Vibe Coding vs 传统编程？我们汇总了200+开发者真实观点_服务软件

1. 一文搞懂什么是 Vibe Coding？以及推荐的工具？

2. Vibe Coding爆火，让编程像点外卖一样简单

3. 编程以死，欢迎来到Vibe Coding。

4. Vibecoding

5. 程序员圈爆火的Vibe Coding，是效率神器还是\

6. Vibe Coding 零基础教程学习笔记

7. Vibe Coding 体验报告

8. 术语

9. Vibe Coding专用IDE来了！非程序员的编程革命进入2.0时代

10. 分享我的第一次Vibe Coding经历

11. Vibe Coding

12. Vibe Coding

13. AI 编程新范式

14. 氛围感编程！很火的Vibe Coding是什么

15. Vibe Coding完全指导手册

16. Vibecoding 时代，程序员会消失吗？——从“全自动”到“半自动”的冷思考

17. 从AI辅助编程到Vibe Coding

18. 什么是VIBE CODING

19. 零基础外行搞 vibe coding，不是乌托邦，但你得知道坑在哪

20. 无需代码知识，Vibe Coding让编程变得像聊天一样简单！

21. 01集

22. VibeCoding

23. 胶水编程，惊为天人

24. Vibe Coding vs 传统AI编程？我们汇总了98位开发者的真实观点

25. Vibe Coding

26. 什么是 Vibe Coding？

27. 程序员必看！Vibe Coding是福利还是陷阱？AI写代码的优缺点都在这

28. Vibe Coding

29. 浅谈 Vibe coding

30. Vibe Coding

31. Vibe Coding我们所知的编程终结者 Vibe Coding我们所知的编程终结者#AI工具 #提升生产力 #vibecoding #chatgpt #googleaistudio #vercel #SVTech

32. 什么是Vibe Coding 氛围编码|Vibe Coding vs. 传统开发

33. vibe coding

34. Vibe Coding 六个月后

35. [Vibe-Coding 101] 1-什么是Vibe-Coding

36. 两种Vibe Coding

37. 谈谈 vibe coding

38. Vibe Coding 能帮你快，但避不了这些坑

39. AI编程疯狂内卷

40. AI编程工具如何重塑开发者职业未来

41. 从代码到对话

42. AI编程浪潮下，开发者如何进化为战略家

43. 开发者该坚持直觉编程还是转向AI协作？全网观点大碰撞

44. AI 编程之王！Claude Code开发者私藏13条心法，我最看中这几条！

45. 开源教父 ESR 力荐!这份 AI 编程指南让全球开发者效率翻倍

46. 爆满！2025GDPS全球开发者先锋大会AI编程工作坊圆满举办

47. AI编程工具值得投入吗？全网开发者观点大碰撞

48. 产品经理角度——如何利用VibeCoding快速进行POC和MVP验证实现

49. 我的 Vibe Coding 教程开源了！

50. Vibe Coding适合编程新手入门吗？全网观点大PK

51. GitHub 上 5000 人收藏的 Vibe Coding 神级指南。

52. 为什么你要立即开始 Vibe Coding

53. Vibe Coding:AI编程至尊超级终极无敌指南

54. 我的免费 Vibe Coding 教程，爆了！

55. 啥是vibe coding？

56. Vibe Coding

57. Vibe Coding vs. Agentic Coding

58. Vibe Coding与无代码开发，谁更适合非程序员？我们收集了全网真实观点

59. 氛围编程（Vibe Coding）的局限性

60. AI编程的缺点和局限性

61. AI Agent系列｜深入了解智能体工作流核心

62. AI编程颠覆了什么？传统与AI编程的3大核心差异

63. AI时代编程进化史

64. 【AI 编程】氛围编程取代传统编程？3 类角色应对指南

65. 【AI 编程】氛围编程 vs 传统 AI 开发

66. 小白如何快速上手Vibe Coding

67. Vibe Coding

68. 究竟什么是Vibe Coding？不懂敲代码，普通人也能轻松做开发？

69. 从零到精通！Codex超详细入门，手把手教你Vibe Coding

70. Vibe Coding 在复杂前端项目中的实践

71. 我的vibecoding和AI自学心法📝撞墙式学习

72. Vibe Coding

73. Vibe Coding在企业级开发中的落地实践与效能提升

74. Anthropic 2026最新报告

75. AI编程大战正式开打！ Claude vs GPT同一天放大招，不是比谁代码写得好，而是AI开始自己组队当项目经理了。#大咖观察 #红衣聊AI #编程 #ChatGPT

76. 真正的核心竞争力，来自于驾驭工具。 #大咖观察 #红衣聊AI #编程 #人工智能技术

77. 硅谷巨头正疯抢高中生，斯坦福开设vibe coding课，清华AI博士甚至建议从幼儿园学起？AI海啸下，人才底层逻辑彻底变了，未来最值钱的不再是代码，而是你的“Vibe”#ai #vibecoding #秒哒 #硅谷 #AI时代学什么

78. TRAE中国版白送SOLO，一人指挥一支AI大军重磅消息！SOLO终于上线TRAE中国版了，Waitlist免费开放中本期视频实测TRAE的新版本，亮点很多 1、先规划再动手的 Plan 模式 2、带专家团一起干活的 Subagent 子智能体 3、DiffView 差异视图 4、多任务并行 5、上下文智能压缩长时运行不掉链子 SOLO终于把AI从“瞎干活的外包”变成了“懂协作的队友” #AI #人工智能 #TRAE #AI编程 #vibecoding

