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概览

Vibe Coding 是由 Andrej Karpathy 提出的一种基于 AI 辅助的编程方式，通过自然语言与 AI 交互来生成代码
社区对 Vibe Coding 的评价呈现两极分化：支持者认为它极大提升了开发效率，批评者则担忧其会导致学习深度下降
研究显示，AI 生成的代码中近 90% 存在安全漏洞，且过度依赖 AI 会使开发者的实际效率降低 19%
专家普遍认为，挫折和深度思考是编程学习的必经之路，Vibe Coding 可能会削弱这一成长过程
平衡使用 AI 工具与坚持基础学习是未来开发者需要掌握的关键技能

前言

最近在使用 Vibe Coding 的过程中，我产生了一些复杂的感受。一方面，工作效率确实显著提升了——原本需要几小时的任务，现在几分钟就能完成；但另一方面，我开始担忧：这种”快速”是否正在侵蚀我的学习深度？在非 AI 时代，解决一个复杂的编程问题往往需要经历长时间的深度思考、反复试错、查阅文档、调试代码。这个过程虽然痛苦，但正是这种沉浸式的挣扎，让我对技术有了深刻的理解。很多时候，最深刻的洞见不是在顺风顺水时产生的，而是在被一个问题卡住几个小时、甚至几天之后，突然顿悟的那一刻获得的。但是 AI 做得太快了——你提出问题，它给出答案；你遇到错误，它提供解决方案。一切都很顺畅，但顺畅的背后，是我是否真的理解了背后的原理？

这种疑惑不仅仅是我个人的感受。随着 Vibe Coding 概念的流行，社区里出现了大量关于它的讨论和争议。有些人认为这是编程的未来，有些人则认为这是危险的倒退。在这篇文章中，我想系统地梳理一下社区对 Vibe Coding 的赞美和批评，客观地分析它的优势和局限，并探讨我们应该如何在效率提升和深度学习之间找到平衡。

什么是 Vibe Coding

Vibe Coding 这个术语由前 OpenAI 和 Tesla AI 科学家 Andrej Karpathy 在 2025 年 2 月提出¹。它的核心理念是”放弃对代码的关注，专注于描述你想要什么”（forgetting that the code even exists），通过自然语言与 AI 编程助手（如 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot 等）进行对话，让 AI 来生成具体的代码实现。

Karpathy 最初在社交媒体上分享了他使用 AI 编程工具的经历，展示了他如何通过自然语言描述来构建应用程序，而几乎不直接编写代码。这种编程方式迅速引起了社区的广泛关注和讨论。

社区的赞美

效率革命

Vibe Coding 的支持者认为，它带来的最直接好处就是效率的巨大提升。通过自然语言描述需求，AI 可以快速生成代码框架、实现功能、甚至完成复杂的算法。对于有经验的开发者来说，这意味着可以更快地将想法转化为原型和产品。

Stack Overflow 的开发者调查显示，约 52% 的开发者认为 AI 工具提高了他们的生产力，且 84% 的开发者正在使用或计划使用 AI 工具²。对于很多开发者来说，AI 工具特别适合处理那些重复性的、样板式的代码，让他们能够将精力集中在更具创造性的问题上。

降低入门门槛

另一个被广泛提及的优势是，Vibe Coding 可能降低编程的入门门槛。非技术背景的人也可以通过自然语言描述来构建简单的应用程序，这为更多人打开了编程的大门。

一些教育者认为，这可能会改变编程教育的方式。学生不再需要从语法细节开始学习，而是可以从更高层次的概念和逻辑开始，逐步深入到具体的实现细节。这种”自上而下”的学习方式，可能对某些学习者更加友好。

快速迭代和实验

Vibe Coding 特别适合快速原型开发。当你有一个想法时，可以很快地让 AI 生成一个可运行的版本，然后基于这个版本进行迭代和改进。这种方式非常适合探索性的工作，比如尝试不同的算法、架构或设计方案。

