关于Vibe Coding的思考

Vibe Coding

前几天在WebRPA技术交流群中，有人分析群主是基于Vibe Coding开发的Web自动化项目。群主毫不避讳地承认并阐述了他对Vibe Coding的看法。我很好奇，就去网上查了一下。

Vibe Coding是由OpenAI创始成员Andrej Karpathy于2025年2月3日在X平台上提出的新型编程方式。其核心理念是完全沉浸在“vibe”中，即开发者专注于想要实现的功能和效果，而不必手动编写底层代码或处理语法细节。开发者通过自然语言、约束文件或高层指令向AI描述需求，AI代理（如Claude Code、Gemini CLI、Codex等）负责生成代码、界面和逻辑。

说实话，这颠覆了我对计算机原有的认知，或者说它更符合我最初没有接触计算机时对AI的想象。除去网安这种新兴行业，作为社会工程实践，计算机在大部分情况中不需要多么精妙的算法和数据结构，它的首要任务是完成任务。因此更夸张一点讲，在这个过程中那些天马行空的idea也是不被需要的，我们只需要基于现有的生态和前人的经验去拼接就好，因为我们根本没有时间。

“代码是为了合作才有的东西，写代码是为了给别的人类看。”
“知识应该是我们在学习和社会化中主动贡献的进行合作的，你的代码必须要能够被他人理解，然后基于你的经验去拓宽它，而不是让人望而却步。”
“写出来平凡的代码是很棒的一件事情，通俗简易的代码是最棒的。”

以上是我一直非常认同的观点。而随着AI在基础编程能力上的提升和开源大模型的普及，这种观点被更加可视化了。AI作为一种工具，能够有效地帮助人类理解他人的代码，甚至在大部分业内人士使用AI编程的情况下，AI化代码将成为一种人人易懂，上手极快的业内代码范式。我们不必再畏惧前人打下的庞大生态和屎山代码，而是站在巨人的肩膀上，专注于想法创意本身，去绘制属于我们这个时代的蓝图。

按照这种趋势发展，计算机专业本科课程也不再是脱离实践的无用功，本科生不再过于注重代码能力，而是回归于编程思维，计算机的底层逻辑，多角度全面地思考问题。如何用工具创造更适合人的工具，才是以后学生们需要思考的课题。

AI编程

对于AI编程，之前的我是比较抵触的。拥有操作文件权限，联网上云，均是对个人隐私极大的潜在风险。不知不觉一句“rm -rf /*”,个人电脑就会变得一干二净。这种事情在我看来就是在赌，赌厂家的AI大模型有完善的风险评判机制，赌厂家不会拿信誉换取利益，赌技术足够成熟。然后就是AI的能力不足，昂贵的API，繁琐的本地部署，这些也打消了我使用AI编程的念头。

可当看到有大学生用Trae搓出了WebRPA，那一刻我心动了。心动不如行动，我尝试了iflow。~~（心流给我打钱！）~~这是一个承诺对个人永久免费的AI开放平台，虽然会限速，但对于想要无痛体验Vibe Coding的小白，还是很不错的选择。（怀疑自己最近是不是广告看多了，一股人机味哈哈哈）平台文档较详细地提供了关于提示词的教程，我按照教程搭建了一个提取视频内文档的工作流，整体体验很顺畅。现在的AI平台无论是编程能力，还是风险评判机制，都做的非常不错。

— After 1000 years ago —

后来我看到B站数字游牧人的构建全自动开发系统视频，在亲自尝试模仿成功后突发奇想，让AI搭建一个长期项目——对我自己进行强化学习，学习的内容是Prompt工程（哈哈哈哈哈你没听错，~~让它教我如何成为人机~~）。项目搭建起来的那一刻，我震撼于项目的庞大与体系化。当Iflow接入电脑后，它可以将每一步思考的结果存储在当前项目文件夹中，这很大程度上使AI突破了传统对话式AI上下文的限制，从7秒钟的鱼变成了漫长一生的多重人格患者。后面我可能会专门写一篇如何使用AI的文章。