Vibe Coding（氛围编程）赛道万字研报： “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

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

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

氛围编程介绍

概念定义

氛围编程是一种新兴的软件开发实践，它利用 AI 从自然语言提示中生成功能性代码，从而加速开发，并降低应用程序构建的技术门槛，使不具备编程经验或完全无编程基础的用户亦能参与其中。本质上，氛围编程属于 AI（包括 AI 智能体）在软件开发领域的一种应用方式，既可依托单一智能体实现，亦可由多个智能体协同完成。[3]

氛围编程的目标是创建一个人工智能驱动的开发环境，在该环境中，AI 智能体可作为编码助手，实时提出建议、自动执行繁琐的流程，并生成标准的代码库结构。[4]

应用方式

氛围编码本质上是用户与编码工具之间的一种协作循环，通常遵循以下步骤：[5]

（1）撰写提示指令

整个过程始于用户的输入。编写高质量编程提示的关键在于具体明确。例如，与其宽泛地提出 “创建一个按钮”，不如更精确地描述为 “创建一个亮红色、圆角的 ‘注册’ 按钮。当用户将鼠标悬停于其上时，按钮应略微放大”。在此过程中，用户并非在直接编写代码，而是在提供设计规范与功能需求。

（2）氛围编程工具解析提示指令

提交提示后，诸如 Claude Code 之类的工具便开始运作。它会分析用户的语句，识别关键要素与核心意图。例如，它会将 “按钮” 识别为 HTML 元素，将 “亮红色” 和 “圆角” 识别为 CSS 样式属性。该模型通过分析上下文，预测并组合满足你请求所需的 HTML、CSS 乃至 JavaScript 代码。这是一个涉及复杂模式识别与语言转换的过程。

（3）系统生成代码

AI 通常在数秒内即可生成实际代码。以按钮为例，它可能会产生一个包含 HTML <button> （网页按钮）标签以及相应 CSS 规则的代码片段，用以设定按钮的颜色、形状及悬停效果。这段代码随即会在氛围编码工具中呈现，使用户能够即时看到可视化结果。用户不仅能看到代码本身，更能直接观察并测试用户所请求的红色按钮。如有需要，用户也可以检视和编辑生成的代码。

（4）进行审查与迭代

初次生成的版本很少是最终定稿。此时轮到用户评估输出结果：按钮的外观是否恰当？悬停效果是否符合预期？氛围编码本质上是一个迭代过程。如果效果不尽理想，用户可以进一步完善指令，例如提出：“很好，但请将按钮上的文字改为白色并加粗。” 人工智能将接收用户的反馈，相应调整代码并展示新版本。如此循环往复，直至最终效果完全符合用户的设想。

总而言之，氛围编码通过将人类的意图描述转化为机器可执行的代码，并在即时反馈与持续修正中，实现高效的人机协作式软件开发。

本文共计 12724 字，订阅会员后继续查阅

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