本文旨在为广大AI产品经理及科技爱好者揭开“VibeCoding”神秘的面纱。我们将层层深入，探究AI是如何从一个只能“聊天”的大语言模型，一步步获得感知环境、操作文件的“手脚”，最终进化到能够理解复杂部署流程、打通从编码到上线的“最后一公里”。理解其工作原理，不仅能帮助我们消除不必要的焦虑，更能启发我们如何更高效地利用这些强大的工具。

一、AI辅助编程与VibeCoding

“程序员很快就要被AI取代了”——这样的论调在科技圈中此起彼伏，引发着行业内广泛的讨论与焦虑。还记得Cursor在24年刚刚爆火的时候，这种焦虑情绪达到了顶峰。

大量非开发人员使用这种AI工具开始辅助编程。其中最著名的要数“小猫补光灯”这个app案例：

创始人陈云飞虽然没有系统学过编程，但借助AI工具Cursor，他从产生想法到完成开发，前后仅花了1个小时。他在App里预设了四种补光图片，同时内置了双区域分屏补光、亮度调节等功能，用户只需打开就能直接补光。没想到Pro版上架4小时内就冲上付费总榜第一，截至2024年12月，两款App的总下载量接近20万，成为了AI原生时代的一款爆款小体量应用。

而所谓“VibeCoding”，并非特指某一款具体的产品（这个术语由著名AI研究员AndrejKarpathy在2025年初提出），是一种全新的开发体验：

开发者通过自然语言与AI流畅交互，将脑海中的想法无缝转化为可执行的代码，甚至一键完成云端部署。这是一种近乎“心流”的创造过程，AI仿佛真正领会了你的“Vibe”（感觉、意图），并化身为高效的执行者。

什么是VibeCoding？从“精确指令”到“感觉对味”

要理解VibeCoding，我们首先需要认识到，它不仅仅是一个新工具或新技术，更是一种人机交互思想的根本性转变。它标志着我们正在从一个要求机器“听懂命令”的时代，迈向一个机器能够“领会意图”的新纪元。

“Vibe”的精髓：传递意图，而非命令

“VibeCoding”这个词本身就极具启发性。它的核心不在于“Coding”（编码），而在于“Vibe”（氛围、感觉）。它强调的是，我们向AI传递的是一个整体的感觉、最终的意图和期望的用户体验，而不是一行行语法精确、逻辑严密的代码。这与传统开发模式形成了鲜明对比，后者要求的是清晰、明确、无歧义的指令。

为了更直观地理解，我们可以借助一个生活中的比喻：

假设你想请一位顶级大厨为你做一道菜。

传统编程就像是给他一份详尽的菜谱：取5克盐、10毫升酱油，将烤箱预热到180度，烤20分钟……你必须精确定义每一个步骤和参数，错一步都可能导致失败。

VibeCoding则像是告诉大厨：“我想要一道尝起来有地中海夏日傍晚感觉的菜，口感要清爽，带一点柠檬的酸甜和罗勒的清香。”你描述的是最终的“Vibe”，而大厨会凭借他的专业知识和经验，将这个抽象的感觉转化为一道具体的美味佳肴。

AI在VibeCoding中扮演的，正是这位“顶级大厨”的角色。

这种交互方式的转变，其本质是从面向过程的命令进化为面向结果的描述。我们可以通过以下对比来加深理解：

传统方式：聚焦于“如何做”，需要提供清晰、无歧义的步骤。用户是“指令下达者”。

VibeCoding：聚焦于“要什么”，允许用模糊、高层次的自然语言描述最终目标。用户是“愿景描绘者”。

这本质上是从命令式（Imperative）到声明式（Declarative）交互的跃迁——我们不再需要告诉AI每一步“怎么做”，只需要声明我们“要什么”。

两种运作“心智模式”

在实践中，VibeCoding并非铁板一块，而是根据使用者的目标和对代码的控制程度，呈现出两种主流的应用模式。与其将它们视为非黑即白的选择，不如理解为一个连续的光谱，光谱的两端代表着不同的工作心智模型。

“纯粹”VibeCoding（原型验证者的心智模型）：这是VibeCoding最激进、最富探索性的一端。在这种模式下，使用者完全信任AI的输出，将速度和实验性置于代码的严谨性之上。

Karpathy将其描述为“完全沉浸于感觉，甚至忘记代码的存在”。这种模式的核心在于，使用者可能在不完全理解每一行代码的情况下接受并运行它。这对于产品经理来说是完美的工具，尤其适用于快速验证一个新想法、构建“一次性周末项目”或开发MVP，因为其首要目标是快速获得市场反馈。