一些创业者和小团队开发者表示，Vibe Coding 让他们能够以更少的资源快速验证想法，这对于创新和创业具有重要的意义。

社区的批评

安全漏洞频发

然而，随着 Vibe Coding 的流行，越来越多的批评声音也开始出现。其中最严重的批评之一是关于安全的。

卡内基梅隆大学（CMU）的研究发现，主流 Vibe Coding 平台生成的代码中，虽然约 61% 能够正常工作，但其中近 90% 存在安全漏洞³。这些漏洞包括 SQL 注入、跨站脚本攻击（XSS）、硬编码的敏感信息等常见安全问题。更令人担忧的是，当开发者不理解 AI 生成的代码时，他们也无法正确评估和修复这些安全风险。

InfoWorld 的报道指出，Vibe Coding 工具生成的代码往往缺乏必要的安全检查和验证，这使得它们在处理用户输入、管理认证信息等方面存在严重隐患⁴。对于生产环境中的应用来说，这是一个不可忽视的风险。

技术债务和维护噩梦

另一个核心批评是，Vibe Coding 可能导致技术债务的快速积累。当开发者不完全理解代码的工作原理时，他们就无法有效地进行调试、优化或扩展。

我自己就有过这样的教训。第一次用 Vibe Coding 深度开发 R 语言脚本来完成某个数据分析任务时，我亲眼见证了未规范化使用 Vibe Coding 带来的风险：AI 生成的代码可读性很差、可维护性更差。最要命的是跨平台兼容性问题——脚本在 macOS 里跑得好好的，换到 Windows 上就报错；而且报错日志模糊不清，根本无法直观地定位错误源头。当我试图调试时才发现，我对这些代码的内部逻辑几乎一无所知，只能像个门外汉一样，把错误信息丢给 AI，祈祷它能给出正确答案。

Cybersecurity Advisors Network 的分析指出，Vibe Coding 生成的代码可能在初期”能够工作”，但一旦出现问题或需要修改，就会变成维护噩梦⁵。由于团队成员不了解代码的内部逻辑，调试和修改都会变得异常困难。

Stack Overflow Blog 的一篇文章将 Vibe Coding 描述为”一个新的最糟糕的程序员”——它能够快速生成代码，但对代码的行为和后果缺乏真正的理解⁶。

学习深度下降

这正是我最开始感受到的困惑，也是社区中广泛讨论的问题。Dev.to 上的一篇文章《Shallow Developer Trap》指出，完全依赖 AI 的开发者看到的是”能运行的代码”，但缺乏深层的理解；而拥有深厚知识的开发者看到的是”活着的代码”——可持续、可维护、可演化的代码⁷。

一位开发者分享了他的亲身经历：他在 2025 年全年”痴迷于使用 AI”，但当他关闭 AI 工具后，他发现自己并没有真正掌握多少知识。他决定在 2026 年回归”慢速编程”（Slow Coding），重新建立对代码的深度理解⁸。这个主题在后文”保持慢速编程的习惯”章节中还会进一步讨论。

Leon Furze 在 LinkedIn 上指出了一个”显而易见的问题”：如果你想进行 Vibe Coding，你首先需要是一个有经验的开发者，才能安全地使用它⁹。这意味着对于初学者来说，Vibe Coding 可能并不是一个好的学习方式。

效率悖论

最令人震惊的发现之一是，AI 编码工具实际上可能会降低有经验开发者的效率。哈佛商业评论 2025 年报道的一项 METR 研究发现，虽然开发者感觉 AI 让他们更快了约 20%，但实际上他们的速度慢了 19%¹⁰。

为什么会这样？研究者认为，这可能是因为：
– 开发者需要花时间审查和理解 AI 生成的代码
– AI 生成的不完美代码需要调试和修改
– 过度依赖 AI 可能导致开发者对代码库的整体理解不足

Stack Overflow 开发者调查显示，开发者对 AI 工具的积极情绪从 2023-2024 年的 70%+ 下降到了 2025 年的 60%，这表明随着更多人使用这些工具，他们开始更加清醒地认识到其局限性¹¹。

争议与分歧

Karpathy 的态度

值得注意的是，Andrej Karpathy 本人对 Vibe Coding 的态度其实是相对谨慎的。他认为这种编程方式适合”周末项目”和快速原型，但对于复杂的、可扩展的应用程序，传统编程方法仍然是必需的¹²。