79. Claude Code更新，你终于可以随时随地在手机上Vibe Coding了。

80. 值得一读↓2025: The year in LLMs1 推理之年2025 年推理模型（reasoning models）成为主流，各大实验室发布支持逻辑推理和更强问题分解能力的模型，这类模型不仅在数学和逻辑任务上表现优异，还能更好地驱动工具型工作流。2 Agent 兴起真正有意义的 agent 是能通过工具循环调用完成多步任务的系统，这类 agent 在复杂任务和长流程执行上展现出实用性。3 编程 Agent 与 Claude Code2025 年最重要的事件之一是 Claude Code 的发布，它以及其他公司推出的编码 agent 让模型能够写代码、执行、检查结果并迭代完成任务，这推动了自动编码模式的成熟。4 命令行上的 LLMsLLM 在命令行界面上得到广泛采用，CLI 工具成为开发者常用方式，这表明强大模型的交互不再局限于图形界面或 Web 应用。5 YOLO 与风险常态化“YOLO” 模式（往往绕过确认步骤自动执行）在 agent 圈内流行，虽然能提升效率，但也带来安全风险，反映了对 AI 安全意识的偏移。6 订阅价格上升多个 AI 服务推出约 200 美元/月的高端订阅计划，显示产品化趋向成熟及企业级用户需求增长。7 中国开源权重模型崛起中国实验室发布了一批表现优异且开源权重模型，它们在开放性和可扩展性方面对全球生态产生显著影响。8 长任务能力模型在处理需长时间推理和执行的复杂任务上有显著提升，能够完成更长、更复杂的软件工程任务。9 图像编辑与 Prompt 驱动特性Prompt 驱动的图像编辑功能爆红，特别是在用户生成内容领域带来巨大增长。10 模型在学术竞赛中获奖推理模型在国际数学奥林匹克等高难度学术竞赛中取得金牌表现，证明了 LLM 在核心逻辑推理与复杂问题求解上的突破。11 Meta Llama 迷失方向曾经引领开源 LLM 的 Llama 系列今年表现不如预期，在较轻量和实用性方面落后于其他开源模型。12 OpenAI 不再遥遥领先OpenAI 仍然领先于大众认知层面（如 ChatGPT 的品牌认知），但在技术深度和多领域竞赛中受到其他 lab（包括 Google Gemini）强力挑战。13 Google Gemini 的表现亮眼Gemini 系列推出一系列高能力模型，涵盖多模态输入和高效训练架构，并被视为 OpenAI 的主要竞争对手之一。Vibe Coding，MCP，……访问：simonwillison.net/2025/Dec/31/the-year-in-llms/#ai创造营##程序员#

81. 再见，程序员！硅谷全员AI Coding，卡帕西宣告9级地震来了

82. Cursor：AI编程「第三时代」来了

83. 15年大佬深夜痛哭半小时！氛围编程巨坑曝光，95%程序员沦为「AI保姆」

84. 对你而言， Vibe Coding 的乐趣是什么？

85. 5行代码，逼疯整个硅谷！澳洲放羊大叔，捅开AI编程奇点

86. 软件开发在Vibe Coding出现以前，由于业务功能的开发调试需要长时间坐在电脑前面进行编码，因此对于软件工程师的体能是有较高要求的，这也是很多公司宁愿要经验少的年轻人不要经验丰富的中年人的原因。现在由于Vibe Coding随着模型的能力快速提升，体能不再是限制软件编码效率的瓶颈，那么把实现方案想得足够清楚以及沟通协调就成了软件工程师的主要工作内容，剩下的交给AI就好了，我现在写一个新的功能，可能就是吃饭睡觉玩游戏的时候在脑子里想好，然后交给Codex让它一两个小时写完。因此我的设想是以后软件行业对经验和个人综合素质的要求会超过年龄的门槛条件，对软件工程师的总体需求数量会降低，但是软件行业的市场会扩张，因为AI会借助软件抢走更多其它行业的工作机会。

87. 全球开发者狂喜！Claude Code史上最大更新，一次性1096次提交

88. 当有人说“编程已死” 我更愿意说一句：死的是“打字员式编程”，活下来的是“定义价值的编程”。#大咖观察 #红衣聊AI #openclaw #ChatGPT#编程

89. 企业级AI Coding的落地方法，都在这本实战手册里了｜甲子光年

90. OpenAI 首次曝光 Sora 幕后：4 人 28 天搞定产品，Vibe Coding 可能已经过时了

91. 2025年，我们一起追过的AI Coding

92. 看到两条推文（见图2）DinoDeer：> 以 Claude code 发布为节点：> > 之前，技术团队是资产；> 之后，不会 vibe coding 的技术团队是负债。如果把技术团队的价值放在执行速度上，不会 Vibe Coding 确实会是负债，因为执行速度落后于时代。比如一些产品型的技术团队，借助 Vibe Coding 可以快速的产出原型，快速验证需求。如果技术团队的价值放在质量上，那么也不能这么说，毕竟 Vibe Coding 的结果，速度是快，但对质量还是缺少保障的，后期维护也会成本不低。比如一些对质量要求很高的，做基础设施的，可以 AI 辅助，但也没办法太过于放飞。上次看个新闻说微软本来打算用Rust 与AI 替换全部C/C++ 代码，后来还是觉得太过激进辟谣了😂至于凡人小北的观点：> 传统的技术团队会逐渐收缩，变成基础设施团队。 > 至于实现产品功能，未来可能是一种新的组织形式。确实是对于以产品研发为主的团队，正在开始发生的事情。过去，产品经理想一个功能，交给技术团队开发，再交给测试团队验证，几周后上线。未来呢？可能产品经理自己就能用 AI 工具把功能做出来，做完自己验证，几小时后上线。技术团队？他们在后面确保服务器不挂、数据库不崩、安全没问题。不是说不需要技术团队了，只是职责重新划分了。对于普通开发者尤其是新入行的，所需要的技能跟以前也会不一样，除了少数专业技术人才，不会再像以前分工那么细，做产品设计也会要 vibe coding 上线功能了，单纯的技术开发岗位会变少但要求会更高。这世界一直都是在变化的，短期可能达到一种平衡，当新的技术、因素加入，原有的平衡会别打破，会逐步产生新的平衡，如果正好处于这变化的过程中，是会有些不适，但也许没那么难。

