Vibe Coding火了，人人都是程序员？

大家好，是陈哥。

还记得Levelsio吗？通过靠AI三个小时内做出的游戏赚了28w的小哥。

现在又出现了一种新的开发方式。前阵子，OpenAI研究员Andrej Karpathy的一篇推文，让 “Vibe Coding” 短短一个月内就席卷了开发者社区。

Vibe Coding火了，人人都是程序员？

Vibe Coding强调通过自然语言与AI工具的交互完成开发。用户不再需要掌握语法规则，只需描述需求目标，AI模型就能够生成可运行的代码及界面。

显然，AI已经改变了传统的开发方式，改变进度已经远远超过了我们的想象。

正如YC管理合伙人贾里德·弗里德曼（Jared Friedman）透露：在2025年冬季批次（W25）的YC创业公司中，有1/4的初创团队表示其95%的代码都是由AI生成。

那么，我们应该如何理解这种变化？

一、开发逻辑变了

传统开发模式中，开发者需要逐行编写代码、调试语法、构建逻辑，每个环节都依赖人力把控。

项目进度往往受制于开发者的经验与专注度，简单的语法错误可能消耗数小时排查时间，重复性代码编写也占用大量精力。

Vibe Coding的本质在于将开发者从代码细节中解放出来，转向对最终结果的把控。

一些主流 AI代码生成工具（如GitHub Copilot、CodeLlama等）通过对海量代码库的训练，能够理解开发者的自然语言描述，直接生成符合规范的函数、模块甚至完整的功能框架。

这在开发者与代码之间建立了转化桥梁，将抽象需求快速转化为具体的实现方案。

更重要的变化是开发流程的并行化。过去需要团队分工完成的需求分析、架构设计、代码编写、单元测试等环节，现在可能通过 AI 工具实现部分任务的同步推进。

例如，开发者在构思数据库结构时，AI 可以同步生成基础的 API 接口代码；在调试核心算法时，AI 能自动生成边缘场景的测试用例。

AI 生成代码并非简单复制。先进的代码生成模型能够根据项目上下文调整风格，遵循团队的编码规范，并在复杂逻辑中进行多路径尝试。

这种能力让 AI 从工具升级为具备一定创造性的协作伙伴，推动开发逻辑从人力主导向人机协同转变。

在此过程中，代码的底层逻辑与调试由AI接管，开发者重心从如何实现转为是否符合预期。

正如Karpathy所说：“Vibe Coding让编程从语法游戏回归到解决问题的本质。”

Vibe Coding火了，人人都是程序员？

二、开发重心变了

在传统编程环境下，衡量一个开发者能力强弱的重要标准是代码编写能力。

能否快速、准确地写出高质量的代码，能否熟练运用各种算法和数据结构，直接决定了开发者在行业内的竞争力。

因此，开发者们往往将大量时间投入到提升代码编写技巧上。

Vibe Coding的普及，使得开发能力的重心发生了明显转移。

由于AI承担了大部分代码编写工作，单纯的代码编写能力不再是核心竞争力，而需求转化能力变得愈发重要。

所谓需求转化能力，是指将实际的业务需求、用户需求准确地转化为 AI 能够理解的自然语言描述的能力。开发者需要深入理解需求的本质，将模糊的、抽象的需求拆解为具体的、可执行的指令传达给 AI。

例如，在开发一款电商APP时，开发者接到“优化订单状态更新逻辑”的需求。此时，开发者需要将这一任务转化为AI可执行的具体描述。比如：

使用 Java 语言，基于 Spring Boot 框架，实现订单状态监听机制：当支付系统回调接口收到‘支付成功’通知时，触发订单状态从‘待支付’更新为‘已支付’，同时调用库存服务的扣减接口（传入商品 ID 和数量参数），并将更新记录存入 MySQL 数据库的 order_log 表（包含订单 ID、旧状态、新状态、操作时间字段）；若库存不足，需将订单状态标记为‘支付失败’并返回错误码 1001。

（此处仅为示例）

只有这样，AI 才能生成符合要求的代码。这种需求转化能力的强弱，直接影响着 AI 生成代码的质量和效率，成为衡量开发者能力的关键指标。