Karpathy 也承认，AI 有时无法修复某些 bug，迫使开发者必须亲自介入。他的原始描述中并没有鼓励开发者完全放弃对代码的理解，但这个概念在传播过程中被一些创业公司和非技术用户夸大了。

社区的分化

关于 Vibe Coding 的讨论在社区中引发了明显的分化。Reddit 上出现了诸如”Why ‘Vibe Coding’ Makes Me Want to Throw Up”这样情绪激烈的讨论¹³，一些传统程序员对这种编程方式表达了强烈的反感。

与此同时，也出现了支持 Vibe Coding 的子社区（如 r/vibecoding 和 r/vibecoders，尽管这些社区后来已经停止活动）。Twitter/X 上也形成了围绕 Vibe Coding 的讨论社区。

这种分化反映了更深层次的问题：在 AI 时代，编程的本质是什么？我们应该如何看待开发者的技能和价值？

深度学习的价值

挫折是成长的必经之路

在讨论 Vibe Coding 的利弊时，一个核心问题是：深度学习对于编程来说是否仍然必要？

社区中的许多经验丰富的开发者强调了挫折和挣扎在编程学习中的重要性。他们的核心观点是：”你不应该避免挫折；你应该避免将其视为坏事。挫折是你走出舒适区的标志”。

这种观点认为，当你在解决一个复杂问题时经历的那种”卡住”的感觉，正是深度学习发生的时刻。你查阅文档、尝试不同的方法、分析错误信息、最终找到解决方案——这个过程让你不仅解决了眼前的问题，还建立了对相关概念更深刻的理解。

全局观的培养

深度学习的另一个价值是培养全局观。当你通过努力理解一个系统的各个部分如何协同工作时，你建立了一种心智模型，这种模型帮助你预测修改的影响、识别潜在的问题、做出更好的架构决策。

Vibe Coding 的批评者担心，过度依赖 AI 可能会导致开发者缺乏这种全局观。如果每个功能都是独立生成的，开发者可能无法理解整个系统是如何工作的，这使得在面对跨模块的问题或进行系统级优化时会变得困难。

技能的真正掌握

还有一个关于技能内化的问题。心理学研究表明，真正的技能掌握需要大量的练习和反馈。当你亲自编写代码、遇到错误、调试问题时，你正在建立强大的神经连接，这种连接使得相关知识能够长期保留并灵活运用。

如果 AI 总是为你提供解决方案，你可能无法获得这种深度的技能内化。你可能会知道”如何让 AI 做 X”，但不一定理解”X 是如何真正工作的”。这种差异在面对复杂、独特的问题时会变得明显。

系统化学习的不可替代性

在我看来，Vibe Coding 的工作经验仍然无法替代传统的系统化学习。原因有二：

首先，系统化学习帮助我们建立正确的系统观和方法论。传统学习是有结构的——从基础概念到高级应用，从简单到复杂，知识点之间有清晰的依赖关系和逻辑脉络。这种结构化的学习过程，让你不仅知道”怎么做”，还理解”为什么这样做”以及”还能怎么做”。而 Vibe Coding 是碎片化的、任务驱动的，你可能解决了眼前的问题，却没有在脑中建立起完整的知识地图。

其次，Vibe Coding 过程中人们的主动学习欲望会下降。当 AI 能够快速给出答案时，你很少会有动力去深挖背后的原理。更关键的是，AI 模型的输出具有内在的随机性——在没有充分标准化的情况下，同样的问题可能得到不同风格、不同实现方式的代码。这种不稳定性意味着你很难从 Vibe Coding 中积累出统一、稳定的知识框架。每次交互都像是在和一个”记忆不连贯”的老师学习，你学到的可能只是一堆零散的技巧，而不是可迁移、可复用的核心能力。