93. 靠AI赚钱的讨论依旧持续想多一份收入，AI也许是个不错的选择。#大咖观察 #红衣聊AI #赚钱思维

94. 能上生产才是硬道理！Coding Agent 评测，终于开始关注过程了

95. 差点被订阅搞崩溃，全量开放的TRAE SOLO模式帮我手搓了个管理神器#AI编程 #科技改变生活 #玩儿个很新的东西 #TRAE #AI新星计划

96. GPT-5-Codex 发布，可以7小时连续编程，但OpenAI 封杀了API。。

97. 2026 AI Coding 下半场：不拼参数，拼谁能让开发者“戒不掉”

98. 2026 AI First系列文章，可以读读👇2026 AI First 系列（一）：从助手到智能体——代理工程时代的到来网页链接2026 AI First 系列（二）：Vibe Coding——思维速度编程的民主化革命网页链接2026 AI First 系列（三）：在被替代之前变得有价值——新经济下的生存法则网页链接2026 AI First 系列（四）：connecting the dots——你的独特人生路径网页链接2026 AI First 系列（五）：从消费AI到创造AI——成为超级个体的最后窗口期网页链接#ai创造营# #程序员#

99. 一家估值超过 1.4 亿美元的初创公司高级工程师，实际上是如何使用 AI 编码的（95% 是“vibe Coding”，但有体系）我昨天在共享办公空间里遇到一位高级开发者，他在一家融资超过 1.4 亿美元的初创公司工作。他已经编程 8 年多了，并提到自己现在基本上有 95% 的时间是在“凭感觉写代码（vibe coding）”，但速度却比以往任何时候都快。我很好奇，就请他详细讲解一下自己每天的实际工作流程——毕竟大家总在争论 AI 编码在真正的公司里到底有没有用。结果发现，他有一套既具体又灵活的流程。大多数新功能，他都是直接在终端里与 Claude Code 对话——描述他想构建的内容，然后让 Claude 生成一个粗略的结构。他不会追求完美，只要能达到 70% 的完成度，不被实现细节卡住就行。然后他会切换到 Cursor 进行清理。他说关键区别在于：他能实时看到 AI 写代码，而不是事后收到一大堆需要人工审查的代码块，这样可以立刻发现奇怪的“幻觉”问题。让我震惊的是——他还用 AI 工具来审查 AI 生成的代码。听起来多此一举，但这些工具能捕捉到不同类型的问题。他尝试了很多代码审查工具，最后选择使用 Coderabbit 的 VSCode 插件来做快速检查，然后提交到 PR，由 Coderabbit 的 GitHub 应用进行更详细的分析。测试流程仍然完全由人类负责。所有代码在上线前都会通过完整的测试套件。AI 只是在辅助编写测试，但最终的部署决策仍由人类决定。他提到他们现在功能发布速度提升了大约 40%，但不是因为 AI 在做架构决策，而是因为 AI 处理了重复的实现部分，工程师可以专注于系统设计和代码质量。他说，采用这种工作流的初级工程师升职更快，因为他们可以通过专注于设计，让 AI 处理枯燥的部分，从而交付出接近高级工程师水平的成果。他们的初创公司大约有 80 名工程师，这种方式正在各个团队中逐渐成为标准。有没有其他人在公司看到类似的工作流？我特别好奇“AI 审查 AI”这部分，虽然听起来违反直觉，但似乎确实有效。#人工智能##程序员#

100. 如何评价 Cursor 升级到 2.0 版本并发布首个大编程模型 Composer，大家使用体验如何？

101. 在公司做了次关于AI Coding的技术分享，最近事情太多，准备的不够，有些地方明显没讲好，但是整体还算是比较顺利。回忆去年差不多也是这个时候做的相同主题的分享，短短一年时间，整个编程范式已经产生了巨大的变化，去年的时候图二里关于ai和手工编码“谁是车，谁是马”的态度还是一半一半，今年手工写代码已经成了某种古法工艺。另外一个变化就是行业的结构已经在潜移默化的发生了变化。比如说，今天关于AI Coding的分享，台下听的最认真的竟然是一群产品经理……

102. 从TRAE命名就能看出，字节对于这款AI原生IDE的野心有多大：The Real AI Engineer，真正的AI工程师。作为最成熟的落地场，AI Coding的渗透其实早已自下而上，在Stack Overflow的年度调查里，84%的开发者都在主动使用AI Coding工具，其中每天都用的人数占比甚至超过了半数。和其他企业服务产品寄望于老板推动团队上马的诉求不同，即便没有企业版的推出，中国程序员们早就离不开TRAE了，毕竟提高效率本身就是利己的体验，哪怕自费使用也是划算的，但员工可以只顾自己用得舒服，CTO们要考虑的事情就多了。比如代码资产的流失风险，理论上来说，员工在工作时间产出的代码，都属于公司资产，但AI Coding相当于引入了一个未经授权的外部计算环境，以致于很多公司在对待AI Coding时充满了左右为难的矛盾，一边试图拥抱生产力革命，一边怀疑整个链路的安全性。这当然也只是TRAE推出企业版的原因之一，事实上，企业的「既要又要」，在很多时候其实是为了追求确定性，技术的先进与否固然要紧，能否驾驭才是重中之重。用一句话来解释，抛开风险谈收益，都是耍流氓。就像互联网行业里曾有一个段子，说阿里和腾讯的两个团队谈一个合作项目，阿里规定不能用腾讯会议，而腾讯也不让用钉钉，于是两拨人一合计，只好分别注册飞书，舍近求远的到飞书里开会。TRAE企业版的发布，则是在公有的基座模型之上，为每家企业供给一套私有的AI Coding解决方案，一次性「扶正」企业自有的开发产权，这很关键。网页链接

