作者 | 凌敏

氛圍編程（Vibe Coding）徹底火了，甚至已經成為硅谷近期最火熱的概念。

今年 2 月，OpenAI 聯合創始人、前特斯拉 AI 負責人 Andrej Karpathy 提出氛圍編程概念：你完全沉浸在氛圍里，擁抱指數式增長，甚至忘記代碼本身的存在。“我只是看到什么就說什么，運行，復制粘貼，然后基本能跑起來。如果發生錯誤，就把錯誤信息再塞給 AI，接受它的改動，試試看能不能行，然后反復這個流程。”

隨后，氛圍編程在國內外的科技社區迅速走紅，一度成為開發者群體的“新精神圖騰”。YC CEO Garry Tan 更是直言：“氛圍編程不是一陣風潮，也不會消失；它是編碼的主流方式，如果你不這么做，就可能被落在后面。”

與傳統的軟件開發相比，氛圍編程更強調通過自然語言描述需求，由 AI 自動生成代碼。這種方式極大地簡化了開發流程，開發者能夠專注于創意和功能實現，而不是代碼細節。此外，氛圍編程也能讓完全沒有技術背景的人參與到編程中來。人人都是程序員的暢想，在這一刻更加清晰了。

而氛圍編程之所以可行，正如 Karpathy 所說的那樣：大模型已經強大到離譜了。如今的大模型，編程能力早已不在局限于代碼補全，而是能夠準確地識別用戶需求，根據需求深度思考，并最終生成一個可運行的項目。在大模型的能力加持下，代碼助手也迎來了從“點”到“面”的全面升級，有網友甚至感慨：“IDE 終于有了聰明的副腦”。

編程正從“寫代碼”轉向“說需求”

在過去很長一段時間，代碼助手的能力普遍集中在代碼生成、代碼補全等方面，這些功能雖然在一定程度上提高了編程效率，但 AI 更多扮演的還是“副駕駛”角色，并且需要使用者具備一定的編程能力。

如今，隨著大模型能力不斷精進，這股氛圍編程浪潮徹底改變了游戲規則——開發者無需理解代碼，僅通過自然語言描述需求（prompt），就能引導 AI 生成相應的代碼，還能根據生成效果不斷向 AI 提出優化需求，讓 AI 即時調整代碼，最終實現想要的項目效果。

氛圍編程概念的提出者 Karpathy，前段時間在社交媒體上展示了他的成果：“我剛剛用‘氛圍編程’的方式完成了一整個 iOS 應用，用的是 Swift 編程語言。盡管我之前從未用過 Swift，但不到一小時，這個應用就已經在我的實體手機上運行了。整個過程出奇地簡單，我完全是被 AI 一步步引導完成的。”

據了解，Karpathy 開發的是一個卡路里跟蹤器，能根據基礎代謝率計算消耗的卡路里，并通過動畫環顯示與脂肪燃燒的關系。在整個開發過程中，Karpathy 沒有查閱任何 Swift 文檔，只是與 ChatGPT 進行了多輪對話，不斷優化應用功能，添加了數據持久化存儲和用戶操作日志等功能，并成功部署到手機上。

目前，氛圍編程已經成為新晉頂流，市場上也有多種選擇，如 Cursor、GitHub Copilot、Replit Agent、Windsurf、CodeBuddy 等。

為了感受這股氛圍編程熱潮，筆者也進行了一番實測。筆者選擇的是前段時間剛剛宣布升級的 CodeBuddy（騰訊云代碼助手）。CodeBuddy 是騰訊自研的一款 Al 輔助編程提效工具，內置騰訊混元、DeepSeek R1 滿血版、DeepSeek V3 最新模型。日前，CodeBuddy 還推出了全新軟件開發智能體 Craft，能夠自主完成多文件代碼生成和改寫，讓開發者以更高效、更沉浸的方式完成復雜研發任務，即刻落地可執行應用。