负责任的AI辅助开发（专业工程师的心智模型）：这是光谱的另一端，代表了VibeCoding在专业、严肃的开发场景中的应用。在这里，AI不再是唯一的创造者，而是一个强大的“AI结对编程伙伴”。开发者会引导AI生成代码，但随后会进行严格的审查、测试，并确保自己完全理解这些代码，最终对产品的质量负全部责任。

正如程序员SimonWillison所说，如果你审查并理解了AI生成的每一行代码，那么你只是在使用一个高级的“打字助理”，而非真正意义上的“纯粹”VibeCoding。这种模式旨在提升专业人员的生产力，而非取代专业判断。

对于AI产品经理而言，理解这两个“心智模式”至关重要。它提供了一个清晰的决策框架：你的工作并非简单地在“玩具”和“生产级系统”之间做选择。当你使用VibeCoding工具构建一个用于向工程师交接的高保真交互原型时，你的行为就位于这个光谱的中间地带——你追求比“纯粹”模式更高的保真度和逻辑严谨性，但又不像专业工程师那样对生产环境的最终代码负全责。你在这个光谱上的位置，完全由你的当前目标（是追求速度，还是追求稳健性）来决定。

那么，就让我们从故事的起点开始，看看AI最初面临的那个根本性瓶颈。

二、最初的瓶颈：为什么大语言模型（LLM）只是个“聊天机器”？

要理解后续所有技术方案的价值，我们必须首先认识到AI编程在起步阶段面临的一个根本性困境。这个困境源于大语言模型（LLM）的核心本质。

无论模型的能力看起来多么强大，其本质上依然是一个“聊天机器”。它的核心机制是接收一段文本（Prompt），然后生成一段相关的文本作为回复。它本身无法主动与外界交互，更不能直接访问或操作我们本地计算机上的文件系统。

在这种限制下，最早期的AI辅助编程体验是极其低效和繁琐的。程序员们只能扮演“搬运工”的角色：

从本地代码编辑器中复制一段代码。

将其粘贴到AI的聊天框中，并附上修改指令。

等待AI生成回复。

再将AI回复的代码复制出来，粘贴回本地编辑器进行调试。

这个不断循环的“复制-粘贴”过程，严重割裂了开发者的心流。问题的根源就在于AI“看得见”你发给它的文本，却“摸不着”你电脑里的真实文件。正是为了突破这一核心瓶颈，为AI装上能够感知和操作现实世界的“手”和“脚”，AIAgent的概念应运而生。

三、第一次飞跃：AIAgent，为模型装上“手”和“脚”

AIAgent的出现，是AI从“能说”到“能做”的关键一步，也是整个VibeCoding技术体系的基石。它巧妙地在抽象的语言模型与具体的本地环境之间架起了一座桥梁。

从定义上看，AIAgent是一个运行在开发者本地的小程序，充当着大语言模型与本地代码之间的“中间层”。它的核心工作机制可以分解为以下三步：

预定义能力：开发者会预先为Agent编写好一系列用于操作本地环境的函数。基础能力包括read_file(读取文件)、write_file(写入文件)等文件操作，而更强大的Agent甚至还能浏览网页、执行终端命令等等。

打包请求：当用户发出指令时（例如“帮我修复这个bug”），Agent会将这些预定义好的函数名和用法，连同用户的指令（Prompt）一起打包，发送给云端的大语言模型。

转译与执行：大语言模型在理解了用户的意图和自己可用的“工具”（即那些函数）后，并不会直接返回代码，而是回复一条指令，告诉本地的Agent：“请帮我调用write_file函数，向某某文件写入如下内容”。Agent接收到指令后，在本地执行相应的函数，从而间接地完成了对本地文件的读写操作。

在拥有了读写文件的能力后，AI如何高效且准确地修改代码成为了下一个关键问题。对此，业界探索出了两种主要方式，其中一种凭借其高效和可靠性脱颖而出。

方法一（低效）：直接生成修改后的完整文件

这种方式简单直接，但弊端明显。哪怕用户只想修改一个字符，AI也必须将整个文件重新生成一遍。这不仅效率低下、浪费计算资源（Token），更致命的是，当文件很长时，AI很难保证在修改目标区域的同时，完美复现其他未改动的部分，极易引入新的bug。

方法二（高效）：使用“Diff格式”进行增量修改

这是目前绝大多数AI编程工具采用的方案。“Diff格式”是一种文本格式，它不包含完整的文件内容，而是精确地描述：“哪个文件的第几行，需要被替换成什么新的内容”。这种格式的优势在于：