103. 真香！刚骂完AI，Linux之父的首个Vibe Coding项目上线

104. 大模型只是能力，必须要跟场景结合。 #大咖观察 #红衣聊AI #大模型

105. 这篇Vibe Coding文章值得一读！ 1. 深入探讨了 Claude Code 2.0 的进阶使用技巧及其作为 AI 编程智能体的演进过程。 2. 通过对比 Anthropic 与 OpenAI 旗下工具的性能，分析了 Opus 4.5 模型在速度、沟通力及意图检测方面的显著优势。 3. 详细解析了子智能体 (Sub-agents)、上下文工程 (Context Engineering) 及 MCP 服务器等核心机制，揭示了系统如何通过任务拆分和提示词注入来优化处理能力。 4. 分享其个人工作流和自定义指令，提供了从技术小白向高效人机协作转型的实操指南。访问：sankalp.bearblog.dev/my-experience-with-claude-code-20-and-how-to-get-better-at-using-coding-agents/ #ai创造营# #程序员#

106. 阿里终于是把“百亿补贴”烧到了AI Coding

107. 在一个复杂项目里如何进行 Vibe Coding？本质不是“让 AI 多聪明”，而是“让 AI 不犯低级错”。一、先约束好 AI：构建明确、稳定的项目背景在复杂项目里，最忌讳的不是 AI 写得慢，而是它一上来就“写得太对、太新、太理想化”。所以第一步一定不是写代码，而是让 AI 对这个项目先有感觉，有「上下文的整体感觉」。1 目标是什么你不是在告诉模型“写一个函数”，而是在反复强调：1）我们到底在解决什么问题2）为什么只能用这种方式解决3）哪些事情在这个项目里是绝对不能发生的如果有详细的历史需求文档，可以先做一次人工摘要，只保留三类信息：1）业务目标和非目标2）历史包袱导致的硬约束3）之前踩过的坑然后把这个摘要作为“背景文档”反复引用。重要的不是完整，而是稳定。示例提示词可以类似这样：你需要先理解一个背景：这是一个运行了 5 年以上的复杂系统，核心目标是稳定性而不是优雅设计。我们当前要解决的是 XXX 问题，之前尝试过的方案是 YYY，但因为 ZZZ 被放弃。任何方案都不能引入跨模块的隐式依赖，也不能改变已有对外行为。2 风格与约束的稳定性这里其实是在帮 AI 建立“审美边界”。1）这是偏工程稳健，还是偏实验探索2）是可以牺牲性能换可读性，还是反过来3）是宁可多写代码，也不要聪明抽象这些话不需要一次说完，而是要在多轮对话中反复出现，甚至换着说法说。示例提示词可以类似这样：在这个项目里，我们通常选择更啰嗦但直观的实现方式，不太接受为了复用而引入额外抽象。3 当前阶段的位置感这是非常容易被忽略的一点。你要明确告诉 AI：我们现在到底是在干嘛。1）是在快速原型阶段2）还是在已有方案上收敛3）或者是在重构、补边界、补日志示例提示词：注意当前阶段不是探索方案，而是在已有实现上做小幅、可控的改动，目标是降低未来维护风险，而不是提升设计美感。Vibe Coding 的关键从来不是某一句 Prompt 写得多漂亮，而是你是否在整个对话中持续维护这些隐性约束。一旦这个 vibe 稳住了，模型输出质量往往会出现明显跃迁。二、刻意把 AI 调成「谨慎的老工程师」在真正让模型写代码之前，可以强调这几件事：1）这是一个老系统，稳定性优先于优雅2）宁可多写几行防御代码，也不要隐式假设3）输出要尽量贴近现有风格，而不是最佳实践4）所有改动都要假设未来接手的人并不知道上下文这些话本身并不复杂，但重点在于“多次出现、从不同角度出现”。例如你可以在不同阶段这样说：1）“这个系统历史上因为隐式假设出过事故”2）“我们这里默认读代码的人对业务不熟”3）“如果有歧义，宁可显式判断”当这些约束被反复强化之后，AI 的输出会明显更像一个谨慎、保守、怕背锅的老工程师。这本质上是在给 AI 塑造一个人格，而不是一个技能。三、把握好节奏，而不是追求万能 Prompt在 Vibe Coding 里，Prompt 本身的重要性其实被高估了，真正重要的是节奏控制。我一般会明显区分三个阶段。1 发散阶段：允许模型自由发挥这个阶段我会刻意不让它写代码，而是让它先“想”。例如：你先从系统设计和风险角度分析一下这个问题，不要给代码，实现细节可以先忽略。此时的目标不是得到方案，而是观察它默认的思考方向。如果方向就不对，说明前面的 vibe 还没对齐。2 收敛阶段：持续否定与校正在这个阶段，我会频繁给出否定式反馈：1）这个假设在我们这里不成立2）这个方案对新系统成立，但对老系统风险太大3）这里需要更保守一点注意，这里不是让它“全部重来”，而是微调思路。Vibe Coding 更像是在调一个模拟器，而不是下达一次性指令。3 精修阶段：进入「老手模式」当整体方向稳定后，我才会开始让它写代码，并且关注点会变成：1）边界条件是否显式2）日志是否对未来排查友好3）异常信息是否能单独看懂一个很明显的信号是：AI 开始主动补你没说出口的防御逻辑，这通常意味着 vibe 已经成型。如果你一开始就说“给我最终代码”，那基本是在放弃 Vibe Coding，而是在做传统 Prompt Engineering。四、别过度信任顺滑输出这是 Vibe Coding 最大、也是最隐蔽的坑。当 vibe 对齐之后，AI 的输出会变得非常顺：1）代码风格统一2）逻辑自洽3）注释看起来很合理但问题在于，模型会倾向于“合理化一切”。只要符合当前语境，它甚至可以把一个错误设计包装得非常像正确答案。所以我会给自己设几条硬规则：1）任何跨模块的假设，都必须由我显式确认2）任何“看起来很自然”的默认值，都要追问来源3）任何模型主动补的逻辑，都要问一句“如果不这样会怎样”Vibe Coding 解放的是写代码的手，但永远不应该替代验证逻辑的脑。五、如何在 Cursor 里真正落地如果你在用 Cursor，这套方法是可以固化下来的。1 在项目根目录维护一个 AI_CONTEXT.md内容不需要长，重点是稳定，包括：1）项目一句话定位2）核心设计原则3）明确反对的做法4）当前所处阶段然后在对话中反复引用它。2 使用 Cursor 的 system prompt 或 rules在 Cursor 的 Rules 或 System Prompt 中，可以放一个长期不变的提示词，例如：你正在协助维护一个长期运行的老系统。请优先考虑稳定性、可读性和防御性编程，而不是设计上的优雅或最新最佳实践。任何改动都应假设未来维护者不了解当前上下文。3 对每次任务加一个“阶段声明”例如：这次任务属于小范围修复，不涉及架构调整，请避免引入新的抽象层。这个简单的声明，对输出质量的影响往往非常大。———总结一句话：在复杂项目里，Vibe Coding 不是为了写得更快，而是为了让 AI 不胡来、不炫技、不自作聪明。当你把“边界、人格、节奏和约束”这四件事控制住，AI 才会真正成为一个靠谱的老同事，而不是一个精力过剩的新同学。

