vibe coding 由 AI 研究员 Andrej Karpathy 于 2025 年初提出。他曾在 OpenAI 和 Tesla 工作，并将其描述为一种使用先进语言模型创建软件的新方式。随着他在公开场合和社交媒体上谈到这一概念，它开始流行起来。开发者和创业公司很快开始尝试，相关术语也迅速在关注 AI 编程的科技圈走红。
什么是 vibe coding？
vibe coding 是借助 AI 构建软件：你用日常语言描述想法，而不是自己写代码。AI 会推断你的需求并为你创建程序。它还可以在过程中进行测试和修正错误。这样，你的注意力就放在核心目标和软件应如何运行上，而不是技术细节上。它能让原型开发更快，但你对代码细节的控制可能会少一些。有些工具相当于 AI 应用生成器，甚至能把一条提示词直接变成完整、可分享的应用。
AI vibe coding 与传统编码
传统编码要求开发者亲自编写、测试并调试每一行代码。而在基于 vibe 的编码中，用户用简单语言说明任务，AI 负责创建程序。传统编码需要较强的技术知识，vibe coding 则降低了这一要求。它更适合快速原型，速度更快；但传统编码能提供更多控制力和可靠性。
vibe coding 的实践示例
理解 vibe coding 的最佳方式，是看看人们已经做出的真实项目。即使编程经验不多，也能为日常任务构建实用工具。以下是一些示例：
1. 销售仪表盘
一位没有编程背景的运营分析师，为每周的报表工作做了一个销售仪表盘。这个应用把 12 个月的示例销售数据变成 KPI 卡片、收入趋势图、品类构成图和畅销榜，并可按月份范围筛选。过去要花一个下午整理的数据，现在点一下就能更新。这说明 vibe coding 不只能做网站，也能处理日常的数据工作。
制作这个应用的提示词：
2. 作品集网站
一位产品经理没有写一行代码，就搭建了自己的案例网站。它不是一页平淡的简历：每个项目都先亮出可量化的成果，访客可以按行业筛选案例，网站还会依次展示服务套餐、客户评价，以及一个承诺 24 小时内回复的联系表单。这个项目证明，即便不是开发者，也能快速建起一个能赢得客户信任的线上门面。
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3. 重新设计的扫雷
一位产品设计师重新制作了自己从小玩到大的经典扫雷游戏，让它看上去更安静、更现代。玩法和记忆中一样——翻开格子、插旗标记、清空雷区——但彩色数字被同一色系的深浅阶梯取代，还有一个隐藏的无计时“禅模式”。三个难度在手机和电脑上都运行流畅。这个项目展示了 vibe coding 如何让熟悉的游戏焕然一新。
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4. 加密货币收益模拟器
一位增长营销人员为对加密货币好奇的朋友们做了一个好玩的 Web 应用。用户选一种虚构币，填一笔想象中的投入，再拖动滑杆，就能看到价格上涨后可能赚多少；旁边的火箭仪表盘会从“方便面”一路升到“私人岛屿”。所有价格都是示例数据，所以它是个“如果……会怎样”的玩具，并非投资建议。这个项目展示了 vibe coding 如何把简单想法变成交互式应用。
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5. 胶合板裁切规划工具
一位教育技术专家做了一个实用的 Web 工具，帮助规划木工裁切。你输入胶合板的尺寸和需要的裁切块，应用就会画出等比例裁切布局图——连 3mm 锯缝都算在内——并给出废料报告和现成的裁切清单。这既省去手工测量的时间，也有助于减少浪费。这个项目很好地说明，简单的指令也能变成真正有用的工具。
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如何用 Kimi 建站进行 vibe coding？
