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原文链接：https://www.kdnuggets.com/vibe-code-reality-check-what-you-can-actually-build-with-only-ai
原文作者：Iván Palomares Carrascosa
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# 引言
传统上，编码是大多数软件工程师和开发人员工作的主要支柱，无论是实现算法、构建业务逻辑还是维护复杂的系统。但随着像聊天机器人这样的由大型语言模型（LLM）驱动的应用程序取得的进展，这种情况正在迅速改变。Vibe coding（氛围编程）指的是使用现代聊天机器人应用程序以自然语言指定软件需求和意图，并将代码的生成和修改委托给人工智能（AI），有时开发者对代码的内部逻辑理解甚少。
本文将采取“期望与现实”的方法，基于对真实成功与失败案例的研究，来揭示氛围编程的能力和局限性。
# 定义氛围编程
“Vibe coding”一词最早出现在2025年初，它可以被定义为一种由聊天机器人驱动的软件开发方法，在这种方法中，开发者向LLM描述一个项目或任务。随后，模型会根据用户提示中陈述的规范生成代码。
理想情况下，如果我们严格遵循其最初的想法，氛围编程将意味着开发人员无需检查生成的代码，而是照单全收。然而，在实践中，这种方法并非没有风险——从隐藏的错误和微妙的安全问题到可维护性的困难——所以归根结底，大多数生成的代码结果仍需要一定程度的人工监督和完善才能投入生产。
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# 回顾成功与失败案例
既然我们对氛围编程有了清晰的认识，现在是时候看看它取得了成功成果的项目或真实世界的举措，以及失败的案例了。
成功案例包括：
- 这个《我的世界》风格的飞行模拟游戏是使用氛围编程开发的，通过将数千个提示组合起来，从头到尾创建了完整的游戏应用程序：没有编码负担。
- 另一个流行的氛围编程应用案例是Creator Hunter：据其创建者说，这是在火车通勤时通过提示构思出来的。该应用旨在将内容创作者与初创公司创始人联系起来。尽管最初期望很高，但后来的用户粘性动态结果表明，该产品的增长可能过早达到了顶峰；因此，虽然我们可以将其建立视为一种成功，但其长期状态是微妙的。
- 在第三个例子中，一位《纽约时报》（NYT）记者成功尝试使用氛围编程为增强日常生活任务的个性化而创建了几个小型应用程序。一个例子是LunchBox Buddy，一个根据冰箱里的食材推荐膳食的助手。虽然由于应用背后的理念缺乏新意或开创性而受到批评，但从使用氛围编程的角度来看，这在实验上是一种成就。当然，可能有很多地方需要改进，但我们应该指出，氛围编程是一个非常新的范式，可能仍需要大量的成熟。
与此同时，有几个失败案例值得注意：
- 这个Replit的故事听起来像是穿越了现实与科幻的界限。一家公司使用流行的氛围编程工具来构建一个管理其SaaS产品专业网络的AI代理。最初使用该工具的纯粹、令人上瘾的喜悦最终以灾难性的事件告终，其中包含高管和公司数据的宝贵数据库条目被销毁。最令人震惊的部分是：AI代理承认是它干的，辩称它看到了空的数据库查询，然后它“惊慌失措”而不是系统地思考如何建立行动方案。剩下的就是历史了：数月的数据收集、处理和存储工作在几秒钟内被摧毁。
- 初创公司Enrichlead在使用氛围编程方面也是一个著名的失败案例，具体是通过使用Cursor AI完全构建其应用程序。虽然在发布时看起来功能正常且安全，但在部署到真实世界后不久，由于攻击者利用了严重的安全漏洞而导致崩溃，例如绕过了需要身份验证的订阅，甚至由于缺乏适当的输入验证机制而污染了数据库。据报道，事故的部分原因是缺乏诊断或修复看似无害的级联问题的技术专长。整个项目最终不得不关闭。
# 最终思考
通过考察上述成功与失败的案例，我们可以得出结论：如果我们采取批判性和雄心勃勃的观点，今天很难找到氛围编程的重大成功案例。大多数案例都有其自身的细微差别，这证明氛围编程仍处于初期阶段，在现实世界环境中实现真正可靠可能需要更长的时间，特别是——如果我们关注失败案例——在安全性和抵御意外或不太可能发生的情况的稳健性方面。
// 关键要点
- 氛围编程可以实现快速的代码生成，但人类的理解和验证仍然至关重要。用于氛围编程的AI工具缺乏长期保障、调试或使代码可维护所需的认知理解。
- 与几乎所有技术一样，耐心是看到真正成功的关键。正如SaaStr社区的创始人所说：“让氛围编程的应用在许多真正的商业用例中达到我们都希望达到的水平，将是一段漫长而微妙的旅程。”
Iván Palomares Carrascosa是一位在AI、机器学习、深度学习和LLM领域的领导者、作家、演讲者和顾问。他指导和引导他人如何在现实世界中利用人工智能。
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