氛圍編程(vibe coding)是一種由人工智慧輔助的編程方式,由計算機科學家、OpenAI聯合創始人兼特斯拉前人工智慧主管Andrej Karpathy明確提出。該方式以開發者向AI提出自然語言需求為核心流程,通過大型語言模型生成代碼,在代碼能運行時直接套用,出現問題時再通過自然語言反饋要求AI修改。
其核心在於利用AI生成代碼片段,使開發者聚焦高層次系統設計,同時降低編程門檻。支持工具包括ChatGPT、Cursor AI、GitHub Copilot以及位元組跳動的“扣子編程”平台等。套用場景涵蓋快速原型開發、自動生成網站及輔助調試等領域,但需注意可能伴隨代碼質量隱患、調試困難及技術債務等問題。典型案例包括數學研究者通過該方式成功形式化埃爾德什離散幾何猜想的反命題證明,生成超過6000行驗證代碼。
該概念由Andrej Karpathy提出,2025年2月首次出現後使用量有所增加,並於2025年被柯林斯詞典評選為年度辭彙。2025年12月,基於“氛圍編程”概念的AI編程工具Lovable報告其活躍用戶數達800萬,年化訂閱收入超過1億美元。2026年1月,xAI公司正在研發基於“氛圍編程”概念、名為“GrokBuild”的新工具,並宣布將對Grok進行升級以支持“單次提示”編程。同年1月,位元組跳動將其AI Agent開發平台“扣子”升級至2.0版本,其中的開發平台升級為“扣子編程”,打造了一站式的“Vibe Coding”環境。該方法已成為部分程式設計師使用的編程方式之一,其提出者Andrej Karpathy表示AI正在深度改變軟體工程的工作方式,並將2025年稱為“編程被重新定義的一年”。該概念被認為可能向“氛圍研究”方向延伸。
基本介紹
- 中文名:氛圍編程
- 外文名:vibe coding
- 提出者: Andrej Karpathy