Kimi 建站是一款 AI 网站生成器，能帮助你在几分钟内把想法变成可运行、可分享的 Web 应用。很多情况下，只需一条提示词就够了。它专为快速原型、AI 驱动设计和生成式 AI 应用而打造。按以下步骤即可快速开始：
步骤 1：发送提示词并生成
用清晰、简单的语言写下你的想法。描述布局、版块、风格、功能和目标用户。提交后，让 AI 立即生成可视化初稿。
示例提示词：
步骤 2：可视化编辑与对话编辑
直接在页面布局上编辑。以可视化方式调整文本、版块、间距、图片或颜色。也可以通过聊天细化结构、改写内容、添加功能或优化设计。
步骤 3：发布并分享
满意后即可立即发布网站。把在线链接分享给他人，将它作为原型使用，或随时继续打磨。
如何用 Kimi Code 进行 vibe coding？
Kimi Code 是一款面向开发者的 AI agent，适合希望以终端优先方式体验 vibe coding 的用户。你可以直接在终端中用日常语言描述任务、浏览项目并自动化工作流。无论是修复 bug、添加功能，还是编写新代码，它都能让开发更轻松。按以下步骤即可快速开始：
步骤 1：安装并设置 Kimi Code CLI
运行适用于你系统（Linux/macOS 或 Windows）的安装脚本，安装 Kimi Code CLI 以及 Python 包管理器 uv。
Linux/macOS（推荐）：
Windows（PowerShell）：
通过 uv 安装的替代方式：
安装完成后，使用以下命令进行验证，并确保已安装 Python 3.12–3.14；为获得最佳性能，推荐使用 3.13。
步骤 2：配置 API 和项目
进入你的项目文件夹并运行 kimi，启动 Kimi Code CLI：
使用 /login 命令选择 Kimi Code 作为你的 API 来源，完成 OAuth 授权并保存设置。如果你的项目缺少 AGENTS.md 文件，请运行 /init，帮助 Kimi 理解项目结构。
步骤 3：交互并执行任务
现在，你可以用自然语言与 Kimi Code CLI 对话，也可以切换到 shell 模式直接运行命令。用它探索代码库、自动化任务、生成或修改代码，并查看项目结构。使用 /help 查看全部命令并优化你的工作流。
vibe coding 是如何工作的？
了解这种方法背后的结构，有助于弄清它如何把想法变成可运行的软件。下面是完整概览：
vibe coding 工作流
它的工作流很简单。首先，用日常语言描述你的问题或任务。然后，AI 会自动创建解决方案的第一个版本。你再进行审查、修正和测试。重复这一过程，直到对最终结果满意。最后，仔细检查并整理代码。这样一来，即使你不是经验丰富的程序员，也能让一切顺利运行。
vibe coding 框架
要让 vibe coding 真正发挥作用，一个结构化框架必不可少。vibe coding 框架建立在三大核心支柱之上：自然语言界面、LLM 驱动引擎，以及自动化测试循环。不同于传统编程，这一框架将 LLM 视为主要执行者，而开发者则扮演高层指挥者。开发者向 LLM 发送清晰指令，LLM 随即生成代码并自动测试结果。正是这种顺畅的反馈闭环，让 vibe coding 得以有效运行。
vibe coding 是好是坏？
下面梳理 vibe coding 的优缺点，帮助你判断它适合用在什么场景：
vibe coding 的优点
节省时间： 许多开发者反馈，使用它每周可节省 1–2 小时。AI 负责处理重复性的编码任务，让你把精力放在更宏观的工作上。
原型更快： 你可以在很短时间内把概念变成功能原型。vibe coding 让团队更容易快速测试新功能或新想法。
新手门槛低： 即使没有太多编码知识，任何人也可以做出可用工具。它省去了学习复杂语法的负担，让软件开发更容易上手。
鼓励实验探索： 开发者可以尝试多种方案，不必过于担心出错。AI 能快速生成并调整代码，让想法和解决方案的探索更自由。
聚焦高层设计： 既然 AI 负责细节，你就可以专注于架构、UX 和整体设计。基于 vibe 的编码会把注意力从细小语法问题转向战略规划。
