不会写代码的人，也能开发一个网站或应用吗？
过去，这听起来并不容易。即使你有一个很好的想法，也需要学习编程语言、理解技术框架，或者找专业开发人员帮忙。
但随着生成式 AI 的发展，一种新的软件开发方式开始受到关注：你只需要告诉 AI 自己想做什么，让它生成代码，再根据实际运行效果不断提出修改意见，就有机会把想法变成一个可以使用的产品。
这种方式被称为“氛围编程”，英文是 Vibe Coding。
它改变的不只是写代码的方法，也让更多没有专业编程背景的人开始尝试开发软件。
氛围编程是什么意思？
氛围编程，是指借助 AI 生成和修改代码，主要通过自然语言描述需求、观察运行结果和反复对话来推动软件开发的一种方式。
例如，你想制作一个网球课程预约页面，却不懂 HTML、CSS 或 JavaScript。你可以直接告诉 AI：
“帮我做一个网球课程预约页面，用户可以选择日期、时间和课程类型，还要能够填写姓名和联系方式。整体风格简洁一点，适合手机浏览。”
AI 可以根据这些要求生成代码。你运行页面后，如果发现按钮太小、布局不合理，或者缺少某项功能，就可以继续提出修改要求。
经过多轮调整，一个初步可用的页面就可能逐渐成形。
这个过程的特点是：使用者不必从编写每一行代码开始，而是更多地围绕自己想实现的功能，与 AI 一起推进开发。
不过，“氛围编程”有一个值得注意的细节。
这个词最初的含义比一般的 AI 辅助编程更具体，强调使用者在很大程度上接受 AI 生成的代码，不再仔细阅读或理解底层实现，而是通过观察结果来决定下一步怎么做。如今，人们有时也会用它更宽泛地指代通过自然语言与 AI 协作开发软件的方式。两种用法并不完全相同。
氛围编程是怎么出现的？
“Vibe Coding”这一说法由人工智能研究者、程序员安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）于2025年2月提出。
卡帕西曾在 OpenAI 工作，也是特斯拉早期自动驾驶团队的重要技术负责人。他提出这个词时，描述的是一种相当随性的编程方式：把需求告诉 AI，接受它生成的修改，遇到错误就把报错信息交给 AI 处理，再根据结果继续调整，甚至不再仔细查看代码本身。
为什么叫“Vibe Coding”？
这里的 Vibe，可以理解为氛围、感觉或整体体验。这个名称带有一定的戏谑意味，强调开发者不再事无巨细地控制每一行代码，而是根据想法和实际效果，引导 AI 不断生成、修改，直到结果符合预期。
它并不是说软件开发可以完全凭感觉，也不是一种严谨的技术标准，而是对一种新工作方式的形象描述。
随着生成式 AI 编程工具的发展，这个词逐渐进入更广泛的技术讨论。2025年，柯林斯英语词典将 Vibe Coding 评为年度词汇之一，反映出它在当年获得的关注。
氛围编程和传统编程有什么区别？
传统编程通常要求开发者理解程序逻辑，编写或修改代码，并通过测试确认软件是否按预期工作。
氛围编程则把更多工作交给 AI，使用者主要负责描述需求、判断结果，并通过持续反馈推动开发。
两者的区别，可以从以下几个方面理解：
| 对比维度 | 传统编程 | 氛围编程 |
|---|---|---|
| 开发起点 | 从技术实现和程序逻辑入手 | 从想实现的功能或效果入手 |
| 主要操作 | 编写、阅读和修改代码 | 描述需求、生成代码、测试结果 |
| 使用者的重点 | 技术实现与问题排查 | 需求表达、结果判断与迭代 |
| 编程知识要求 | 通常需要较系统的知识 | 入门门槛较低，但技术知识仍有价值 |
| 主要风险 | 人为编码错误、设计缺陷等 | 还可能出现难以理解的代码、隐蔽错误和安全问题 |
需要强调的是，这并不是说传统编程完全不使用 AI，也不是说氛围编程一定不需要阅读代码。
实际开发中，两种方式经常结合使用。专业开发者可以借助 AI 提高效率，同时认真检查代码；没有编程基础的人，也可以通过 AI 开发简单工具。
真正的区别在于，使用者把多少实现工作交给 AI，以及对生成结果进行多大程度的理解和验证。