108. 轻松学会！高手都在用的AI编程大法！

109. 说个业内偏硬一点的AI大模型未来发展情况。很多大厂都在把大模型纳入自己的开发流程。最近打听到一个项目，使用Vibe Coding的方法，做一个中小型项目的开发，开发时间能缩短至少一半，代码看不懂都行，直接问看过代码的大模型就行。甚至HW，他们目前也在使用仿真脚本（python写的用于效果验证的），都是大模型快速生成消费者怀疑AI是不是泡沫是正常的，C端的AI只是一个搜索引擎、创作者少、变现难。而对大厂来说，AI已经出现生产力革新...

110. 让 AI 干活反而累成狗？Vibe Coding 正在掏空我的大脑

111. 为什么我会感觉vibe coding让程序员越来越浮躁了？

112. Claude Code从来就不是什么编程工具

113. Claude Code更新，你终于可以随时随地在手机上Vibe Coding了。有一说一，Anthropic这家公司虽然贱不喽嗖的，但是做产品，是真的好。。。导致我天天一边骂他，一边用它，常常觉得我天天打脸自己。昨天刚骂完，今天又真香了。。。原因是，昨天凌晨，Claude Code终于上了我梦寐以求的一个功能。remote control。远程控制。真的，昨天下午我终于体验上了，体验到那一刻，真的差点开心的跳起来了，我太想要这个功能了。因为这个春节，其实我终于可以很放松的休假，不用去处理那么多那么多的工作上的事，也几乎没咋看手机，开开心心Vibe Coding了6、7天。真的，有图为证，我Max的额度都被干空了，我是周三晚上10点刷新，昨晚8点多的时候，最后那2%的额度我都不敢用，能用GPT我就用GPT了，我就怕有个啥急事我额度空了就炸了。常玩Vibe Coding的同学肯定都知道，这玩意他不是一个连续性的工作，这是一阵一阵的，你发个指令过去，然后就是等着喝茶看剧，他执行完了，你去搂一眼，验收一下，进行下一步指令。比如这是我在北京周末休息的时候，快乐Coding四件套。而春节期间，我Vibe Coding最大的痛点，就是走亲戚的时候，我完全没有办法用了。因为我最大的两个Coding工具，一个是Codex，一个是Claude Code，这两都只能在电脑上用，我当然知道有一些社区出的开源项目比如happy-coder，或者用OpenClaw接Claude Code在飞书上用等等。但是讲道理，各有各的问题，能用官方的，我还是想用官方的。。。所以我还记得大年初三的时候，直接毅然决然的带上了电脑，一边走亲戚一边Vibe Coding。。。那时候就在想，要是Claude Code和Codex，自己把这功能做了该多好。这不，终于来了。你只需要在电脑上打开Claude Code，然后运行/remote-control命令，就会自动生成一个链接，把这个链接，发到任何一个可以用浏览器可以登录你Claude账号的设备上，你就可以，远程Vibe Coding了。而且也是直接跟你本地电脑进行互通，所以，你也可以理解为，是在用手机，直接操控你的电脑。跟OpenClaw的实现是一模一样的，所以本质上手机就是一个信号接收器，真正的运行全部都是通过本地终端进行处理的，你在手机上发一条消息，这条消息通过Claude的服务器，传到了你的本地电脑上，本地电脑进行执行，再把过程中所有的内容返回到你的手机上。所以你的文件系统、MCP服务器、Skills、工具和项目配置都完全可以同步进行使用。并且，因为使用这种方式，所以，所有的对话，都可以在所有连接的设备间保持同步，因此你可以从终端、浏览器和手机交替发送消息，反正最后处理的，都是同一个终端，这个兼容性，几乎无敌。整体上，基本你能看出一个很有趣的，关于OpenClaw的影子了。再加上今天凌晨，Claude Code更新的定时任务。其实行业内的小伙伴，已经可以嗅出Claude Code要做什么东西了。远程控制、心跳机制、长期记忆机制。这是OpenClaw之前与众不同所破圈的三大能力。现在，Claude Code，我自己要全都做。Claude Code和Cowork，就是未来Anthropic自己的OpenClaw。启用远程控制也特别简单。打开Claude Code之后，输入/remote-control命令，然后运行。就会发现出来了一个链接。这个链接你直接复制到手机上的浏览器上（我截图里的这个链接大家不用尝试去复制控制我的电脑了，木有用，Claude安全做的很好，后面我会说），只要你的浏览器上可以登录你的Claude账号，就可以直接在网页上，进行对话。所以你也不用下载APP，随便一个安卓、iPhone、平板上都行。甚至你想的话，你还可以在车机上，进行Vibe Coding，一边开车一边coding，也挺爽的。。。哦对，小天才手表上也可以，AI这事，可以从娃娃抓起。这里给大家一个能大大的提升使用体验的一个事，就是相信玩过vibe coding的，都会被过程中频繁的确认所打断，非常的烦。所以在使用远程控制的时候，强烈建议大家开启自主模式。