历史悠久，算法成熟：像Git、SVN这类版本控制工具早已普遍使用Diff算法，技术非常成熟。

模型擅长，根植于训练数据：模型生成Diff格式的超强能力并非巧合，而是其训练数据使然。它的训练语料库（整个互联网）中充斥着海量的Git提交记录和版本控制历史，这使得它实际上是在说一种自己被深度训练过的“母语”。

校验机制，提升可靠性：为了防止模型理解错误，Agent在应用Diff修改前，会先进行一步校验——检查Diff中引用的原始代码片段是否与当前本地文件的内容完全一致。如果不一致，说明模型可能“看错了”，Agent会放弃本次修改并发起重试。这一机制极大地保证了代码修改的准确性。

至此，通过AIAgent和Diff格式，AI终于拥有了可靠的“手”和“脚”，可以动手修改我们的代码了。但人们很快发现，它的“大脑”似乎还不太灵光，经常犯一些低级错误，这又是为什么呢？

四、智能的升级：上下文（Context）是提升AI“智商”的关键

为AI提供了操作能力后，它的“智能”程度在很大程度上取决于它对当前工作环境的理解深度。上下文（Context），正是连接AI与开发者真实工作场景、提升其“智商”的关键。

如果仅仅依赖用户输入的简短指令，AI的表现常常会显得非常“笨拙”。有两个经典的例子：

IDE（代码编辑器）明明已经用红色波浪线高亮了语法错误，AI却像没看见一样，反复修改多次才能改对。

AI信誓旦旦地要去修改一个文件，结果那个文件在项目中根本不存在。

这些问题的根源在于信息不对称：AI看不到开发者屏幕上丰富的环境信息。聪明的工程师们意识到，解决办法很简单——把开发者能看到的信息，也一并“喂”给AI。

因此，现代的AI编程工具在向大语言模型发送请求时，除了用户的指令外，还会主动收集并附上大量的上下文信息。这些信息通常包括：

当前项目的完整文件结构树

用户光标所在或正在查看的文件名

编辑器中所有已打开的文件标签页

命令行（终端）的最新输出内容（尤其是报错信息）

甚至，当前的时间

这样做的最终目的，是让AI看到的“现场”与用户看到的几乎一模一样。通过尽可能多地提供环境信息，AI能够更准确地理解用户的真实意图，洞察代码之间的关联，从而做出更智能的判断，让整个编程过程变得无比流畅。

解决了本地编码的智能化问题后，一个更大、更复杂的挑战摆在了面前：如何让AI跨越从本地到云端的鸿沟，完成代码的最终部署？

五、打通最后一公里：从本地代码到云端部署

如果AI只能在本地生成代码，却无法将其部署上线，那么它的价值将大打折扣，VibeCoding的闭环体验也无从谈起。自动化部署是实现端到端开发自动化的“最后一公里”，但其过程远比本地编码复杂。

部署上线通常涉及一系列繁琐的操作，比如配置后台服务、建立数据库、设置域名等等。这些操作超出了传统AIAgent读写本地文件的能力范畴。为了让AI也能胜任这些复杂的云端任务，业界引入了两项关键技术：MCPs和工程模板。

MCPs：AI的“技能插件系统”

你可以将MCP（Machine-CrediblePlan）理解为AI编程机器人的“技能插件”或“扩展程序商店”，就像我们为浏览器安装扩展程序来增强功能一样。

MCPs允许AI编程机器人动态地安装新的“技能包”，使其能够去操作那些它原本不懂的外部系统。例如，云服务商可以提供一个MCP，其中包含了操作自家云平台的各项技能，如管理数据库、上传静态网页、创建云函数等。当AI需要执行这些操作时，它就可以通过调用MCP提供的接口来完成。

工程模板：给AI的“专属说明书”

MCP解决了“如何做”的问题，但还有一个“做什么”和“怎么写”的问题。每个云平台的API接口都千差万别，而且新的云服务层出不穷，AI模型不可能提前学完所有平台的实现细节。

这背后更深层的原因是，网站上线后，是网站自身的代码在持续访问云资源（如读写数据库），而此时此刻AI早已不在场了。因此，AI在最初编写代码时，就必须使用目标云平台指定的、正确的API和库，确保最终生成的代码具备独立在云环境中运行的能力。

为此，云平台通常会提供一套完整的工程模板。这些模板中不仅包含了项目所需的库和配置文件，最重要的是，它内置了一份“给AI看的提示词（Prompt）”。这份专属说明书会非常清楚地告诉AI：

