Vibe coding 由曾就职于 OpenAI 和 Tesla 的 AI 研究员 Andrej Karpathy 在 2025 年初提出。他将其描述为借助先进语言模型创建软件的一种新方式。这个想法在他公开谈论并在社交媒体上分享之后逐渐流行起来。开发者和创业团队很快开始尝试这种方式，这个词也迅速在关注 AI 编程的技术圈中走红。
什么是 vibe coding？
Vibe coding 借助 AI，让你用通俗易懂的语言描述想法，从而构建软件，而不必自己动手写代码。AI 会理解你的需求，并为你生成程序，还可以在过程中进行测试和修复错误。这样你就能把注意力集中在核心目标以及软件应该如何运作上，而不是纠结于技术细节。它让原型开发更快，不过你对代码细节的把控可能会有所减少。像 AI 应用构建器 这类工具，甚至能把一句提示词直接变成一个完整、可分享的应用。
AI vibe coding 与传统编码的对比
传统编码要求开发者亲自编写、测试和调试每一行代码。而在基于 vibe 的编码中，用户用简单的语言描述任务，由 AI 来生成程序。传统编码需要扎实的技术知识，而 vibe coding 降低了这一要求。它在快速原型开发方面更快，但传统编码能提供更强的可控性和可靠性。
Vibe coding 的实际应用案例
理解 vibe coding 最好的方式，就是看看人们做出的真实项目。即使是编程经验不多的人，也能为日常任务打造出实用的工具。以下是一些例子：
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. 个人作品网站
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 建站工具，能帮你在几分钟内把一个想法变成可运行、可分享的网页应用。很多情况下，一句提示词就足够了。它专为快速原型开发、AI 驱动的设计以及生成式 AI 应用而打造。只需按照以下步骤操作，即可快速开始：
第 1 步：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、板块、风格、功能和目标用户。提交后，AI 会立即生成一份可视化的初版草稿。
示例提示词：
第 2 步：可视化编辑与对话编辑
直接在页面布局上进行编辑，可视化地调整文本、板块、间距、图片或配色。也可以通过对话来优化结构、重写内容、添加功能或改进设计。
第 3 步：发布与分享
满意后，即可立即发布网站，把上线后的链接分享给他人，用作原型演示，或者随时继续完善。
如何用 Kimi Code 进行 vibe coding？
Kimi Code 是一款 AI agent，专为希望在终端中体验 vibe coding 的开发者设计。你可以用自然语言描述任务、浏览项目，并直接在终端中自动化工作流程。无论是修复 bug、添加功能还是编写新代码，它都能让开发变得更轻松。只需按照以下步骤，即可快速开始：
第 1 步：安装并配置 Kimi Code CLI
根据你的系统（Linux/macOS 或 Windows）运行相应的安装脚本，即可安装 Kimi Code CLI 以及 Python 包管理工具 uv。
Linux/macOS（推荐）：
Windows（PowerShell）：
通过 uv 安装（备选方式）：
安装完成后，用以下命令验证安装结果，并确保已安装 Python 3.12–3.14，推荐使用 3.13 以获得最佳性能。
第 2 步：配置 API 与项目
进入你的项目文件夹，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。如果你的项目中没有 AGENTS.md 文件，运行 /init 可以帮助 Kimi 了解项目结构。
第 3 步：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。你可以用它来浏览代码库、自动化任务、生成或修改代码，并查看项目结构。使用 /help 查看所有命令，优化你的工作流程。
vibe coding 是如何运作的？
理解这种方法背后的结构，有助于弄清它是如何把想法变成可运行软件的。以下是它的完整概览：
vibe coding 工作流程
它的工作流程很简单：首先用简单的语言描述你的问题或任务，AI 随即自动生成第一版方案；然后你审查、修正并测试它，重复这一过程，直到你对结果满意为止；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，也能顺利完成工作。
vibe coding 框架
要让 vibe coding 真正发挥作用，一个结构化的框架至关重要。vibe coding 框架建立在三大核心支柱之上：自然语言界面、由 LLM 驱动的引擎，以及自动化测试循环。与传统编程不同，这一框架把 LLM 视为主要执行者，而开发者则扮演高层指挥者的角色。开发者向 LLM 发出清晰的指令，LLM 随即生成代码并自动测试结果。正是这种无缝的反馈循环，让 vibe coding 得以真正运作。