命令特别简单：claude --dangerously-skip-permissions也就在在你启动claude的时候，在后缀上再加一条。这样的话，你进到Claude Code里面的时候，就会在下面的提示栏里，看到的是这个红色的bypass permissions on。意思就是，所有的选择Claude Code都会帮你默认统一，你就不需要在过程中一直点同意同意同意了，能大大的节省我们的时间。毕竟我之前经常一个指令发过去，然后就去干别的事了，回头想看看做完没，结果一看，又卡在等待我同意上了，就很烦。手机上用更是。还有个小技巧，就是如果你想多个终端并行的话，就同时开多个终端，生成多个链接。然后把这些链接全部扔到手机浏览器里面，变成4个标签页，你就可以四开了。。。然后说一下安全的部分，这块我觉得Claude Code做的非常好，这也是我刚刚提到的，上面那个链接，即使我真的暴露给大家，即使我本地进程没关，也不会有风险的原因，我一点都不害怕。原因是Claude Code做了两个限制。第一个，是只出不进。官方原话是：“连接和安全你的本地Claude Code 会话仅发出出站HTTPS请求，从不在你的机器上打开入站端口。当你启动远程控制时，它会向AnthropicAPl注册并轮询工作。当你从另一台设备连接时，服务器会通过流式连接在网页或移动客户端与你的本地会话之间路由消息。所有流量都通过Anthropic APl以TLS方式传输，这与任何Claude Code 会话使用的传输安全相同。该连接使用多个短期凭证，每个凭证的作用域限定于单一目的，并独立过期。”很多人其实在启动远程控制的时候，会担心一个问题。就是你开了远程控制，是不是也意味着你的电脑上开了一个后门，别人可以通过网络连进来，通过这个后面和Claude Code，来操控你的电脑。OpenClaw其实就有这样的风险。。。但在Claude Code这套方案里，是不会的。你可以理解为，Claude Code的远程控制，就没在你电脑上开任何端口。它的工作方式是，你本地的Claude Code，会一直主动去问Anthropic的服务器"有没有新消息？有没有新消息？"，有的话就拿回来执行。这个区别很关键。举个例子，你可以把这个东西，想象成两种取外卖的方式：一种是，你把你家大门敞开着，让外卖员自己进来放桌上，这就是"开了入站端口"，很危险，因为不光外卖员能进，小偷也能进。另一种是，你家门关得死死的，但你每隔几秒钟自己开门探头出去看一眼，门口有外卖了就拿进来，没有就关门继续等，这就是Claude Code的做法。门，始终是从里面锁着的。所以从外部来看，你的电脑上根本就没有一个可以被连接的入口，别人想主动连你，连个目标都没有，再加上整个传输过程全程加密，用的还是一次性的临时凭证，用完就废，整个链路上基本没有能被利用的空间。第二个，账号强绑定。这个就更直接了，光有那个链接，没有用。你必须在浏览器上登录的是我的Claude账号，链接+账号，两个东西同时对上了，才能用。所以哪怕我把链接贴到这篇文章里让几十万人看到，哪怕我本地的Claude Code还开着，也没有任何一个人能连上来控制我的电脑，因为你登不上我的号。这就相当于，门锁了，钥匙也在我兜里，你光知道我家地址，有啥用。。。这两个路径合在一起，其实就非常的安全了。其实现在因为OpenClaw跑的太快了，整个圈子里其实有一个很大风气。就是安全这个事，真的已经好像无人关心了，全部都是，先特娘的跑起来再说= =然后就是有一个有点呆逼的点，就是现在必须Claude Max会员才可以用，Pro会员都没办法用，限制有一点大。但是感觉Claude Code最近可能被Codex和OpenClaw逼得，更新速度提疯了，一天一个新功能。果然用了Coding Agent提效就是快，这搁三年前，我自己还在带着团队做产品的时候，哪敢想。。。远程控制这个新功能，看着虽然确实很小。但是对我们的生活的变化其实还是很大的。我其实一直不喜欢把Vibe Coding称之为编程或者一种工作。他对我来说，更像是一种创作。跟我写文章、做视频、做手办、做音乐，其实没啥区别，是把我的想法实现的一种手段，我很享受创作的过程。随时随地Vibe coding，遛弯的时候，赶地铁的时候，躺在沙发上的时候。你听着好像是很牛马的样子。但是坦诚的讲，它对我来说，是一种创作，是一种好玩，是一种快乐。所以，能不必须坐在电脑前Vibe Coding。对我来说。可能才是最理想的样子。#HOW I AI##科技先锋官#AI#claude#

114. AI 编程又进化了！TRAE SOLO中国版上线且免费 #AI编程 #TRAE #TRAE SOLO #玩一个很新的东西

115. 我发现很多中低水平的程序员Vibe Coding写出来的代码还不如不会编程的人。如果你不会编程的话，把自己的需求说清楚（当然把话说清楚已经很难了），在项目复杂度不高的情况下AI就能写出来正常的代码，但是会编程又不多的人，会把自己拍小脑想出来实现方案告诉AI，因为即使是导致代码复杂度变高或者可维护性变差的错误实现方案，AI也能听话地硬写出来。

