Vibe coding是一种软件开发方法，人们用自然语言描述需求，然后让AI编码助手生成、运行并迭代代码，而基本不手动阅读或编辑生成的代码。该术语由Andrej Karpathy在2025年2月的一篇X帖子中首创，他在其中描述了“完全沉浸于氛围”并忘记底层代码存在的状态，不加仔细检查就接受Cursor等工具的建议。
起源与定义
Karpathy的帖子描述了一种由强大的大语言模型和智能体编辑器支持的工作流程：陈述意图，让助手编写实现，运行它，将任何错误粘贴回去，然后重复，将模型的输出视为由感觉而非验证逻辑引导的黑盒。该术语迅速在开发者社区传播，并于2025年晚些时候被列入《韦氏词典》的观察名单，反映出这种做法在爱好者、原型开发者以及一些专业团队中已变得多么普遍。它建立在GitHub Copilot和Claude Code等工具，以及无代码和低代码AI应用构建器的基础上，这些工具让非程序员仅通过对话就能组装出可工作的软件。
实践与工具
Vibe coding通常将聊天式或智能体式助手与实时预览或自动化测试运行循环配对：助手编辑文件，通过工具使用执行程序或其测试套件，观察输出或错误，并自行修改代码，而无需人工检查每次更改。这与早期的AI辅助编码不同，后者要求开发者在接受每条建议前进行审查。这种做法最常与快速原型开发、小型内部工具、黑客松项目以及单人“独立”产品相关联，在这些场景中，未发现bug的代价低于生产基础设施。
反响与批评
支持者认为，vibe coding从根本上降低了构建软件的准入门槛，让没有编程培训的人也能创建可工作的应用程序，并让经验丰富的工程师在一次性原型上迭代得更快。批评者警告说，这种方式生成的代码通常包含安全漏洞、糟糕的错误处理以及架构债务，这些问题在项目扩展时会显现出来，因为没有人验证过逻辑；2025年几起被广泛讨论的事件涉及vibe coding产品泄露数据或在生产中崩溃。一些评论者正是根据这一轴区分“vibe coding”与“AI辅助编码”或“智能体编码”，即人工是否在代码发布前进行审查，该术语也被宽泛地延伸来描述其他创意领域中类似的低审查AI使用，一些批评者将其与AI垃圾内容的更广泛兴起联系起来。截至2025年，vibe coding在休闲和原型场景中仍比在严格合规、安全或可靠性要求的代码库中更常见，后者无论代码如何起草，团队仍依赖代码审查和测试。