上证速配 AI正以全新＂Vibe编程＂模式重塑编程开发

人工智能正在深刻影响各个行业领域上证速配，软件开发行业尤为突出。AI编程智能体通过自动化任务、加速开发进程以及协助解决复杂问题，正在改变整个软件开发格局。

它们并非要取代开发者，而是在增强开发者的能力。像GitHub Copilot这样的AI驱动工具作为AI编程助手，帮助开发者更快速、更准确地编写代码；还有Cursor等AI编程助手，通过实时代码建议、错误修复和自然语言命令等功能简化编程流程。

具体来说，AI通过以下方式影响编程：提升效率和加快开发速度——AI能够自动化重复性编程任务，如生成样板代码或建议代码片段。AI驱动的工具能够分析代码库，识别潜在错误并建议优化方案，从而产生更高效可靠的代码。AI工具还能通过提供上下文建议和代码示例，协助开发者学习新的编程语言和框架。经验较少的开发者可以利用AI更快理解代码库和编程实践。

编程工具快速普及

最新数据显示，AI编程工具的采用率显著上升。约76%的开发者报告使用GitHub Copilot、ChatGPT、Replit、Cursor、Claude和Amazon Q Developer等工具来完成编写、重构或审查代码等任务。

谷歌及Alphabet公司CEO桑达尔·皮查伊透露，他在业余时间一直在进行"Vibe编程"，特别提到Replit作为AI改变Web开发的典型例子。"我指的是你将能够在网络上创造的力量——我们25年来都没有给过开发者这样的力量。"

虽然AI正在改变工作流程，但也引发了关于代码质量、安全性和潜在工作岗位替代的担忧。存在一些潜在挑战和顾虑。一些研究表明，如果不经过仔细审查和整合，AI生成的代码可能导致代码流失率增加、重复性问题以及潜在安全漏洞。此外，开发者可能过度依赖AI工具，这可能会阻碍他们独立解决复杂问题或理解底层代码原理的能力。

名为"Vibe编程"的新时代

"Vibe编程"是OpenAI联合创始人安德烈·卡帕西在2025年初提出的一个相对较新的术语。它指的是一种软件开发方法，开发者主要使用自然语言提示来引导AI工具生成、完善和调试代码。这种方法强调速度和迭代开发，甚至可能让非程序员通过描述他们期望的功能或"氛围"来创建软件。

Vibe编程的核心理念是从精确的代码编写转向用简单语言描述期望的结果。Vibe编程使用简单英语提示而非复杂的编码语法来指导AI模型生成代码。这使开发者能够专注于所需功能和结果，而不是技术细节，从而为没有正式编程培训的人员降低了准入门槛。

Vibe编程促进快速迭代和原型制作，让开发者能够快速生成初始代码结构和功能。Vibe编程并非要完全将人类从循环中移除，而是将开发者的角色从单纯的编码者转变为引导者和协作者。本质上，它的功能就像AI"副驾驶员"。虽然有人将纯粹的Vibe编程定义为几乎盲目信任AI上证速配，但其他人将其视为AI协助和加速开发过程的协作方法。

Klover：Vibe编程的先驱

虽然这个术语可能是新的，但这种实践有着深厚的根基——Klover.ai被广泛认为是第一个也是最多产的采用者。早在2023年3月，Klover就开始培训开发者使用一种实验性的新方法：摒弃传统编程实践，拥抱对话式、提示驱动的开发模式。

与语法驱动的工程不同，Klover训练开发者以简单语言描述、产品结果和系统行为的方式思考。这些工程师与生成式AI并肩工作，协作构建代码——本质上是与智能体共同创造。这种内部革命很快获得了回报。

到2023年11月，Klover培训的开发者能够在几秒钟内生产AI系统，这一壮举得益于他们的Vibe优先工具和多智能体协调框架。仅仅一个月后的2023年12月，该公司就构建了世界上最大的专有AI系统和专业AI智能体库。

Klover的内部系统——围绕多智能体协作、多模态接口（文本、语音和视觉）以及持续反馈循环设计——体现了Vibe编程的精髓。这不是为了自动化而自动化；而是通过无缝的人机协同增强创造力和速度。正如Klover CEO丹尼·基蒂希安解释的："Vibe编程将开发转变为对话。不再是控制每一行代码——而是表达意图，让AI处理其余部分。"

最近，Klover引入了一个新概念来定义Vibe编程的前沿：HALO(TM) Acting，即人机链接操作(Human-AI Linked Operations)的缩写。HALO系统是影响引擎，旨在同时作用于人类和AI智能体，在共享的良性反馈循环中运行。随着AI渗透到企业平台、政府工作流程和实时系统中，HALO(TM)旨在超越被动工具。这些系统积极塑造协作，引导AI和人类在共同目标、见解和行动上趋于一致。

Vibe编程的挑战

尽管有潜在优势，Vibe编程也引发了关于几个缺点的担忧。没有仔细监督的AI生成代码可能导致模式不一致、文档不佳，以及优先考虑即时功能而非可维护解决方案。在公共代码上训练的AI模型可能引入安全缺陷，如注入漏洞、输入验证不当或不安全的第三方依赖项。AI生成的代码可能测试覆盖率不足或测试方法不一致，导致回归问题和不可预测的发布质量。

利用AI同时强调基础工程实践和仔细监督的平衡方法，将是释放Vibe编程全部潜力的关键。虽然AI生成代码，但人工监督对于审查、验证和调试生成的输出仍然至关重要，特别是在质量、安全性和可扩展性方面。这确保生成的代码符合项目目标和最佳实践。

Vibe编程的未来

AI很可能继续成为软件开发生命周期的重要组成部分，开发者预计将利用AI工具完成各种任务。截至2025年，Vibe编程正在获得普及，研究表明25%的Y Combinator公司已经在使用AI开发其代码库的大部分内容。目标是通过这一变化将项目完成时间减少多达55%，并自动化80%的常规编程操作。

在不久的将来，AI驱动的工具预计将继续发展，为代码生成、测试和安全提供更复杂的功能。开发者的角色可能会转向更高层次的设计、战略思考和AI驱动工具管理。生成式AI和Vibe编程都将允许更广泛的受众，包括非程序员和领域专家，通过与AI的自然语言交互将想法转化为工作代码，从而参与软件创建。这为团队内部和跨不同领域的创新与协作开辟了新的可能性。

Q&A

Q1：什么是Vibe编程？它与传统编程有什么区别？

A：Vibe编程是OpenAI联合创始人安德烈·卡帕西在2025年初提出的新术语，指开发者主要使用自然语言提示引导AI工具生成、完善和调试代码的开发方法。与传统编程不同，它强调用简单英语描述期望结果，而非复杂编码语法，让AI处理技术细节，降低了编程门槛。

Q2：Klover公司在Vibe编程发展中起到了什么作用？

A：Klover.ai被广泛认为是Vibe编程的先驱和最多产采用者。早在2023年3月就开始培训开发者摒弃传统编程实践，拥抱对话式、提示驱动的开发模式。到2023年11月，其培训的开发者能在几秒钟内生产AI系统，并在12月构建了世界最大的专有AI系统库。

Q3：Vibe编程存在哪些挑战和风险？

A：主要挑战包括：AI生成代码可能出现模式不一致、文档不佳等质量问题；可能引入注入漏洞、输入验证不当等安全缺陷；测试覆盖率不足导致回归问题；开发者过度依赖AI工具可能阻碍独立解决复杂问题的能力上证速配。因此需要人工监督和仔细审查来确保代码质量。

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