Vibe Coding 教程：开启 AI 辅助编程新时代

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一、Vibe Coding 简介

Vibe Coding，即氛围编码，是由前 OpenAI 大神 Andrej Karpathy 在 2025 年 2 月提出的一种新型编程范式。它是一种 “跟着感觉走” 的编程方法，主张开发者用自然语言与 AI 协作，让 AI 工具处理代码细节，而开发者只需专注于创意和核心逻辑，甚至可以 “忘掉代码本身”。例如，你可以直接对 AI 说 “把侧边栏空白减少一半”，AI 就会帮你完成相应的代码编写工作。

从本质上讲，Vibe Coding 与传统软件开发的最佳实践截然不同，传统编程强调严格规划、测试和深入理解实现细节，而 Vibe Coding 更看重速度与实验，让只具备基本沟通能力的人，至少在做一些小项目时，也能变成 “用自然语言编程” 的开发者。

二、Vibe Coding 的核心优势

降低编程门槛

对于没有深厚编程基础的人来说，无需精通复杂的语法知识，只要能够用自然语言清晰地描述自己的需求，AI 就能帮助生成代码，实现功能。这使得非程序员也有机会参与到软件的开发过程中，让更多有创意但编程能力不强的人能够将自己的想法转化为实际的软件产品。例如，一个对编程一知半解的设计师，想要为自己的设计作品搭配一个简单的交互展示程序，通过 Vibe Coding，他只需描述出想要的交互效果，AI 就能生成相应代码，大大降低了实现创意的技术门槛。

提升开发效率

借助 AI 强大的代码生成能力，开发者可以快速获得代码片段或完整的功能模块，无需从零开始编写，节省了大量的时间和精力。同时，一些 Vibe Coding 工具还支持模板快速搭建项目基础、语音输入等功能，进一步加速开发进程。比如，在开发一个普通的电商网站时，利用 Vibe Coding 工具，开发者可以迅速生成商品展示、购物车等常见功能的代码，而不需要花费大量时间去编写基础代码，从而将更多的时间和精力放在网站的优化和特色功能开发上。

促进创意实现

开发者可以更快速地将脑海中的创意转化为实际的功能或产品原型。在传统编程中，实现一个新的创意可能需要花费大量时间在代码编写和调试上，而 Vibe Coding 可以让开发者更轻松地将创意转化为可运行的程序，便于快速验证和迭代，适合快速原型开发。例如，一个创业团队有了一个新的社交应用创意，通过 Vibe Coding，他们可以在短时间内生成一个简单的原型，进行用户测试和反馈收集，然后根据反馈迅速进行优化和改进，大大缩短了从创意到产品的周期。

三、Vibe Coding 使用的工具

Cursor

一款集成了 AI 功能的代码编辑器，拥有强大的代码生成、编辑和理解能力。其 Composer 功能是一个智能代理工具，可以通过自然语言命令创建、编辑和删除文件，生成项目框架。例如，在创建一个新的 Web 应用项目时，用户只需使用自然语言告诉 Cursor 想要的项目结构和功能，它就能自动生成相应的文件和基础代码。同时，它还支持自动调试，当代码出现错误时，用户可以将错误信息复制粘贴到 Composer 中，AI 会自动分析并尝试修复。

Cline

这是一个开源的 VSCode 插件，集成了 Claude、GPT 等模型。它可以帮助用户用自然语言生成代码、调试错误，还能自动生成文档。对于习惯使用 VSCode 进行开发的用户来说，Cline 提供了便捷的 AI 辅助编程体验。比如，在编写 Python 代码时，用户可以通过 Cline 插件，用自然语言描述想要实现的功能，如 “写一个函数，用于计算列表中所有偶数的和”，Cline 就能生成相应的 Python 代码。

Whispr Flow

基于 OpenAI Whisper 的语音转代码工具，它可以让开发者像发微信语音一样编写代码，通过语音输入来描述需求，然后将语音转换为代码。这对于一些不方便使用键盘输入，或者希望更流畅地表达想法的开发者来说非常实用。例如，在外出途中突然有了编程灵感，开发者可以使用 Whispr Flow 通过语音快速记录下自己的需求，生成相应的代码片段。

