OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 去年发了条帖子，造了个新词。

他说自己最近写代码有了一种新模式：整个过程完全交给AI，自己只负责描述需求，AI生成代码后他几乎不看——能跑就行，不能跑就继续跟AI聊，直到能跑为止。

他管这个叫 Vibe Coding。翻译过来就是：凭感觉编程。

这条帖子到现在转发了几万次。有人觉得这就是编程的未来，也有人觉得这简直是行业自杀。

---

什么是 Vibe Coding？

说白了就三句话：

第一，你不写代码，你只告诉 AI 你想要什么。

第二，AI 写出来的代码你不看——或者最多瞟一眼。

第三，能跑就发布，不能跑就继续让AI改。

整个过程你不需要理解代码的逻辑，不需要做代码审查，甚至不需要写测试。你唯一的判断标准就是：最终产品的行为看起来对不对。

听起来荒谬？但这件事正在真实地发生。

GitHub 统计过，2025年用 Copilot 生成的代码已经占到了平台上所有新写代码的相当大比例。Cursor 在2026年初的用户数突破了100万，付费用户36万。还有个叫 Devin 的AI工具，直接定位为"AI软件工程师"——你给它一个 GitHub Issue，它自己建分支、写代码、跑测试、提交合并请求。

从"人写代码"到"人指挥AI写代码"再到"人连看都不看"。这件事发展的速度，比大多数人预期的快了很多。

---

拥护者在想什么

我跟你说，支持 Vibe Coding 的人不是在开玩笑。他们有自己的一套逻辑。

首先是效率论。有开发者在社区分享过，用 Cursor 加上 Claude 模型做一个个人项目，从想法到上线只用了一个周末。如果按照传统写法，同样的东西至少得写两周。

其次是"编程民主化"。Vibe Coding 最大的卖点是：它让不会编程的人也能做出产品。你是设计师？你是产品经理？你是创业者？只要你能把需求说清楚，AI帮你写。独立开发者和小创业团队对这个非常兴奋。

还有一个论点是"反正你也不完全理解"。这个挺狠的——在今天的软件工程里，有多少开发者真正理解自己项目里每一行代码？npm 随便装个包就拉进来几百个依赖，你看过那些依赖的源码吗？说到底，我们早就在"信任黑盒"的基础上工作了。Vibe Coding 只是把这个黑盒从"别人写的库"变成了"AI写的代码"。

逻辑通吗？好像通。

但问题是——

---

现实数据没那么浪漫

有个做 AI 编程工具评测的团队，去年对 Devin 做了一次独立测试。他们给了 Devin 20 个真实的开发任务。

结果：成功完成 3 个。失败 14 个。3 个部分完成。成功率 15%。

不是那种特别复杂的企业级大工程。就是正常的、一个中级开发者能搞定的日常任务。

这个数据只是一个缩影。另一份行业报告的结论更系统化：AI 生成的代码平均缺陷率是人工编写代码的1.7倍，安全漏洞出现的概率是2.7倍——前提是没有经过严格的人工审查。

还有一组数据很有意思。85%的开发者在用AI编程工具，但只有约3%的人表示"高度信任"AI产出的代码。45%的开发者说，调试AI写的那些"看起来对但其实有问题"的代码，花的时间比自己从头写还多。

这就是 Vibe Coding 的核心矛盾：它让你更快地生产代码，但没有让你更快地生产正确的代码。

---

真正的风险在哪里

如果你只是用 Vibe Coding 做个人小工具——比如一个帮你批量改文件名的脚本，或者一个给自己用的记账小程序——老实讲，风险不大。坏了就坏了，重新来一遍就是。

但问题在于界限感。

Karpathy 本人的原话说得很清楚：Vibe Coding 适用于"你不太在意代码质量"的场景。但在实际传播中，这个前提条件被很多人自动过滤了。

我看到有创业团队直接用 Vibe Coding 的方式开发面向用户的产品。不做代码审查，不写单元测试，能跑就上线。

这不是效率，这是在赌。

2025年有个被技术社区广泛转发的案例：Cursor 的 AI 客服机器人直接编造了一条不存在的退款政策告诉用户。这个 AI 不是"弄错了"——它是直接"发明了"一条规则。这就是 AI 的幻觉（Hallucination）问题在实际产品中的样子。

如果你的代码里有类似的"发明"，而你又从不看代码——你怎么知道？

Vibe Coding 最大的问题不是它会产生bug。是它产生了 bug 你可能根本不知道。

---

那正确的姿势是什么

我倒不觉得 Vibe Coding 完全不可取。就像我之前说的，做个人工具、快速原型、周末项目，用这种方式完全没问题。

但如果你要做一个给别人用的产品，或者在工作中交付代码，你至少得做到几件事：

第一，接受AI的产出但不接受AI的判断。 让AI写初稿没问题，但你得自己过一遍。不需要逐行审查，但至少要理解核心逻辑和边界条件。

第二，把AI当实习生，不是当同事。 实习生交上来的东西你会直接发布吗？不会。你会看一遍、改一遍、指出问题让他修。对AI也应该是同样的态度。

第三，越关键的部分越不能"凭感觉"。 表单校验、日志格式化、文档生成——这些交给AI然后不看，问题不大。但涉及到支付、权限、数据一致性的代码，你不看就发上去？你比Vibe Coding更抽象。

说到底，Vibe Coding 是一种取舍。你用"不看代码"换来了速度，但你付出的是可控性。

在你粉丝量只有几百的个人项目里，这个交易划算。

在你公司几万活跃用户的产品里，这个交易会要命。

---

你用 AI 写代码的时候，会不会看它生成的东西？还是直接复制粘贴然后跑一下就完事了？说实话，我好奇你的习惯。评论区聊聊。