如何找到平衡

面对 Vibe Coding 的优势和局限，我们该如何找到适合自己的使用方式？社区中的专家和经验丰富的开发者提供了一些建议。

以”电脑”为例看 Vibe Coding

要理解如何正确使用 Vibe Coding，不妨想想我们是如何使用电脑的。

大多数人每天都在使用电脑，但真正理解电脑工作原理的人并不多。你可以不懂 CPU 架构、不懂操作系统内核、不懂网络协议栈，依然能够流畅地使用电脑完成日常工作。这看起来没什么问题——直到你遇到一个需要深入理解才能解决的故障。

Vibe Coding 也是如此。它让你可以不懂代码细节就能”用”起来，但这种”能用”是有边界的。

知道自己在做什么，比知道怎么做更重要。 即使你不写代码，你也需要清楚地知道你正在构建什么、它应该如何工作、数据流向何处。就像你使用电脑处理敏感文件时，你需要知道这些文件存在哪里、谁可以访问、备份策略是什么——即使你不懂文件系统的底层实现。在 Vibe Coding 中，你可以让 AI 生成代码，但你必须理解业务逻辑、数据流、安全边界。否则，你只是在盲目地点击”下一步”。

让 AI 以人类可审核的方式输出结果。 用过电脑的人都知道，最危险的操作往往是那些”一键完成”但你不知道它做了什么的操作。好的软件设计会在关键操作前给你确认提示，会记录操作日志，会提供撤销功能。使用 Vibe Coding 时同样如此：要求 AI 分步骤输出、解释每段代码的作用、生成可读的注释和文档。如果 AI 一次性生成了几百行代码而你完全看不懂，这不是效率，这是隐患。

定期查看源代码是必须的。 你可能不需要每天打开电脑机箱检查硬件，但你一定会定期检查磁盘空间、清理临时文件、更新软件。Vibe Coding 中的”源代码审查”就相当于这种日常维护。你不需要理解每一行代码的每一个细节，但你需要定期通读代码，确保你理解整体架构、关键逻辑、数据处理方式。将业务逻辑牢牢把握住，不能完全让 AI 自由发挥——否则你会发现，有一天你的项目变成了一个你自己都不认识的”黑箱”。

Vibe Coding 应该让你变得更强，而不是更懒。 电脑让我们能够更高效地工作，但真正受益的人是那些借助电脑学会了更多技能的人，而不是那些因为有了电脑就停止学习的人。同样，Vibe Coding 的正确打开方式是：把它当作一个持续学习的工具。当 AI 生成了一段你不理解的代码时，不要只是接受它，而是追问”为什么这样写”、”有没有其他方案”、”这种写法的优缺点是什么”。让每一次 AI 交互都成为一次学习机会，而不是一次偷懒的借口。

传统的工程思维依然有效。 电脑再强大，也需要人来规划任务、组织文件、管理流程。Vibe Coding 再便捷，也离不开传统的工程方法论：大规划——先从全局视角理解整个项目的架构和目标；拆解成小任务——将复杂功能分解为可管理的模块；将小任务啃通啃透——确保每个模块都能独立工作并通过测试；大规划统筹兼顾——在实现细节的同时不忘整体一致性。这套方法论在非 AI 时代管用，在 AI 时代同样管用。AI 可以加速每个小任务的完成，但规划、拆解、统筹的工作，仍然需要人来做。

先学基础，再用 AI

几乎所有的专家都同意：初学者应该先学习编程的基础，然后再将 AI 作为辅助工具。

Dev.to 的一篇文章强调，未来的道路应该是”传统基础与 AI 工具的结合”，它们不是互斥的¹⁴。多个教育机构也指出，AI 编码工具有其局限性，不能替代基础知识。

这意味着，即使你打算使用 Vibe Coding，你也应该首先学习：
– 编程语言的基本语法和概念
– 数据结构和算法
– 调试技巧
– 代码阅读和理解能力

有了这些基础，你才能有效地指导 AI、理解它生成的代码、并在出现问题时进行调试。

AI 作为推理伙伴，而非替代者

许多专家建议将 AI 定位为”推理伙伴”（reasoning partner），而不是编程的替代者。

社区的最佳实践建议：
– 不要让 AI 编写你大部分的代码
– 使用 AI 作为思考的伙伴，而不是答案的提供者
– 像 Claude、Gemini 这样的工具应该补充学习，而不是替代学习