Replit

一款基于浏览器的在线编程工具，也有移动应用版本。它支持在浏览器中直接运行代码，方便进行快速测试和验证。同时，它也具备一定的 AI 辅助功能，能够根据用户的提示生成代码。比如，用户可以在 Replit 的界面中输入自然语言指令，要求创建一个简单的网页，Replit 会利用 AI 生成相应的 HTML、CSS 和 JavaScript 代码，并在浏览器中实时展示效果。

Bolt.new

可以自动生成全栈 Web 应用的工具。用户只需提供一些基本的需求和信息，它就能快速搭建起一个具备基本功能的 Web 应用，涵盖前端界面和后端逻辑。对于快速创建小型 Web 项目或者原型开发非常有帮助。例如，想要创建一个简单的博客网站，使用 Bolt.new，输入相关的需求，如页面布局、功能模块等，它就能生成一个完整的博客网站基础架构，包括文章发布、展示、评论等功能。

Lovable

能够通过一个提示构建前端及相关数据库和认证功能。它简化了前端开发与后端数据存储、用户认证等功能的集成过程，让开发者可以更轻松地创建功能较为完整的应用程序。比如，在开发一个用户管理系统时，使用 Lovable，输入相关提示，它就能生成前端的用户界面，以及后端的数据库结构和用户认证逻辑代码。

四、Vibe Coding 的操作流程

明确需求

用自然语言清晰、准确地描述你想要实现的功能或项目。这一步非常关键，描述得越详细，AI 生成的代码就越符合你的预期。例如，如果你要开发一个待办事项应用，你可以描述为 “创建一个待办事项 Web 应用，页面上有一个文本输入框用于输入任务内容，一个‘添加’按钮，点击按钮后将输入的任务以列表项的形式显示在页面上，每个列表项旁边有一个‘删除’按钮，点击‘删除’按钮可以删除对应的任务。同时，页面要有简洁美观的 UI 设计，并且在用户刷新页面后，之前添加的任务不会丢失。”

选择合适的工具

根据你的项目类型、个人习惯以及对工具功能的需求，选择一款或多款 Vibe Coding 工具。比如，如果你主要进行 Web 开发，并且习惯使用 VSCode，那么可以选择 Cline 插件；如果你希望快速搭建一个全栈应用原型，Bolt.new 可能是一个不错的选择；如果在开发过程中更倾向于语音输入，Whispr Flow 则能满足你的需求。

输入提示

在选择好的工具中，输入你明确好的需求提示。有些工具支持文本输入，有些还支持语音输入。例如，在 Cursor 的 Composer 中，你可以直接输入自然语言描述的需求；使用 Whispr Flow 时，你可以通过语音说出你的需求，然后工具会将语音转换为文字提示。

生成代码

工具中的 AI 模型会根据你输入的提示，生成相应的代码。在这个过程中，可能需要等待一段时间，具体时间取决于需求的复杂程度和工具的处理速度。例如，对于一个简单的网页布局需求，AI 可能在几秒钟内就能生成代码；而对于一个复杂的应用程序功能，可能需要几分钟甚至更长时间。

测试与调试

生成代码后，使用工具提供的测试功能，在本地运行代码，检查是否实现了预期的功能。如果代码出现错误，将错误信息复制粘贴到工具的调试区域（如 Cursor 的 Composer 聊天框），让 AI 分析并尝试修复。可能需要多次重复这个过程，直到代码能够正常运行。例如，当你运行生成的代码时，发现页面布局混乱，将错误信息反馈给 AI 后，AI 可能会调整 CSS 样式代码，你再次运行测试，直到页面布局符合预期。

迭代优化

在代码能够正常运行的基础上，根据实际需求和使用反馈，对功能进行迭代优化。可以再次向 AI 提出改进的需求，如增加新功能、优化用户界面等，让 AI 生成新的代码或修改现有代码。例如，在待办事项应用运行一段时间后，你发现用户希望能够对任务进行分类管理，这时你可以向 AI 描述这个新需求，让其生成相应的代码来实现任务分类功能。

