句话。Twitter/X 上有大量开发者分享了他们的教训：

• 代码能跑，但没人能维护：当应用进入生产环境遇到 bug 时，如果你不理解代码底层逻辑，调试会变成一场噩梦
• 技术债务的复利效应：快速生成的代码往往缺乏清晰的架构，随着项目变大，改一处坏一处的概率急剧上升
• 生产环境的隐性成本：一位开发者写道："vibe coding 适合周末项目，但如果你要把它做成真正严肃的产品，你迟早要还债"

3.2 Karpathy 本人的自我修正

最值得玩味的质疑来自 Karpathy 本人。2026年2月（vibe coding 一周岁之际），他在 X 上发布了一条被广泛讨论的后续：

"Vibe Coding 是一个很好的起点，但它是一个信任但不去验证的阶段。"

在后续回复 Simon Willison 时，他进一步澄清："我很少完全 vibe coding，更多时候我还是会看代码。"

这一承认非常重要——连概念发明者自己都不完全践行自己的"方法论"，这本身就是对纯 vibe coding 局限性的有力注脚。

3.3 AI 模型本身的问题

多位开发者在讨论中指出了 AI 作为编程助手的系统性问题，Karpathy 总结为三类：

1. 自作主张：模型会默默做出假设然后一路狂奔，不寻求澄清，不暴露矛盾
2. 过度工程化：热衷于堆砌抽象层，明明 100 行能解决的问题，非要写成 1000 行
3. 意外副作用：会修改或删除自己不够理解的注释和代码，即使这些内容与当前任务毫无关系

3.4 编程的"印象派困境"

有媒体辛辣地评论：AI 编程像极了一两年前的 AI 绘画——乍看惊艳，放大后却是"六根手指的手"。但绘画可以包容印象派的模糊，编程本应是黑白分明的逻辑。

当"正确性"变成薛定谔的猫，当代码验收依赖"感觉"而非"验证"，整个工程质量控制体系就面临根本性挑战。

四、理性视角：vibe coding 的真正价值与边界

综合各方声音，vibe coding 的理性定位应当是：一个强大的起点，而非终点。

YC 发布的 vibe coding 最佳实践指南中给出了四条核心原则，值得所有实践者参考：

1. 先思考再动手：不要假设，不要隐藏困惑，要把权衡摆到台面上
2. 简洁优先：用最少的代码解决问题，不做任何投机性的事情
3. 频繁提交：每个能正常工作的部分都及时提交 Git
4. 追踪进度：每当一个部分成功实现后，让 AI 将其标记为"已完成"

五、结论：一种范式，而非一个笑话

vibe coding 从一个硅谷梗词到柯林斯年度词汇的演变，背后是整个行业对 AI 编程能力认知的深刻变化。

它的真正意义不在于"让程序员失业"，也不在于"让任何人无需学习就能编程"——而在于重新定义了开发者的角色：从"代码书写者"升级为"问题定义者"和"AI 导演"。

对于经验丰富的工程师，vibe coding 是效率放大器；对于缺乏编程背景的创意者，它是前所未有的赋权工具。但任何工具都有其适用边界，理解并尊重这些边界，才是真正用好 vibe coding 的前提。

正如一位开发者在讨论中写道的："问题从来不是 AI 能不能写代码，而是写完之后，你有没有能力理解、审查和改进它。"

参考链接

1. 柯林斯词典 2025 年度词汇：vibe coding
2. 10倍开发效率还是技术债噩梦？Vibe Coding 全面剖析 - 今日头条
3. Vibe Coding 彻底火了，到底什么是"氛围编程"？- CSDN
4. 什么是 Vibe Coding？为什么提出者自己后来放弃了它 - 博客园
5. Karpathy 的四条黄金法则：让 AI 编程助手真正好用起来 - 企鹅号
6. AI 编程范式大变天：Vibe Coding 已死，Agentic Engineering 才是未来 - CSDN
7. Vibe Coding 时代的应用代币论：为什么将催生巨大的财富浪潮 - 腾讯网
8. 2025，10000 个 Vibe Coding 井喷 - 腾讯网
9. 程序员的新危机：当 AI 开始"氛围编码" - 今日头条
10. 2025 年改变 AI 驱动软件开发的 15 款主流 Vibe Coding 工具 - CSDN