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117. 小白 Vibe Coding 发行全平台&可变现应用指南

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120. LangChain Agent 年度报告：输出质量仍是 Agent 最大障碍，客服、研究是最快落地场景

121. 整理最近阅读和实践的 Vibe Coding 最佳实践1. 清晰规划比盲目 “让 AI 自由发挥” 更重要1) “Planning is everything” ——不要让 AI 自己随意规划整个项目，否则代码会混乱。2) 最开始要做一个 Game Design Document（GDD，或者如果是应用的话，就是产品需求文档 PRD），以 Markdown 格式写清你的构想。3) 之后要让 AI 基于这个设计文档 +技术选型，生成一个实现计划（implementation plan），而不是直接让 AI开始写代码。4) 实现计划里的每一步都应该是小粒度，并且附带测试，这样每次 AI 写出的功能都能被验证。2. 维持上下文一致性：用 Memory Bank（记忆库）1) 建议创建一个 `memory-bank` 文件夹，把 GDD、tech-stack、implementation plan、progress、architecture 等重要文档都放进去。2) AI 在生成代码时 “总是” 读取关键规则 /文档（例如 architecture.md, game-design-document.md），以保证它写出来的东西是基于你当前的整体结构，而不是零散乱写。3) 你还应该在 `progress.md` 中记录每一步完成情况，在 `architecture.md` 中补充每个文件或者模块的架构解释。这样未来回顾或让 AI 继续开发时，会更清晰。3. 迭代 + 验证 + 提交1）用 AI 写第一步（实现计划里 Step 1）之后，不要马上继续下一步，而是让你自己运行测试：确认 AI 写的代码是否满足预期。2）每完成一个 step，就 commit 一次。这样可以保留历史，也便于后退／修正。3）每一步都开启新的对话（新的 Chat /新上下文）让 AI “重新读 memory-bank + progress 再继续下一步”。这种方式能避免上下文混乱。4. 为新特性写 feature-specific 文档1）在基础框架（base game / app）完成后，想加新功能（特效、声音、UI …）时，不要直接命令 AI 写代码，而是为每个大功能写一个 `feature-implementation.md`：列出小步骤 +测试。2）然后让 AI 逐步实现这些 feature，保持明确、模块化、可测试。5. 错误处理 & 卡住时的方法1）如果 AI 生成功能出错，用 Claude Code 的 `/rewind` 回到上一步重新尝试。2）对于 JavaScript 错误，建议把控制台（console）日志／错误复制到 VSCode，让 AI 帮你分析。3）如果问题很复杂、卡住了，可以把整个 repo 做成一个大文件（用类似 RepoPrompt / uithub 的方式），然后请 AI 从整体视图帮你诊断。6. 优化 AI 工具使用1）对于小改动（refactor /小调整等），建议使用较小 /中等能力的模型（如 GPT-5 medium）进行，以节省成本，同时保持响应质量。2）配合使用 CLI 和 VSCode：既可以在命令行里运行 Codex CLI / Claude Code 来看 diff，又可以通过 VSCode 插件维持开发节奏。3）为 Claude Code 或 Codex CLI 自定义命令，比如 `/explain $arguments`：先让模型理解某个模块 /变量 /逻辑，然后再让它基于理解做任务，这样能提升生成质量。4）频繁清除对话上下文（如 `/clear` 或 `/compact`），避免旧对话内容影响新的 prompt。7. 风险意识与权衡1）虽然 vibe coding 鼓励快速产出，但这种方式有潜在风险：AI 写出的代码可能结构混乱、未来维护困难。社区里有人提到 “代码混乱到调试噩梦”。2）有人指出 AI 写出的逻辑有 bug（如并发问题、不正确的 API 调用等），这些 bug 很难被察觉，因为代码“看起来对”。3）如果项目到后期进入生产阶段（或用户较多时），最好考虑重构（vibe-refactor）：有人在社区里专门提供这种服务，把用 AI 快速写出的 “原型 / β 版本” 变得更健壮。4）保持适度的审查机制：虽然是 vibe coding，但定期审查代码、做重构、建立测试习惯非常重要。8. 持续反馈与学习1）每次迭代完成后，不仅记录 progress，还记录 architecture 的变动和思考，这样下次生成代码时 AI 有 “记忆” 可用。2）如果你卡住了，或者某些 prompt /策略不成功，可以向社区求助（例如 Reddit 的 r/vibecoding）。很多人都在分享他们失败 +成功的经验。3）建议保持小步快跑 — 用 AI 快速原型验证想法，不要一次把所有功能堆进去。发现方向对了再慢慢加。9. 综合心得1）vibe coding 是一个强大的快速原型工具：它可以让你很迅速地把想法验证出来。但它不应该取代所有传统的软件工程流程，尤其是当你追求长期维护或扩大规模时。2）上下文管理非常关键：记忆库（memory-bank） + 明确规则（Always read architecture / GDD）是维持项目健康的重要支撑。3）测试不可省略：每一步有测试、每个 feature 都拆开实现并验证，是保证生成代码可用性的关键。4）灵活结合 AI 与人类判断：AI 写的东西非常有用，但人类需要持续审查、校正、重构。5）社区很有参考价值：阅读其他 vibe coder 的经验（比如他们卡住了什么、重构怎么做）对自己的实践非常有帮助。 #微博兴趣创作计划# #ai创造营#