部署与分享

当你对应用或项目感到满意后，使用相应的平台进行部署。对于 Web 应用，可以选择 Vercel、Netlify 等平台进行部署；对于其他类型的项目，根据其特点选择合适的部署方式。部署完成后，就可以将你的作品分享给他人使用。比如，将部署好的待办事项应用的链接发送给同事、朋友，让他们进行使用和反馈。

五、Vibe Coding 的最佳实践

详细规划需求

在开始使用 Vibe Coding 之前，对项目的每个功能和细节进行详细规划，并将其清晰地记录下来。这有助于 AI 更好地理解你的需求，生成更符合要求的代码。可以使用文档工具，如 Markdown 文件，将需求按照功能模块进行分类描述，包括每个功能的具体要求、输入输出、交互逻辑等。

分文件管理功能代码

让 AI 将每个应用的功能代码写在单独的文件中，这样可以使代码结构更加清晰，便于管理和维护。同时，也有助于 AI 在后续的迭代优化中，更严格地遵循你的指导和要求。例如，在开发一个电商应用时，将商品展示功能、购物车功能、用户订单功能等分别放在不同的文件中。

注意 AI 的 “幻觉” 问题

AI 在生成代码时可能会出现 “幻觉”，即生成一些不符合实际需求或无法正常运行的代码。尤其是在处理大型代码库时，这个问题可能更加突出。因此，用户需要对生成的代码进行仔细检查和测试，不能完全依赖 AI。当发现代码存在问题时，要深入分析是 AI 理解错误还是其他原因，并及时调整提示信息。

使用代码审查工具

在将项目发布或投入实际使用之前，务必使用代码审查工具对 AI 生成的代码进行检查。这些工具可以帮助发现潜在的安全漏洞、代码质量问题等，确保代码的安全性和可靠性。例如，使用 SonarQube 等工具对代码进行静态分析，检查代码中的语法错误、潜在的安全风险等。

记录和复用有效提示

在使用 Vibe Coding 的过程中，记录下那些能够生成高质量代码的有效提示。这样在未来的开发和调试中，可以直接复用这些提示，提高开发效率。可以建立一个提示库，按照项目类型、功能需求等进行分类存储。

六、Vibe Coding 面临的挑战与隐忧

调试与维护难度

虽然 AI 可以帮助生成代码，但当代码出现问题时，尤其是在处理复杂项目或大规模用户场景时，AI 的调试能力可能有限。如果 AI 不能很好地帮助调试，开发者就需要深入到代码底层去理解代码的运行逻辑，这对于一些习惯依赖 AI 而缺乏传统编程训练的人来说是一个挑战。同时，由于 AI 生成的代码可能结构复杂或不符合常规的编程习惯，后期的维护和修改也会增加难度。

代码理解与质量判断

使用 Vibe Coding 时，开发者可能在没有充分理解代码如何工作的情况下就直接接受和使用。然而，为了确保代码的质量和可靠性，开发者仍然需要具备阅读代码并发现 bug 的能力，以及对代码质量的判断力，知道 AI 生成的代码是好是坏。否则，在项目后期可能会出现各种问题，影响产品的稳定性和性能。

项目规模限制

当前大模型的上下文大小仍是限制之一，这意味着使用 Vibe Coding 创作的项目规模有一定上限。对于过于复杂的项目，AI 可能无法一次性处理所有需求，开发者需要主动扮演更高层的项目管理角色，将 AI 生成的代码片段拼装到更大的架构中，增加了开发的复杂性。

安全与可靠性问题

在企业级应用中，对代码的可维护性与可靠性有更高要求，而 Vibe Coding 生成的代码往往难以满足这些标准。如果代码无法如预期般工作，修复时需要深入理解代码逻辑，而这正是 Vibe Coding 通常跳过的环节。此外，AI 生成的代码可能存在安全漏洞，对于一些对安全性要求极高的领域，如金融、医疗等，在短期内可能难以接受 AI 生成的代码。