筆者選擇 CodeBuddy 的 Craft 模式，用一個貪吃蛇小游戲看看實力：“我需要一個貪吃蛇游戲的項目，要求動畫流暢，顏色樣式搭配合理。”

需求發出去后，CodeBuddy 先是進行了任務分析，并對復雜度進行了評估。由于筆者沒有規定編程語言，CodeBuddy 在技術選型時決定使用 HTML5 Canvas 實現游戲核心邏輯，使用純 JavaScript(ES6) 編寫游戲邏輯，采用 CSS3 進行樣式設計。接著，CodeBuddy 進行項目結構規劃，并列出了具體的實現步驟以及顏色方案考慮，成功創建了第一個代碼文件。

在隨后的項目實現過程中，CodeBuddy 一直是這樣邊思考邊唰唰唰地寫代碼，每個代碼文件的邏輯都清晰可見，筆者只需要點“接受”即可，很快得到了一個可以運行的貪吃蛇小游戲。

基礎的功能實現只是第一步，接下來，可以繼續向 CodeBuddy 提要求，對項目進行優化：“游戲界面過于簡單，希望把蛇和食物都做得美觀一點，色彩豐富一些。”

CodeBuddy 很快給出了具體的改進方向和修改方案，可以看到，新版的貪吃蛇畫面好看多了。

當然，只要你想，這款貪吃蛇游戲還可以繼續交給 CodeBuddy 優化。這也是氛圍編程的真正魅力所在——開發者不需要把時間花在編程上，而是更多地關注用戶體驗和功能實現，把腦海中的創意變成真正可落地的應用。

除了能夠根據自然語言自動生成可執行的應用，CodeBuddy 的 Craft 模式還能自主完成多文件代碼生成和改寫，并以 diff 視圖的形式進行分欄展示。

此外，還能一鍵定位基于對話生成的代碼文件內容，點擊藍色顯示的代碼文件，可以直接跳轉到對應文件。

目前，CodeBuddy 支持Visual Studio Code、 JetBrains IDEs (IntellidIDEA、Rider、Pycharm、Android Studio、鴻蒙 DevEco Studio) 、Visual Studio、Cloudstudio 、微信開發者小程序工具等多個主流 IDE，并支持 Java、Python,、Go、C/C++、JavaScript、TypeScript、HTML、PHP、Ruby、Rust Swift、Scala、Lua、Dart、Node.JS、CSS3 等 200+ 種編程語言。

值得一提的是，CodeBuddy 還是國內首個支持 MCP (Model Context Protocol，模型上下文協議) 的代碼助手。MCP 通過標準化 AI 系統與數據源的交互方式，能夠幫助模型獲取更豐富的上下文信息，從而生成更準確、更相關的響應。

這也意味著，MCP 能夠讓氛圍編程更進一步——代碼不再只是停留在編輯器里，而是具備標準化“接入流程”的能力，串聯端到端的開發全流程，大幅降低開發難度。目前，開發者可以單擊 Craft 的 MCP 市場按鈕，看到豐富的、預置的 MCP Server，并且可以一鍵安裝。

代碼“屎山”，終于有救了

氛圍編程在全球范圍內掀起的熱潮還在繼續，并深刻影響著軟件開發行業。但在這股熱潮背后，也暗藏挑戰。其中，最大的爭議就是代碼質量和可維護性問題。

在軟件開發中，代碼“屎山”一直是開發者們的“心病”。所謂代碼“屎山”，指的是那些結構混亂、質量低下的代碼，這些代碼往往難以維護、難以擴展，甚至難以理解。在過去，由于開發環境相對較為穩定，代碼變更率相對較低，代碼“屎山”問題尚在可控范圍內。

如今，隨著軟件項目的復雜度和規模不斷增加，以及 AI 編程的興起，代碼變更率（指在編寫后不到兩周就被修改或撤銷的代碼行所占的比例）不斷創下新高。此前，GitClear 專門收集了從 2020 年 1 月到 2023 年 12 月之間的 153 百萬行代碼變更記錄，最終得出代碼變更率在 2024 年將是 2021 年 AI 出現之前的兩倍。