针对本云平台，代码应该遵循什么样的结构。

应该如何调用API来访问数据。

应该如何执行部署流程。

甚至，当遇到未知问题时，应该如何去查询该平台的线上文档。

这份内置的提示词会在开发过程中，自动与用户的指令合并，一同发送给大语言模型，引导它生成完全适配特定云平台的代码。

结合了AIAgent、丰富的上下文、MCP技能插件和工程模板说明书后，一个完整的自动化开发与部署流程终于成形。

六、完整流程复盘：一次“VibeCoding”体验的全过程

现在，让我们将前面所有的技术点串联起来，复盘一次完整的“VibeCoding”用户体验，以建立一个全局的认知。

用户发起请求：用户在Cursor或者ClaudeCode说：“帮我写一个网站”。

Agent收集信息：机器人（AIAgent）开始工作。它自动收集IDE中的各种上下文信息（文件读写接口、当前报错、已打开的文件等），同时读取工程模板中自带的那份“给AI的提示词”。

信息打包发送：Agent将[用户需求]+[模板提示词]+[环境信息]三者打包，一同发送给云端的大语言模型。

LLM生成代码：模型根据收到的完整信息，立刻理解到这个程序未来将部署在特定的云服务上。于是，它选用该平台对应的接口来编写代码，并以高效的“Diff格式”返回给本地的Agent。

Agent应用修改：Agent接收到Diff后，先校验其引用的代码是否与本地文件匹配。校验通过后，应用修改。这个过程可能会根据代码的复杂性进行反复打磨和迭代修正，直到整个网站功能完成并在本地成功运行。

用户发起部署：用户测试无误后，发出新指令：“上线网站”。

Agent调用MCP：因为项目一开始就配置好了该云服务的MCP，Agent此时会将MCP提供的部署函数信息发给AI模型。模型分析后，返回一条指令，引导Agent调用相应的MCP服务。

完成云端部署：MCP服务接收到指令后，开始操作云平台，自动完成建立数据库、配置域名、上传文件等所有上线工作。

通过这个流程，AI真正打通了从创意到产品的全链路。对于一些简单项目，它甚至实现了“零基础写代码，零基础上线运维”的理想体验。

七、从原理到实践：高效使用VibeCoding类工具的三大技巧

理解了上述工作原理后，我们就能更有策略地使用这类AI编程工具，将它们的效能发挥到最大。以下是三个基于技术原理的实用技巧。

技巧一：明确你的“最终目的地”

操作建议：在开始编码前，尽量选择或配置好与你目标部署环境相匹配的工程模板。从第一句指令开始，就明确告诉AI你的程序未来将在哪个云平台上运行。

原理解析：正如前文所述，AI需要依赖“工程模板”中的专属提示词和配置，才能写出适配特定云平台API的代码。一开始就指明方向，可以从根本上避免后期因平台不兼容而导致的大量重构工作。

技巧二：为AI创造一个“信息丰富的现场”

操作建议：在向AI提需求时，尽可能打开所有相关的代码文件，保持项目结构清晰。如果遇到错误，将完整的错误信息或终端输出一并提供给它。

原理解析：上下文是提升AI“智商”的关键。你提供给AI的环境信息越丰富、越接近你的真实工作场景，它就越能准确地理解你的意图，生成高质量、高相关性的代码。

技巧三：将大任务拆解成小步骤

操作建议：避免提出“帮我写一个完整的电商网站”这样模糊而庞大的需求。应将其分解为“创建用户数据库表”、“编写用户注册接口”、“实现商品展示页面”等一系列具体、可验证的步骤，引导AI逐步完成和测试。

原理解析：AI的核心工作流程是“接收指令→生成代码（Diff）→应用修改→验证”的循环。小而明确的指令更符合其工作模式，能够显著提高单次任务的成功率和代码的准确性，让你能更好地掌控开发节奏。

八、结论：AI取代的是“手”，而非“心”

回到最初的问题：“程序员真的被取代了吗？”

当我们深入了解了AI编程工具的演进历程后，会发现答案并非如此。我们花了很长时间，一步步将自己的技能、工作流、甚至部署经验“教会”了AI。我们拆解自己的能力，打包成提示词和工具，目的正是为了将自己从陷入每一个if-else反复挣扎的泥潭中解放出来。

如果说程序是人类意志的延伸，那么今天的AI并非让人类退出创造过程，而是将人送回了它真正的起点——回到那个有想法、愿意创造的自己，就像某天灵光一闪、第一次想到让AI通过Agent自己写程序的那个程序员一样。

它取代的是我们敲键盘的手，而不是第一个想法的心。

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