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原文链接：https://simonwillison.net/2025/Oct/7/vibe-engineering/#atom-everything

原文作者：Simon Willison’s Weblog

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“Vibe Engineering”的诞生：专业人士的AI协作新范式

发布于：2025年10月7日

我认为，“Vibe Coding”（随性编程） 这一概念（最早在 2025年3月19日的文章 中提出）已经很好地确立，它指的是一种快速、随意、不负责任的AI驱动软件构建方式——完全依赖提示词（Prompt），而对代码的实际工作原理毫不关心。

这造成了一个术语上的空白：我们应该如何称呼光谱的另一端？即那些经验丰富的专业人士，他们在利用大语言模型（LLMs）加速工作的同时，仍然能自信、自豪地对所产出的软件负起全部责任。

我提议，我们称之为 “Vibe Engineering”（氛围工程），尽管我可能不是完全开玩笑。

专业级AI协作的难度与效率

对于一名软件工程师来说，在非玩具项目中高效地使用LLMs是非常困难的。要真正掌握这些工具，需要深入的理解，要避免的陷阱数不胜数，而且LLMs快速生成可用代码的能力，也提高了人类参与者必须贡献的基准。

随着 代码代理（Coding Agents） 的兴起——例如2025年2月发布的Claude Code、4月发布的OpenAI Codex CLI，以及6月发布的Gemini CLI——这些工具能够迭代代码、主动测试和修改，直到实现既定目标，这极大地提升了LLMs解决实际编码问题的实用性。

我越来越多地听到有经验、可靠的软件工程师同时运行多个代理，并行处理多个问题，从而扩展了他们能够承担的工作范围。我起初对此持怀疑态度，但现在我 自己也开始运行多个代理，结果非常有效，尽管精神上很累人！

这与经典的“Vibe Coding”感觉截然不同。在“Vibe Coding”中，我将一个简单、低风险的任务外包给LLM，如果结果看起来可行就接受。我 tools.simonwillison.net 系列中的大多数工具都是这样构建的（如 之前所述）。而与代码代理迭代，以生成我确信未来可以维护的生产级代码，则完全是另一种流程。

AI工具放大了顶尖的工程实践

我越来越清楚地认识到，LLMs会积极地奖励那些现有的顶级软件工程实践：

• 自动化测试。如果你的项目拥有健壮、全面且稳定的测试套件，代理工具就能“飞速”运转。没有测试？你的代理可能会声称某事有效，但实际上根本没有测试，而且任何新的更改都可能在不知不觉中破坏不相关的特性。测试优先开发对于能够进行循环迭代的代理尤其有效。
• 提前规划。如果从一个高层计划开始，即兴创作某项工作会顺利得多。与代理合作时，这一点尤为重要——你可以先迭代计划，然后将任务交给代理来编写代码。
• 全面的文档。就像人类程序员一样，LLM一次只能将代码库的一小部分保留在上下文中。提供相关的文档可以帮助它在不先阅读代码的情况下使用其他领域的API。先写好文档，模型可能仅凭这些输入就能构建出匹配的实现。
• 良好的版本控制习惯。当代码代理进行更改时，能够撤销错误并理解何时、如何更改某项内容变得更加重要。LLMs在Git方面也异常精通——它们可以自行浏览历史记录来追踪 Bug 的来源，并且在 git bisect 的使用上比大多数开发者都做得好。利用这一点。
• 拥有有效的自动化。持续集成、自动格式化和代码检查、持续部署到预览环境——这些都是代理编码工具可以受益的东西。LLMs也使编写快速自动化脚本变得更容易，这有助于它们下次准确、一致地重复任务。
• 代码审查文化。这一点不言而喻。如果你擅长快速高效地进行代码审查，那么与LLMs协作的体验会比你更喜欢自己写代码而不是审查别人（或AI）写的代码要好得多。
• 一种非常奇特的管理方式。从代码代理那里获得好的结果，感觉上与从人类协作者那里获得好的结果异常相似。你需要提供清晰的指示，确保它们拥有必要的上下文，并对它们产生的结果提供可操作的反馈。这比与真人合作要简单得多，因为你不用担心冒犯或打击它们的积极性——但你过去积累的任何管理经验都会出奇地有用。
• 非常出色的手动质量保证（QA）。除了自动化测试，你还需要非常擅长手动测试软件，包括预测和深入挖掘边缘案例。
• 强大的研究技能。对于任何给定的编码问题，都有几十种解决方案。找出最佳选项并证明一种方法的可行性一直都很重要，并且仍然是释放代理去编写实际代码前的瓶颈。
• 将工作成果部署到预览环境的能力。如果代理构建了一项功能，提供一种安全预览该功能的方式（而不是直接部署到生产环境），能使审查更具成效，并大大降低发布错误内容的风险。
• 对哪些工作可以外包给AI，哪些需要手动处理的直觉。随着模型和工具变得越来越有效，这种判断一直在发展。与LLMs有效协作的一个重要部分是保持一种强烈的直觉，判断何时最能发挥它们的作用。
• 对工作量估算的更新认知。估算项目需要多长时间一直是高级工程师最困难但最重要的部分之一，尤其是在预算和战略决策基于这些估算做出的组织中。AI辅助编码使这更加困难——以前需要很长时间的事情现在快多了，但估算现在取决于我们都在努力弄清的新因素。

如果你想真正利用这些新工具的能力，你就需要处于最佳状态。你不仅仅要负责编写代码——你还要研究方法、决定高层架构、编写规范、定义成功标准、设计代理循环、规划QA、管理一队不断壮大的奇怪数字实习生（如果你给它们机会，它们绝对会作弊），以及花费大量时间进行代码审查。

几乎所有这些都是高级软件工程师已经具备的特质！

AI工具放大了现有的专业知识。作为软件工程师，你拥有的技能和经验越多，与LLMs和代码代理合作就能获得越快、越好的结果。

“Vibe Engineering”，真的吗？

这个名字很蠢吗？是的，可能吧。“Vibes”（氛围）作为一个AI概念现在有点过时了。“Vibe Coding”本身就被很多开发者以轻蔑的方式使用。但我准备为更有建设性的事物重新夺回“vibes”这个词。

我从未真正喜欢“编码员”和“工程师”之间的这种人为区分——在我看来，这有点像“关卡守卫”。但在这种情况下，一点点“守门”正是我们所需要的！

“Vibe Engineering” 确立了与“Vibe Coding”的明确区别。它表明这是一种不同、更困难、更复杂的方式，利用AI工具来构建生产软件。

我喜欢它的俏皮和潜在的争议性。这个领域在各个方面仍然很荒谬。在我们弄清楚应用这些新工具的最有效方法时，我们不应该太把自己当回事。

我过去曾试图推广诸如 AI辅助编程 这样的术语，但收效甚微。不如给它加上点“氛围”试试看效果如何。

我也很喜欢“vibes”和“engineering”之间明显的错配。它使这个组合术语本身带有一种我发现的、略带恶作剧的（希望是）粘性的矛盾感。

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