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在AI快速跃升的浪潮中,“vibe coding”由Karpathy提出,指完全放手让模型按“感觉”编码,开发者只关注需求与效果而“忘记代码本身”。
在线学习：
Anthropic研究员Erik因摔车骨折,两个月全靠Claude写代码而深刻体会其价值,并与Barry Zhang撰写《Building Effective Agents》总结最佳实践。
随着前沿模型可独立完成任务的时长每7个月翻倍,目前已能稳定处理约1小时工作量,未来或扩展到数日乃至数周,这意味着无论专业背景,人人都可借助AI快速搭建完整应用,软件行业必须正视并驾驭这一指数级机遇。
要在生产环境安全地vibe code,核心是“忘记代码,但牢记产品”。仿效CTO用验收测试管理专家、CEO抽查财务模型,工程师应为AI提供可验证的抽象:
以人类易读的输入输出设计系统,通过端到端测试和长时压力测试确认正确性与稳定性,而无需逐行审阅实现。
技术债目前仍难用黑盒方法量化,因此应将AI自主生成限定在系统“叶节点”——对其他模块无依赖、短期内少变动的功能,同时对架构主干保持人工把关。
安全层面需提前识别API密钥、支付流程等高风险区域,采用沙盒、权限最小化或“可证明正确”的托管框架,避免非专业开发者一键上线即暴露漏洞。
提示URL百分号编码：
实践中,开发者要把自己当作Claude的产品经理:先用对话协助模型梳理需求、约束、相关文件与代码范式,汇总成清晰方案后再让AI“开炉”。
在Anthropic,团队曾让Claude生成并合并一份2.2万行的强化学习模块PR——人类花数日准备需求和测试、重点审核架构关键处,其余叶节点代码则交由模型完成并通过压力测试验证;若完全手写需数周。
高效流程包括:用Claude Code探索陌生代码库、定期compact会话减少漂移、借Cursor微调关键行、用最小化端到端测试驱动开发。
随着模型持续进化,仍固守“必须亲阅每行代码”的团队将成瓶颈,而善于构建可验证接口、拥抱指数级能力者,将把一周工期压缩到一天,在新一轮软件革新中占得先机。
未来几年，“Vibing Coding”（简称vibe coding）之所以会迅速走红，可归结为模型能力指数级跃迁、开发者生产力需求、工具生态完善与商业资本合力驱动等多重因素。
Karpathy提出的“完全沉浸式写码”理念──“忘掉代码本身，专注产品与指数”──已成为业界共识，而来自Anthropic、GitHub、IDC、McKinsey等机构的最新数据表明：
AI生成代码正从“辅助”走向“主导”，缺席者将面临被边缘化风险。
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