GitHub 的官方指南也强调，AI 生成的解释应该深化你的理解，永远不应该替代你自己的分析¹⁸。

审查和理解所有 AI 生成的代码

一个实用的建议是：永远不要在不理解的情况下使用 AI 生成的代码。

这意味着：
– 仔细阅读 AI 生成的每一行代码
– 如果你不确定某段代码的作用，要求 AI 解释
– 在使用代码之前，尝试预测它的行为
– 运行代码并验证它的行为是否符合你的预期

这种”主动审查”的方法可以确保你即使在 AI 的帮助下，仍然在学习。

区分使用场景

另一个重要的策略是根据场景决定是否使用 Vibe Coding：

适合 Vibe Coding 的场景：
– 快速原型开发
– 一次性脚本或工具
– 学习新技术的基础概念
– 探索不同的实现方案

不适合 Vibe Coding的场景：
– 生产环境的安全敏感代码
– 需要长期维护的核心系统
– 你完全陌生的技术领域
– 性能关键或资源受限的代码

保持”慢速编程”的习惯

一些开发者开始倡导”慢速编程”（Slow Coding）的理念，即在某些情况下刻意不使用 AI 工具，保持手动编写代码的习惯⁸。

这种做法的目的是：
– 保持和深化对技术的理解
– 享受编程过程中的思考和创造
– 建立对代码的”感觉”和直觉
– 防止过度依赖 AI

你可以考虑将一定比例的时间（比如 20-30%）用于”慢速编程”，其他时间使用 AI 辅助。

名人的观点和建议

除了社区讨论，一些技术领域的知名人物也分享了他们对 AI 编程工具和学习的看法。

Andrej Karpathy

作为 Vibe Coding 概念的提出者，Karpathy 的观点常常被误解。他本人认为 Vibe Coding 适合特定场景（快速原型、周末项目），但并不鼓励开发者放弃对代码的理解¹⁶。他强调 AI 是一个强大的工具，但这个工具应该在有经验的开发者手中使用。

Scott Young

著名的学习专家 Scott Young 在他的文章《AI 时代还有什么值得学习》中探讨了在 AI 增强的世界中，哪些人类技能仍然有价值¹⁷。他讨论了三种场景：
– 人类在某些领域仍然比计算机更强
– AI 的能力停留在当前水平
– AI 对普通工作者的提升大于对熟练工作者的提升

Young 的核心观点是：AI 改变了哪些技能值得学习，但没有改变”深度学习仍然重要”这个事实。

Addy Osmani

Google Chrome 团队的工程师 Addy Osmani 分享了他进入 2026 年的 LLM 编程工作流¹⁸。他展示了如何在保持高效的同时，仍然保持对代码的深度理解。他的方法包括：
– 使用 AI 处理样板代码和重复性任务
– 亲自处理架构决策和核心逻辑
– 始终审查和理解 AI 生成的代码

Cassie Kozyrkov

Google 的首席决策工程师 Cassie Kozyrkov 在她对 Vibe Coding 的分析中提出了一个重要的观点：Vibe Coding 的问题不在于使用 AI，而在于如何使用 AI¹⁹。她强调，关键在于保持人类在过程中的主导地位和责任。

小结

Vibe Coding 代表了编程方式的一次重大变革，它既带来了前所未有的效率提升，也引发了关于学习深度和技能传承的深刻担忧。

从优势来看，Vibe Coding 能够显著提升开发效率、降低编程门槛、加速原型开发，这些价值不容否认。但从局限来看，安全漏洞、技术债务、学习深度下降、以及效率悖论等问题也是真实存在的，需要我们认真对待。

核心的问题可能不在于”是否使用 Vibe Coding”，而在于”如何使用 Vibe Coding”。专家们普遍认为，平衡是关键：先学基础再用 AI、将 AI 作为伙伴而非替代者、审查和理解所有生成的代码、根据场景选择使用方式、保持慢速编程的习惯——这些策略可以帮助我们在享受 AI 带来的效率的同时，仍然保持对技术的深度理解。

