从写代码到 Vibe Coding：AI 应用最成功的落地方向

如果把时间拨回到一年前，很多团队对 AI 写代码 的态度仍然非常谨慎，甚至是明确反对的：

• 不允许提交 AI 生成的代码
• 在内部开发规范中 明确禁止使用 AI 工具

而现在，情况已经发生了本质性的变化。

在越来越多的大公司里，讨论的重点不再是「能不能用 AI」，而开始变成：

• AI 参与的代码，占比是多少？

甚至在一些团队和组织中，
AI 生成或 AI 主导修改的代码比例，已经被纳入内部 KPI 和效率指标体系。

这并不是一次态度松动，而是一场方向反转。

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AI 应用最拥挤的赛道，正在变成 Vibe Coding

回看过去两年的 AI 应用落地，会发现一个非常清晰的事实：

真正被大规模使用、每天高频发生的 AI 行为，几乎全部集中在编程场景。

越来越多的代码，不再遵循传统的：

人 → 编辑器 → 编译器

而是逐渐演变为：

人 → 意图 → AI → 可运行的软件

在这个过程中，开发者的关注点发生了明显转移：

• 不再执着于每一行代码如何写
• 而是不断给出目标、修正方向、判断结果是否符合预期

感觉对了，就继续；
感觉不对，就让 AI 重来。

当下 AI 应用最密集、厂商竞争最激烈、产品形态演进最快的地方，已经高度收敛到一个词上：vibe coding。

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为什么 AI 最先在编程场景爆发？

这并不是因为程序员更爱尝鲜，而是因为编程天然满足 AI 应用的三个关键条件。

1️⃣ 编程高度结构化，但入口可以是自然语言

• 代码本身是确定性的
• 需求却天然带有模糊性

这正好落在 LLM 的能力舒适区：

用自然语言描述意图 → 生成结构化结果

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2️⃣ 编程反馈极快，AI 可以持续自我修正

代码是否可用，几乎立刻就能得到反馈：

• 能不能编译
• 能不能运行
• 测试是否通过

这意味着 AI 可以在一个极短的反馈回路中不断迭代和修正。

这种高频、确定性的反馈机制，在其他 AI 应用场景中非常罕见。

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3️⃣ 编程是高价值的重复劳动

接口改动、测试补全、老代码理解、重构、规范对齐……

这些工作有一个共同特点：

• 人来做成本很高
• 机器来做非常合适

因此，一旦 vibe coding 的可用性达到临界点，它就会被迅速引入真实工作流，而不会只停留在 demo 或实验阶段。

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Vibe Coding 已经成为主流

正因为上述条件同时成立，几乎所有头部 AI 厂商、IDE 团队、创业公司，都在向同一个方向推进：

把 AI 编程，从辅助能力升级为默认开发方式。

在今天，vibe coding 已经不是一个边缘尝试，而是 AI 应用最核心、最现实的主战场。

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都是 vibe coding，这些工具之间到底有什么区别？

目前市面上使用率最高、讨论度也最高的 vibe coding 工具，主要集中在四个：

Claude Code、Cursor、Trae、Qoder

它们做的本质上都是同一件事：

用自然语言驱动代码生成与项目推进

区别主要体现在 产品形态与能力侧重点 上。

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Claude Code：代码能力最强，但形态最原始

在这几款工具中，Claude Code 在推进项目连续性和代码完成度方面表现非常突出，整体代码质量也相当稳定。

但它的产品形态也非常明确：

• CLI 命令行工具
• 需要用户自行安装和配置环境
• 仅提供简单的可视化插件
• 集成能力和周边工具较少

这使得 Claude Code 更像一个高执行力的 Vibe Coding 底座，而不是完整的一体化开发环境。

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IDE 阵营：Cursor / Trae / Qoder

Cursor、Trae、Qoder 都选择了 IDE 形态：

• 可直接下载安装
• 开箱即用
• 功能集成度更高
• 更强调完整的开发体验

但它们在 IDE 内部放大的能力点并不相同。

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Cursor：生态最成熟的 vibe coding IDE

Cursor 是目前用户基数最大、社区最活跃的 vibe coding IDE。

它的优势主要体现在：

• 使用体验打磨成熟
• IDE 内 AI 能力覆盖面广
• 与现有开发习惯融合度高

Cursor 的策略并不是重构开发流程，而是让 vibe coding 自然嵌入原有 IDE 使用方式中，因此整体接受度和稳定性都很高。

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Trae：强调从想法到成品的一体化体验

Trae 是由 字节跳动 推出的 vibe coding IDE。

它最突出的特征包括：

• SOLO 模式：可同时开启多个任务，由 AI 主导推进
  
• 深度集成 Figma、浏览器、Supabase 等外部工具
  
  需要注意的是，目前多任务并行仍基于同一本地代码，容易产生冲突，且 SOLO 能力需要 Pro 订阅。

整体设计明显偏向：

从 0 到 1，把想法尽快变成可运行的结果

AI 不只是写代码，而是参与整个实现过程。

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Qoder：为大型项目准备的 vibe coding IDE

Qoder 是由 阿里巴巴 推出的 vibe coding IDE。

它的差异化非常清晰：

• Repo Wiki：自动生成并维护代码库的结构化知识
  
• 支持在不同 worktree 中并行执行任务，互不影响主分支
  
• 支持云端执行任务，降低本地环境负担

这些能力明显针对的是：

• 代码规模大
• 并行任务多
• 对稳定性和可维护性要求高的项目

Qoder 更强调 vibe coding 在复杂工程场景下的可控性和可扩展性。

目前的限制在于：暂不支持自定义或切换模型，只能通过价格倍率进行选择。

总结

回过头看，一个趋势已经非常清晰：

我们讨论的，已经不再是
程序员要不要用 AI 写代码，

而是：

在默认使用 AI 写代码之后，工具还需要补齐哪些能力？

可以预见的是，接下来一段时间，vibe coding 的演进将继续围绕：

• 更少的人工介入
• 更长时间的连续任务
• 更强的工程可控性
• 更稳定、可复用的产出质量

展开。

这并不是一轮工具内卷，而是 软件开发范式正在发生结构性变化 的自然结果。

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