當代碼變更率越來越高，開發團隊需要頻繁地對代碼進行修改、擴展或重構，代碼結構很容易變得混亂，可讀性也會降低。對于后加入團隊的開發者而言，要想對這些歷史代碼進行修改或拓展，往往需要花費大量的時間去理解和梳理代碼邏輯，稍有不慎，不當的修改又會帶來新的問題。此外，不同開發者之間的代碼風格和習慣差異，也可能會導致代碼的混亂和不一致性，最終使得代碼“屎山”問題越來越嚴重。

CodeBuddy 對開發者更加友好的一點在于，它能夠智能生成代碼注釋，用通俗易懂的語言，將那些歷史代碼背后的邏輯和思想清晰地呈現出來，甚至對每一行代碼都有詳細的解釋。對于開發者而言，這一設計能夠幫其節省時間和精力，在短時間內迅速建立起對代碼的整體認知，快速接手歷史項目。

擁有 5 年后端開發經驗的 Hamil 表示：“CodeBuddy 幫我縮短重復性工作時間，協助編碼復雜業務邏輯代碼與注釋，理解并維護非我開發的歷史代碼，也幫我定位前任遺留 Bug，有效減輕思考負擔和時間成本，超出我的預期！”

此外，CodeBuddy 還具有很強的適應性和靈活性，它能根據不同的項目風格，基于上下文理解以及開發者編輯行為，智能感知當前編碼環境，實時提供下一步代碼編輯建議，并給出相應推薦。

10 年資深后端開發 Allen 提到：“CodeBuddy 能夠根據我工程項目的代碼風格提供相應的建議，這些建議與當前項目高度匹配。 通過簡單的注釋，甚至可以自動生成接口，這極大地提高了我的編程效率。”

值得一提的是，CodeBuddy 已在騰訊內部實現大規模應用。數據顯示，85% 的開發者已使用 CodeBuddy，平均編碼時間縮短超 40%，研發提效超 16%，AI 生成代碼占比超過 40%。

截止目前，CodeBuddy 累計服務超百萬開發者，數千家團隊及等多款國民級產品，如小米集團、美的、榮耀、小鵝通、無限極、創夢天地、正浩創新、萬物云，以及微信、QQ、王者榮耀、騰訊視頻、騰訊會議、騰訊元寶等企業及團隊。

以騰訊醫療健康團隊為例，在數字化轉型過程中，隨著項目規模不斷擴大，代碼量和維護成本直線上升。為了解決這些挑戰，騰訊醫療健康團隊引入了 CodeBuddy。CodeBuddy 以其智能編程能力、高效的代碼審查與優化功能，幫助團隊解決重復編碼、快速定位問題及代碼安全等問題。

經過近一年的 AI 代碼助手應用，騰訊醫療健康團隊實現了100% 覆蓋率且保持活躍使用。目前，代碼補全周生成率達 39.81%，周采納率 31.63%，周活躍率 96.82%，團隊近四成代碼由 CodeBuddy 編寫。

在全世界范圍內，有越來越多的公司開始將代碼交給 AI。硅谷知名創業孵化器 Y Combinator (YC) 的最新消息顯示，在 2025 年冬季（W25）這一批 YC 創業公司中，有四分之一的初創團隊表示其 95% 的代碼都是 AI 生成的。

展望未來，或許氛圍編程真的能夠成為軟件開發的主流模式。這種深度的人機協作，能進一步釋放開發者的創造力，讓開發者更加自由地探索技術邊界，從而催生出更多優秀的應用。我們一起拭目以待。

CodeBuddy 體驗路徑：

• 打開 VSCode 或 JetBrains、VS、微信小程序 IDE 等主流 IDE，插件市場搜索「騰訊云代碼助手 CodeBuddy」免費使用；

• 在 CNB (

  https://cnb.cool/

  ) 中免費使用；

• 在? CloudStudio（

  https://cloudstudio.net/

  ）中也能免費使用 CodeBuddy；

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