17 岁辍学的 Gabriel Petersson 通过 ChatGPT 自学数学和机器学习成为了 OpenAI Sora 团队的研究科学家；[1] 奥地利开发者 Peter Steinberger 曾在过去 18 个月内一口气完成了 30 个开源项目的开发，这些 “预训练” 积累让他能快速迭代新想法，最终造就了爆款项目 OpenClaw（小龙虾）的诞生。最近这些令人耳熟能详的开发者一战成名案例其实都与一个热门概念——Vibe Coding（氛围编程）密切相关。

氛围编程最早由 AI 研究员安德烈·卡帕西 (Andrej Karpathy) 于 2025 年 2 月提出，它描述了一种工作流程：主要角色从逐行编写代码转变为引导 AI 助手，通过更具对话性的过程来生成、完善和调试应用程序。这样一来，开发者就可以腾出精力思考应用程序的整体架构或主要目标，而实际的代码编写工作则由 AI 负责。[2]

那么氛围编程与传统编程的区别是什么呢？又有哪些独特优势呢？氛围编程的经典应用场景又有哪些呢？

本份研报将从氛围编程的概念出发，详细阐述其技术基础，并对其典型应用场景进行梳理；同时，还将对 Infinity Ground、Poof、DreamsPace、ChainGPT、iBuild 等 Web3 领域的知名氛围编程项目进行案例研究；最后，提出当前氛围编程面临的挑战和局限性，并对其前景进行展望。通过阅读本研报，读者将有望全面理解 Web3 行业氛围编程赛道的当前现状和未来发展潜力。

作者：Felix，外捕研究（Web3Caff Research）研究员

封面：Photo by Dima Solomin on Unsplash，Typography by 外捕研究（Web3Caff Research）

字数：全文近 13000 字

说明：由于篇幅原因，本份研报分为上下两篇发表，上篇（包含章节：氛围编程介绍、技术组件、核心优势、氛围编程应用场景）请点此访问，本篇为下篇（代表性项目、氛围编程面临的挑战、前景展望），即完结篇

目录

  • 氛围编程介绍
    • 概念定义
    • 应用方式
    • 与传统编程的区别
  • 技术组件
    • 智能体
    • 大型语言模型
    • Skills
    • MCP
  • 核心优势
    • 提升开发效率
    • 释放创造力
    • 实现开发民主化
    • 在实践中学习
  • 氛围编程应用场景
    • 快速原型开发与概念验证
    • 超级个体
    • 创作者经济
    • 人机协作网络
  • 代表性项目
    • Infinity Ground
    • Poof.new
    • Dreamspace
    • ChainGPT
    • iBuild
    • 小结
  • 氛围编程面临的挑战
    • 技术复杂性
    • 代码质量与性能问题
    • 调试挑战
    • 长期维护与迭代更新困境
    • 潜在的安全风险
  • 前景展望
  • 要点结构图
  • 参考文献

代表性项目

笔者特别提醒：以下内容仅为客观分析氛围编程赛道的生态发展情况，并不构成任何提议和要约，请您勿以此信息进行相关决策，并请您严格遵守您所在国家和地区的法律法规（中国大陆读者强烈建议阅读《中国大陆涉及区块链与虚拟货币相关法律法规整理及重点提要》），不参与任何您所在国家和地区法律禁止内的相关金融行为。

当前 Web3 领域的代表性氛围编程项目主要有 Infinity Ground、Poof.new、Dreamspace、ChainGPT 以及 iBuild 这 5 个。它们的具体介绍如下：

Infinity Ground

Infinity Ground 致力于成为面向 Vibe Coders（氛围编程者）的领先区块链基础设施，让任何人都能通过自然语言和智能体协作构建和拥有去中心化应用程序。[16]

（1）Agentic IDE

Infinity Ground 目前的核心产品是其去中心化 Agentic IDE——一个由 AI 智能体驱动的革命性开发平台。用户可以使用自然语言描述他们想要构建的内容，系统即可生成功能齐全的 dApp，无需任何编码知识。

其主要特性包括：

本文共计 8006 字，订阅会员后继续查阅

Vibe Coding（氛围编程）赛道万字研报（下篇）： “编程平权”时代的到来能否推动 Web3 应用的大爆发？全景式拆解其技术基础、核心优势、应用场景、代表性项目、风险挑战及未来潜力-外捕研究 Web3Caff Research Vibe Coding（氛围编程）赛道万字研报（下篇）： “编程平权”时代的到来能否推动 Web3 应用的大爆发？全景式拆解其技术基础、核心优势、应用场景、代表性项目、风险挑战及未来潜力-外捕研究 Web3Caff Research
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