激发创造力： 通过降低技术摩擦，开发者可以更快创新。它营造了一种更容易尝试新概念、持续迭代想法的动态环境。
vibe coding 的缺点
对代码控制更少： 你未必清楚 AI 究竟如何写出代码。这可能会让编码项目中复杂部分的调试或修改变得更困难。
可能出错： AI 生成的代码并不总是完美的。错误或低效方案可能混入其中，因此部署前需要仔细审查。
过度依赖 AI： 过于依赖它，可能削弱亲手编码的能力。初学者也可能错过重要编程基础的学习。
优化有限： AI 更关注功能实现，而不是效率。AI vibe coding 可能生成能运行但性能并非最佳的代码，这在大规模项目中可能很关键。
安全风险： 自动生成的代码可能引入漏洞。开发者需要检查 AI 输出，确保其安全并符合相关要求。
不适合复杂系统： 高度复杂或专业化的项目通常需要人工精确把控。vibe coding 更适合原型或探索式开发，而不是完整的大规模系统。
vibe coding 的风险与安全问题
vibe coding 的一个关键隐患是，自动生成的代码可能无意中包含安全漏洞。AI 可能生成不安全的做法，例如薄弱的认证、暴露的 API 密钥，或不安全的数据处理方式。如果用户过度依赖 AI 而不审查输出，就可能忽视这些风险。敏感信息也可能被意外写入代码，造成潜在的数据泄露。因此，定期安全检查和严格审计必不可少。
vibe coding 的常见问题
质量取决于提示词： AI 只会根据收到的指令生成内容。模糊或不清晰的说明可能导致代码脆弱或错误，因此精确、结构化的提示词对于可靠结果至关重要。
安全风险： 自动生成的代码可能包含漏洞，例如薄弱的认证、不安全的数据处理，或暴露的密钥。用户必须仔细审查输出，避免潜在安全事件。
缺乏推理可追溯性： 它不会解释为什么选择某种方案或库。相比人类编写的代码，这会让调试和理解代码背后的逻辑变得更困难。
性能限制： 生成的代码也许能运行，但并不总是经过优化。这可能导致执行更慢、资源占用更高，或在大型应用扩展时出现问题。
需要人工审查： 即使提示词完美，开发者仍需要测试、打磨并验证 AI 输出。跳过这一步，可能导致逻辑错误或项目目标偏离。
过度依赖风险： 过于依赖 AI 可能削弱一线工程判断。团队可能在无意中引入 bug、安全缺陷，或日后难以修复的技术债。
Vibe Coding 与 Vibe Debugging
过度依赖 AI 可能削弱一线工程判断。团队可能在无意中引入 bug、安全缺陷，或日后难以修复的技术债。因此，AI 辅助开发不应取代批判性思考，而应作为补充。这也正是 vibe coding 与 vibe debugging 之间差异格外重要的原因。
vibe coding 最适合用于原型、小工具，或快速验证某个概念。相比之下，vibe debugging 更关注发现并修复现有 AI 生成代码或人工编写代码中的问题，帮助提升可靠性、安全性和性能。coding 更重速度与创意，debugging 则强调准确性与正确性。构建或实验时使用 coding；打磨、优化或加固项目时使用 debugging。
vibe coding 是未来吗？
未来，它有望在软件开发中发挥更大作用。它能加快编码速度，让更多新用户参与编程，并支持探索式开发。开发者可以把更多时间花在设计和策略上，而不是枯燥环节。随着 AI 持续进步，生成的代码会更好，也能处理更复杂的任务。不过更可能的情况是，它会融入现有技能体系，成为原型开发和高效开发的实用工具，而不是取代这些技能。
结论
vibe coding 提供了一种更快速、更具创造力的软件构建方式，帮助初学者和资深开发者以更低阻力把想法变成可运行的工具。它节省时间、鼓励实验，并让你将注意力从重复编码转向设计、策略与创新。任何想快速搭建原型、自动化小任务，或探索新项目想法的人，都能从中受益。对于准备率先体验这种效率的人来说，Kimi 是一个强大、灵活且适合新手的选择。今天就用 Kimi 开始 vibe coding，更快把想法变成可用产品。