不会编程的人，可以用氛围编程做什么？
氛围编程最吸引人的地方，是它降低了尝试软件开发的门槛。
过去，一个人即使发现某个问题可以通过软件解决，也可能因为没有技术能力而停留在想法阶段。现在，他可以先借助 AI 做出原型，看看这个想法是否真的可行。
例如：
1. 制作个人工具
如果你想记录每天的运动时间、管理课程预约，或者统计每位学员的剩余课时，可以尝试让 AI 帮你制作一个简单的网页工具。
2. 开发网站功能
如果你运营一个内容网站，想增加词条筛选、搜索优化、投稿表单或某种特殊展示效果，可以先用自然语言描述需求，让 AI 协助实现。
3. 验证产品创意
如果你有一个 App 的想法，却不确定它是否值得投入大量资金开发，可以先让 AI 帮你制作一个功能原型，再邀请潜在用户试用，收集反馈。
这些场景的共同点是：先把想法变成可以观察和测试的东西，再决定是否继续投入。
不过，能做出原型，不代表已经完成了一个成熟的产品。实际使用时，还要考虑数据保存、用户权限、兼容性、安全性以及后续维护等问题。
氛围编程有什么局限？
氛围编程降低了开发门槛，却没有让软件开发变成一件毫无风险的事情。
1. 能运行，不代表没有问题
AI 生成的程序可能看起来完全正常，却在某些特殊条件下出现错误。
例如，一个预约页面可能可以正常提交表单，但没有正确处理重复预约；一个记账工具可能可以记录数字，却在统计总额时出现偏差。
如果使用者只看界面是否美观、按钮能否点击，就可能忽略这些问题。
2. 不懂代码，排查问题可能更困难
当项目越来越复杂时，AI 生成的代码也可能变得庞大而难以理解。
如果每次遇到问题，都只是让 AI 随机修改几处代码，原本的问题可能没有解决，反而引入新的错误。
因此，随着项目复杂度增加，理解基本的程序逻辑、数据结构和错误排查方法，会越来越重要。
3. 安全和隐私不能交给运气
如果一个应用涉及用户账号、个人信息、支付或重要业务数据，就不能只凭“目前看起来能用”来判断它是否可靠。
AI 生成的代码同样可能存在安全漏洞。使用者需要根据项目风险进行测试和审查，必要时请专业开发人员参与。
对于涉及真实客户数据或商业机密的项目，也需要注意所使用的 AI 工具如何处理输入信息。
因此，氛围编程特别适合快速探索、制作原型和开发简单工具，但对于涉及重要数据、资金或关键业务的产品，不能省略必要的技术审查。
氛围编程会让程序员失去价值吗？
这个问题目前没有简单的答案。
一方面，AI 确实可以承担越来越多的代码生成工作，使部分开发任务变得更快，也让没有专业背景的人有机会参与软件创作。
另一方面，软件开发并不只是把代码写出来。判断用户真正需要什么、设计合理的系统结构、处理复杂故障、保障数据安全，以及确保产品能够长期稳定运行，都需要相应的知识和判断力。
AI 可以帮助开发者完成这些工作的部分环节，但生成结果仍然需要有人负责。
对于专业程序员来说，AI 可能改变工作的重点：减少一部分重复编码，把更多精力投入系统设计、复杂问题解决和质量保障。
对于没有编程背景的人来说，氛围编程则提供了一条新的尝试路径。但如果希望把原型发展成长期运营的产品，仍然需要逐步补足技术知识，或者与专业人员合作。
所以，氛围编程并不意味着程序员不再重要，而是让人们开始重新思考：软件开发中，哪些工作必须由人亲自完成，哪些工作可以交给 AI？
氛围编程，真正降低的是什么门槛？
过去，一个人有了软件创意，往往还需要找到懂技术的人，才能知道这个想法是否可行。
现在，AI 让这个过程变得更容易。你可以先把想法描述出来，快速制作一个初步版本，再通过实际使用发现问题。
这并不意味着每个人都能轻松开发出成熟的软件，而是说，从想法到原型之间的距离正在缩短。
对普通人而言，氛围编程最有价值的地方，可能不是让自己成为程序员，而是让自己有能力把一些原本停留在脑海里的想法变成可以测试的工具和产品。
当然，从原型到真正可靠的产品，依然需要判断、验证和持续改进。
AI 可以帮助你写出代码，但一个产品是否值得开发、是否真正解决问题，以及能否长期运行，最终仍然需要有人负责。