122. 哪个大学生能拒绝帮你搞定 Office、编程、设计的全能搭子？

123. 有网友认为：业务逻辑解释给 AI 的成本 > 编码成本，所以我在后端不使用 Vibe Coding。在我看来，后端不使用 AI 写代码这还是因为路径依赖，太熟悉了，更想呆在自己的舒适区，而还不愿意去使用提示词生成代码。前端是因为不熟悉反而豁得出去。另外问题自己也已经很清楚：是因为很难用提示词描述清楚自己需求。能通俗易懂的用自然语言去表达、去沟通本身就是对资深程序员的要求，因为现实中你要去带人，要去说服其他人使用你的设计，都离不开要去自然表达沟通。后端代码，可以尝试用伪代码去提示词，试试TDD，先写测试代码，再去实现，但还是建议多用 AI。当然我也不建议什么都交给 AI，一些重复的活一定要想办法让 AI 去做，但是一些设计的事情最多用 AI 辅助，并且经常性的要刻意去手动写一些代码让自己的技能不至于退化。就像现在人们不需要干体力活了，还要去健身房一样！

124. 全球AI开发者新宠！阶跃星辰Step 3.5 Flash，两天登顶OpenRouter趋势榜

125. AI 编程不是让你变懒，而是让你更像一个系统设计者。Coding 的确变少了，但你在Architecture & Orchestration（架构与编排）上，做得比过去任何时候都多。没有对代码的组织和结构化做设计，全靠 Vibe coding，项目是很难长大的。功能越多，越容易在后期陷入稳定性差、鲁棒性低、可维护性崩塌的泥潭。AI 本身并不关心这些系统属性，这也意味着，如果人类不主动构建它的秩序，那 AI 产出的代码就只能是一次次补丁的堆砌。

126. Google 又开始发疯发福利了，居然在 YouTube 上正儿八经开了一门《Vibe Coding in AI Studio》的课，我刚刷了两集，确实都是干货啊，是真的在一步步教你怎么跟 AI 说话、怎么让它乖乖写代码、怎么 debug、怎么设计 prompt。关键是，如果你本来就在免费薅 AI Studio 的羊毛，这课就是在教你怎么薅得更快、更稳、还更像个专业选手。这种感觉就像：本来你在偷摸用免费版，现在突然有人站出来告诉你，羊毛应该这么薅才优雅。这个课值得想学习 AI 编程的人看一看。网址我放在评论区了。#AI编程##AI创造营##微博兴趣创作计划##全网热点共创计划#

127. 如何最大限度地利用Vibe Coding | 创业学校

128. 什么是Vibe Coding? 给初学者的完整手册

129. 【知享堂|AI学习笔记】免费的《Vibe Coding 零基础入门教程》，爆了

130. 一篇92页大模型Vibe Coding技术全面综述

131. Vibe Coding 做大型项目的五大痛点，以及我的实战解法

132. Vibe Coding：比“低代码”更狠！不碰代码、不管语法，普通人也能“指挥”AI做开发

133. Vibe Coding 现状研究报告

134. 就算给你一年时间，你也学不会 Vibe Coding

135. 为什么刚开始觉得ai编程很厉害，用久了就不行了？

136. 全网最细Codex入门教程！手把手带你玩转Vibe Coding

137. vibe-coding 最佳实践指南

138. 为什么 Agent 是下一代人机交互的关键？一文看懂 Agent、传统编程与 Workflow 的本质区别

139. Vibe Coding 零基础入门教程

140. Vibe Coding的十条心法

141. AI编程工具真能提升效率？开发者观点大PK，1000+真实反馈全景呈现

142. Vibe Coding ：最近很火的 Vibe Coding，到底是个啥？

143. Vibe Coding扫盲：一文告诉你全网热门的AI辅助编程是什么？

144. 氛围编码（Vibe Coding）在产品验证中的作用

145. 工作中 AI 编程的缺点和局限性在哪里，如何解决这些缺点的

146. AI编程会对传统编程产生哪些影响

147. Vibe Coding为什么会产生屎山黑盒？问题出在哪了？VibeCoding如何避免屎山黑盒？

148. Vibe Coding是什么？Vibe Coding的原理是什么？

149. Vibe Coding 失效案例标准化分类学(Taxonomy)

150. AI编程工具链值得投入吗？开发者观点大PK，1000+真实反馈全景呈现

151. 写代码将被AI取代？读懂这8个趋势，才算看懂编程的未来

152. 程序员圈爆火的Vibe Coding，是效率神器还是"粪围"陷阱？

153. 挖到 4 个 Vibe Coding 的 GitHub 开源项目，速速收藏。

154. 普通人 Vibe Coding 入门指南

155. AI编程工具适合非专业开发者吗？全民开发时代还是技术陷阱？

156. 【基于Qoder + RDS Supabase 构建 Vibe Coding 项目】VibeCoding是AI驱动的编程新范式，开发者通过自然语言描述需求，由AI完成全栈开发。结合Qoder与 RDS Supabase MCP Server，可填补前后端断层，实现高效全栈应用生成，显著降低开发门槛，

157. Vibe Coding 还有哪些坑？最大的坑不在技术，在信息差

158. vibe coding指南学习方式分享 #vibecoding #ai编程 #大模型

159. 一文搞懂什么是 Vibe Coding？以及推荐的工具？

160. 首篇Vibe Coding综述，讲清楚Coding Agents的前世今生

161. QECon参感-Vibe Coding-企业雇佣知识工作者，而面临知识缺失的窘境

162. 一文搞懂什么是 Vibe Coding？

163. Vibe Coding：AI时代架构师的新挑战

164. “AI，给我整点x86汇编！”从业25年，一名编程教师顿悟：既然都在Vibe Coding了，不如直接“开摆”

165. VibeCoding：PM的AI实战心得

166. 产品经理警惕使用Vibe Coding，几分钟做出来的产品可能是一坨屎！

167. 关于 Vibe-Coding 和 AI Agent 的 18 个使用技巧！

Vibe Coding vs 传统编程？我们汇总了200+开发者真实观点

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