挫折和深度思考是人类成长的必经之路，这个真理在 AI 时代并没有改变。AI 可以加速我们的工作，但它不应该加速我们的学习——真正的理解和技能内化仍然需要时间、努力和大量的练习。我们需要的不是在效率和学习之间做选择，而是找到一种方式，让 AI 成为我们深度学习的助力，而不是障碍。

参考文献

Klover.ai – Vibe Coding: Karpathy’s Viral Term, Ng’s Reality Check. https://www.klover.ai/vibe-coding-karpathy-viral-term-ng-reality-check-klover-first-mover-advantage/
Stack Overflow Blog – Where developers feel AI coding tools are working—and where they’re missing the mark. https://stackoverflow.blog/2024/09/23/where-developers-feel-ai-coding-tools-are-working-and-where-theyre-missing-the-mark/
Reddit – Is vibe coding actually insecure? New CMU paper. https://www.reddit.com/r/programming/comments/1phf2f9/is_vibe_coding_actually_insecure_new_cmu_paper/
InfoWorld – Output from vibe coding tools prone to critical security flaws, study finds. https://www.infoworld.com/article/4116937/output-from-vibe-coding-tools-prone-to-critical-security-flaws-study-finds-2.html
Cybersecurity Advisors Network – AI-Assisted Software Development and the “Vibe Coding” Debate. https://cybersecurityadvisors.network/2025/08/06/ai-assisted-software-development-and-the-vibe-coding-debate-by-nick-kelly/
Stack Overflow Blog – A new worst coder has entered the chat: vibe coding without code knowledge. https://stackoverflow.blog/2026/01/02/a-new-worst-coder-has-entered-the-chat-vibe-coding-without-code-knowledge/
Dev.to – The “Shallow Developer” Trap: Why AI Code Breaks in Production. https://dev.to/samuel_ochaba_eb9c875fa89/the-shallow-developer-trap-why-ai-code-breaks-in-production-37o4
Gitconnected – I Spent 2025 Obsessed with AI. Here’s Why I’m Going Back to Slow Coding in 2026. https://levelup.gitconnected.com/i-spent-2025-obsessed-with-ai-heres-why-im-going-back-to-slow-coding-in-2026-0cd7699e0f38
Leon Furze (LinkedIn) – The problem with “vibe coding” for beginners. https://www.linkedin.com/posts/leonfurze_artificialintelligence-aieducation-activity-7321289353169715201-Rpiw
Harvard Business Review – AI Tools Make Coders More Important, Not Less. https://hbr.org/2025/12/ai-tools-make-coders-more-important-not-less
Stack Overflow Developer Survey – AI | 2025 Stack Overflow Developer Survey. https://survey.stackoverflow.co/2025/ai
CodeGPT Blog – “Vibe Coding”: The Future of Development or a Hype?. https://www.codegpt.co/blog/vibe-coding-future-or-hype
Reddit – Why ‘Vibe Coding’ Makes Me Want to Throw Up?. https://www.reddit.com/r/programming/comments/1jdht20/why_vibe_coding_makes_me_want_to_throw_up/
Dev.to – Teaching Code in the AI Era: Why Fundamentals Still Matter. https://dev.to/aspittel/teaching-code-in-the-ai-era-why-fundamentals-still-matter-1k1g
GitHub Blog – What AI is actually good for, according to developers. https://github.blog/ai-and-ml/generative-ai/what-ai-is-actually-good-for-according-to-developers/
Tanium Blog – What is Vibe Coding? The Pros, Cons, and Controversies. https://www.tanium.com/blog/what-is-vibe-coding/
Scott Young – What’s Still Worth Learning in a World With AI?. https://www.scotthyoung.com/blog/2025/11/03/ai-whats-worth-learning/
Addy Osmani (Medium) – My LLM coding workflow going into 2026. https://medium.com/@addyosmani/my-llm-coding-workflow-going-into-2026-52fe1681325e
Cassie Kozyrkov (Substack) – What is Vibe Coding?. https://decision.substack.com/p/what-is-vibe-coding

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