vibe coding 到底好不好？
以下是 vibe coding 的优缺点，帮助你判断它在什么场景下有用：
vibe coding 的优点
节省时间： 许多开发者表示，使用它每周能节省 1–2 小时。AI 处理重复性的编码工作，让你可以专注于更宏观的任务。
原型开发更快： 你可以在更短时间内把想法变成可运行的原型。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，任何人也能做出可用的工具。它省去了学习复杂语法的过程，让软件开发变得更容易。
鼓励试验： 开发者可以尝试多种方案，不用担心出错。AI 能快速生成和调整代码，让探索想法和方案变得更自由。
专注高层设计： 由于细节由 AI 处理，你可以集中精力在架构、用户体验和整体设计上。vibe coding 把注意力从细枝末节的语法问题转移到策略性规划上。
激发创造力： 通过减少技术上的阻力，开发者能更快创新。它营造出一种更轻松、更有活力的环境，让尝试新想法和迭代变得更容易。
vibe coding 的缺点
对代码的把控力较弱： 你可能并不清楚 AI 具体是如何写出这段代码的。这会让调试或修改复杂部分变得更困难。
可能出现错误： AI 生成的代码并不总是完美的。错误或低效的方案有可能被忽略，因此部署前需要仔细审查。
过度依赖 AI： 如果过度依赖它，可能会削弱亲自动手编码的能力。新手可能因此错过学习重要编程基础知识的机会。
优化有限： AI 更关注功能实现，而不是效率。AI 生成的代码可能能跑通，但性能未必最佳，这在大型项目中可能是个问题。
安全风险： 自动生成的代码可能带来安全漏洞。开发者需要检查 AI 输出，确保其安全性和合规性。
不适合复杂系统： 高度复杂或专业性强的项目往往需要人工精细把控。vibe coding 更适合原型开发或探索性开发，而不是完整的大型系统。
vibe coding 的风险与安全问题
vibe coding 的一个关键顾虑是，自动生成的代码可能无意中包含安全漏洞。AI 可能产生不安全的做法，比如身份验证薄弱、API 密钥暴露或数据处理不当。如果用户过度依赖 AI 而不审查输出，就可能忽视这些风险。敏感信息可能被无意间嵌入代码中，从而导致潜在的数据泄露。定期的安全检查和细致的审计对于防止此类问题至关重要。
vibe coding 常见问题
质量取决于提示词： AI 只会按照它收到的指令产出结果。模糊或不清晰的指令会导致代码脆弱或出错，因此精确、结构清晰的提示词对获得可靠结果至关重要。
安全风险： 自动生成的代码可能存在漏洞，比如身份验证薄弱、数据处理不安全或密钥暴露。用户必须仔细审查输出，避免潜在的安全事故。
推理过程不透明： 它不会解释为什么选择某种方案或某个库。相比人工编写的代码，这让调试和理解代码背后的逻辑变得更困难。
性能局限： 生成的代码可能能运行，但并不总是经过优化。这可能导致执行速度变慢、资源占用增加，或在更大规模的应用中出现扩展性问题。
需要人工审查： 即使提示词写得再好，开发者仍需要测试、完善并验证 AI 的输出。跳过这一步可能导致逻辑错误或与项目目标不符。
过度依赖的风险： 过度依赖 AI 会削弱亲自动手的工程判断力。团队可能在不知不觉中引入错误、安全隐患或技术债务，日后修复起来会更困难。
vibe coding 与 vibe debugging
过度依赖 AI 会削弱亲自动手的工程判断力。团队可能在不知不觉中引入错误、安全隐患或技术债务，日后修复起来会更困难。正因如此，AI 辅助开发不应取代批判性思考，而应作为其补充。这也是 vibe coding 与 vibe debugging 之间的区别变得格外重要的原因。
vibe coding 最适合用于原型开发、小型工具，或者你想快速验证某个想法的时候。而 vibe debugging 则专注于发现并修复已有代码（无论是 AI 生成的还是人工编写的）中的问题，有助于提升可靠性、安全性和性能。coding 更注重速度和创造力，而 debugging 更强调准确性和正确性。构建或试验时使用 coding，完善、优化或加固项目时则使用 debugging。
vibe coding 是未来趋势吗？
未来，我们可以预见它会在软件开发中占据重要地位。它加快了编码速度，让更多新用户能参与编程，也支持了探索性的开发方式。开发者现在可以把更多时间放在设计和策略上，而不是那些枯燥的部分。随着 AI 能力的提升，生成的代码也会变得更好、更复杂。但更有可能的情况是，它会在现有技能的基础上提供帮助，而不是取代这些技能，成为原型开发和高效开发中的实用工具。
结语
vibe coding 提供了一种更快、更具创造力的软件构建方式，帮助新手和经验丰富的开发者都能以最小的阻力把想法变成可用的工具。它节省时间、鼓励试验，让你能把精力放在设计、策略和创新上，而不是重复性的编码工作。无论是想快速做原型、自动化一些小任务，还是想探索新的项目想法，都能从中受益。如果你想先体验这种效率，Kimi 是一个强大、灵活又对新手友好的选择。今天就用 Kimi 开始 vibe coding，更快把想法变成可用的产品。
