Vibe Coding（氛围编程）快播小电影，如今成为硅谷最新流行语。

初度提议这一意见的 AI 大神 Karpathy，再度共享了我方的编程新姿势——用 Swift 编写首个完好意思卡路里跟踪的 iOS 诈欺。

令东说念主骇怪的是，他全齐莫得 Swift 编程警戒，也莫得翻阅任何文档。

通过与 ChatGPT 的多轮对话，Karpathy 仅用 1 小时完成通盘开发过程，并收效部署得手机上。

不仅如斯，在氛围编程爆火之后，各路网友纷纷开发各式游戏、网页等种种诈欺，以致就连科技公司也挂上招聘"氛围编程师"的职位。

一则 YC 招聘缘由中，明确提议使命内容中的 50% 代码，均是由 AI 完成，年薪高达 120k 好意思金（87 万元）。

职位先容中，每天神命 12~15 小时，却成为了全网的华点。

若是 AI 真的进步了出产力，为啥还会有东说念主每天狂干 12~15 个小时呢？

一、400 行代码，ChatGPT 化身编程导师

Karpathy 何如用嘴，速即完成一个 iOS 诈欺的开发？

推文中，他具体共享了我方与 ChatGPT 对话的四次过程：启动诈欺；功能增强；使用 AppStorage 抓久化数据；部署得手机。

在启动诈欺阶段，Karpathy 从 0 起初，告诉 ChatGPT 我方的需求：刚刚下载了 Xcode，但愿用 SwiftUI 构建一个 iOS 诈欺。

ChatGPT 在接下来开启了"手把手"素养。

最初装配和启动 Xcode，就这个关键仍是细巧到，掀开点击具体某个选项。然后建立形态，包括定名、界面、编程话语等遴荐。

接下来，ChatGPT 还提供了基础代码，包括 SwiftUI 的界面布局和逻辑终了，匡助 Karpathy 快速搭建了一个可运行的原型。

有了原型之后，便起初实操了——构建一个体脂跟踪的计时器 APP。

Karpathy 就像一位居品司理通常，给出了我方的具体条款："计时器"主要体现随时间变化而当然糟践的热量，用大号数字表露在屏幕中央，还要每秒更新一次糟践的热量。

ChatGPT 按照指示，给出了分手构建过程，以及下一步建议。

接下来，Karpathy 还条款其给出不同按键对应的功能代码搭建过程，以及每秒更新的建立。

第二部分，在基础版块完成之后，等于去作念功能增强。

比如，支抓明暗模式切换，浮浅的加减按钮、触觉响应和动画等，ChatGPT 均提供了具体的代码片断和终了建议。

为了让数据在诈欺关闭后依然保存，Karpathy 还向 ChatGPT 考虑了何如使用 AppStorage。

ChatGPT 注目造就了 AppStorage 的使用方法，并帮他将卡路里数据存储到 UserDefaults 中。

终末一步，Karpathy 需要将这款诈欺部署到 iPhone 上，ChatGPT 劝诱他完成了 Xcode 建立、文凭成立、开发部署的形态，并最终让诈欺收效运行在手机上。

经过 1 小时的对话，卡路里计时器的诈欺完成了。

底下是计时器的主邀功能，一共 200 行代码，唯有几个 UI 元素和一些浮浅的逻辑。

第二天，Karpathy 又通过与 ChatGPT 的 3 次对话，为诈欺添加了一些新功能：动画环、将固定值表露在 [ -3500， 3500 ] 区间内。

刚刚，他还为其添加了日记、为 +100/-100 添加小字阐发并荫藏 BMR 两个功能。

甘休现在，这款诈欺代码也仅有 400 行。

二、网友荒诞整活

跟着氛围编程越来越火，圈内大佬 Min Choi 也追想了一波成果拔群的案例。

开发者 Luke Van In 用大致 1 万行 Claude 编写的代码构建了一款游戏。

他觉得，现时代码库的复杂库仍是接近可控的极限，Claude 仍是大致重构 20% 代码，并自动添加了火器反冲力和镜头抖动的成果。

关于贴花系统，Luke 又借助了 Grok 进行了一些手动调度。

xAI 工程师 kache 成立了一种方法，不错动态再行加载客户端和处事器逻辑，无需用户刷新页面，就不错及时更新和迭代。

他还专诚强调，若是我方明晰思要作念什么，氛围编程才能发扬其上风。

还有一位开发者 Louie Bacaj 仅用 Claude 3.7+o1 Pro，在几个小时内通过氛围编程作念出一个益智游戏。

还有脚色饰演的小游戏，亦然通过氛围编程就能完成。

还有东说念主用两条提醒，就能让游戏中 NPC 驾驶飞机。

三、不是扫数 AI 扶直编程齐是"氛围编程"

值得郑重的是，并不是所灵验上 AI 扶直的编程，齐能称之为"氛围编程"。

在最近的一篇博客中，着名 web 框架 Django 的共同作家 Simon Willison，就对这一意见进行了相等详备的阐发。

何况，还获取了"发明东说念主" Karpathy 的大加赞誉：

就个东说念主体验而言，当我处于访佛底下这条狗的景况时，就会称之为"氛围编程"——比如昨晚开发 iOS 诈欺时的场景。

但试验开发中，我很少透彻放任 AI 解放发扬，更多时候保抓着渐进式迭代：审阅生成代码、分阶段加多复杂度、通过抓续提议澄莹问题来缓缓结实模块间的交互逻辑。

氛围编程正那时

自从 Andrej Karpathy 在 2 月 3 日初度提议"氛围编程"后，这一意见当场登上各大主流媒体，并激发广泛线上筹划。

为了幸免偏离初志，这里必须强调——氛围编程毫不等同于借助 LLM 编写代码，而是在不审查 LLM 产出代码的情况下构建软件。

"氛围编程"不错让你全齐千里浸在氛围中，拥抱指数级跨越，以致健忘代码本人的存在。这是因为 LLM（举例 Cursor Composer 搭配 Sonnet）仍是变得弥散优秀。我以致不错只用 SuperWhisper 与 Composer 进行对话，真的无需摸键盘。

我会提议最基础的条款，比如"将侧边栏的内边距减半"。何况老是点击"一齐接管"，而不去稽查代码互异。遭受报错，就平直复制到对话框中让 LLM 去种植。代码的复杂进程已超出我的平常认识，真要结实必须逐行细读。有时 LLM 无法种植 bug，我就平直绕过或偶然调度直到问题消散。

关于周末强横作念的形态来说，可谓是充幽闲思。仅仅不雅察、口述、运行、复制粘贴，收尾果然大部分齐能跑通。

行为禀赋异禀的资深门径员，Andrej 本无需 AI 扶直。他遴荐这种编程姿首，是因为尝试荒诞的创意充满乐趣，且 LLM 的代码生成速率比最顶尖的东说念主类门径员快几个数目级。

关于低风险的原型开发，何不摈弃让它发扬？

使用 LLM 写代码 ≠ 氛围编程

与专科软件工程师使用 LLM 的姿首比较，这种"健忘代码存在"的开发姿首有着本色互异。

最初，软件工程师需要构建的是适应多重表率的系统——不仅要可考据运行，还需具备东说念主类可读性（及机器可剖析性），并能相沿始终迭代开发。

其次，软件工程师需要在同期研讨显性需求与隐性禁止的情况下，从数十种潜在决策中筛选出最优解，进而终了性能、可窥察性、安全性、可珍爱性、老本效益等缱绻之间的均衡。

第三，软件工程师还需要对代码进行审查。出产环境 AI 扶直开发铁律是：任何无法向其他东说念主精准阐发使命旨趣的代码，齐谢却进入版块库。

不丢脸出，当 LLM 生成代码后，软件工程师会完好意思地引申审查、测试，以及确保可阐发性这一系列历程。也等于说，这本色上仍是传统软件开发范式。器具链中是否包含 LLM，并不改换工程实践的属性。

氛围编程的价值

固然氛围编程 ≠ 用 LLM 进行编程，但这并不虞味着它是一种不负拖累的开发姿首。

这种冲破性的编程体式，实则蕴含着改换宇宙的潜能——让数百万莫得计较机学位或经过编程培训的平庸东说念主，也能借助器具，让计较机完成高度定制化任务，打造属于我方的个性化器具。

如斯一来，那些正本和编程没什么杂乱的东说念主可能会因此点火体恤，并最终成长为专科开发者。这个行业的最大壁垒——如同攀缘峭壁般的运行学习弧线——将被氛围编程透彻铲去。

而资深的工程师们，也不错借此测验我方对模子能力边界的认识。正如斯前所呈报的，使用 LLM 编码如同在遮蔽时间雷区的迷宫中探索，需要抓续蕴蓄直观警戒。

一句话追想等于快播小电影，"氛围编程"值得扫数"段位"的开发者切身干涉体验。