概述篇 | vibe coding 最后一公里:从“想法”到“产品”还有多远?

发布于 2025-9-26 00:14
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嗨,大家好,我是绛烨。作为一名AI领域的探索者,我一直致力于为大家带来最新、最酷的AI玩法和资讯。

2025 年,AI 世界风起云涌,“vibe coding” 成了一个热词。 有人说它代表未来,也有人唱衰,认为“Spec coding”(又绕回来了)才是正道。

各种观点交织,让人眼花缭乱。

说白了,这些争论很多时候不过是制造焦虑,吸引你为“未来”买课下单。

但抛开这些喧嚣,从一个技术小白的角度出发,我们今天就来聊聊:

  • “vibe coding” 到底是什么?
  • 它真的能做出成熟的商业产品吗?
  • 普通人如何利用它,才能真正发挥价值?
    让我们一起补齐信息差,你会发现,这玩意儿并没有那么难。

很多技术小白可能不太懂代码,只听说各个产品能够一句话生成应用,于是非常感兴趣,要么加入各个社区,要么报班学习,不亦乐乎;

甚至一些老板、投资人,都会认为这类产品很“牛”、很有“价值”,自己体验一下就开始采购/在自己的企业内推广、试行....

从“Spec Coding”到“Vibe Coding”

在深入探讨之前,我们先搞清楚两个概念:

Spec Coding(规范编程):这是传统的软件开发模式。

我们先写一份详尽的需求文档(Spec),涵盖每一个功能、接口、数据流和用户交互细节。开发者严格按照这份“蓝图”来一行行敲代码。这种方式严谨、可控,但过程漫长且僵化,往往需要耗费大量时间来沟通和修改文档。

Vibe Coding(氛围编程):这是一种全新的协作模式。

你不再需要编写厚重的文档,而是通过自然语言、图片、甚至只是一个模糊的“感觉”(Vibe),告诉 AI 你的想法。AI 快速生成一个原型,你再基于这个原型进行迭代。这个过程高效、灵活,但不确定性非常高(主要修改环节,费时费力,对于大型项目来说是梦魇),对 AI 的理解和你的提示词质量有极高的要求。

简单来说,Vibe Coding 是一种从模糊到清晰的“涌现式”开发,而 Spec Coding 则是从清晰到执行的“规划式”开发。

“Vibe Coding” 的真实能力边界

针对vibe coding 目前能做什么?能做到什么地步?哪些人非常适用?距离商业落地应该怎么做(解决方案等等)等一些的问题,我们给大家整理了一些 从业者/深度开发者的角度和观点。

首先,我们得清楚一点:AI 生成的代码,大多数只能算是 MVP(最小可行产品)。它们擅长快速实现基础功能,但往往会忽略很多关键细节,比如安全验证。这可能导致严重的数据泄露和潜在漏洞。

目前主流的 vibe coding 工具,无论是强大的大模型,还是各类 IDE 和 Agent CLI,它们的能力表现如何?

1. 前端开发:擅长快速生成

当前的 vibe / ai coding,不论是大多数国内外强大的大模型也好,或者是最近层出不穷的 ide、agent cli 也罢,这类工具对前端框架(如 Vue、React)以及 JavaScript、TypeScript 的支持最友好,大概能完成 80% 以上的任务。

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(扣子空间)中秋低糖月饼礼盒宣发页 https://space.coze.cn/s/fs845zpuy0g/

但是我们绝大多数的情况下会发现,AI 生成的页面有一个非常明显的“AI 风格”:

  • 偏爱紫色系。即使你明确要求使用某些特点的主题色/xxx风格/苹果宣传样式等,它也可能倾向于生成紫色调的页面。

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  • 钟爱标准图标。生成的页面会大量使用常见或标准的图标,让你一眼就能看出是 AI 作品。如下红色标注的部分。

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基本上前端生成的页面完成之后,后面各种功能的对接才是重头戏,这个时候,AI就开始作妖了。

2. 后端开发:基于框架完成业务开发

对于后端开发,我们常规的习惯是 基于 “架构师”——专业工程师 去设计和开发好的框架,在几个框架的基础上,使用 Ai coding 工具帮我们快速完成一些业务代码和接口文档的生成,从而实现快速迭代和新增功能。

目前大部分模型对 Python 的效果最好,能够轻松完成 80% 左右的简单工具、函数或服务。而对于 Go、Java、C++ 等语言,由于训练数据相对较少,AI 辅助开发的成功率在 60-70% 左右,主要用于辅助完成简单的开发任务.

这些能力的强弱会依赖于模型的训练数据平衡和训练策略不同导致模型的强弱导致的,在 CLI 、AI IDE 等出来前,很多的插件都会宣传到 20+ 种语言都能完成支持和辅助代码编写,但真实可用性只有真的体验过的才知道。

值得一提的是,当项目变得复杂时,AI 的辅助能力就会显得乏力。一个完整的函数往往涉及多个文件,而目前大多数 AI 工具的上下文感知能力还不够,无法提供全面的帮助,不同的 ide 、CLI 之间的上下文管理的策略和效果是有差异的,这也是为什么我们有时会觉得某个 ide 或者 cli 很强的原因。

对于 Rust、Swift 这类新兴语言,由于其训练数据更少,AI 的生成效果通常更差,甚至可能无法正确理解其独特的内存管理和并发模型。

Vibe Coding 的落地边界

那么,vibe coding 能做些什么,不能做些什么?

✔ 业务代码: 对于重复、简单的业务代码,AI 可以按照既定规则和框架快速实现,效率提升 90% 以上。

❌ 框架设计: AI 设计的架构往往过于理想化(Model预设,没有考虑实际情况),容易导致后续开发和运维困难,甚至存在性能不足和安全隐患。在没有人工干预的情况下,AI 独自完成复杂架构设计的成功率不足 30%,失败率偏高。

❌ 商业化落地: 商业化的产品,需要考虑支付系统、登录系统等复杂模块,以及整一个系统的安全架构,这些是 vibe coding 目前无法独立完成的,人为去进行引导也同样会出现无法满足或存在设计缺陷的情况.

哪些人最适合“Vibe Coding”?

哪些人非常适用:

  • 产品经理 / 设计师: 他们可以快速将想法变成 MVP,直观地展示和分享设计原型,而不再需要只靠口述或简单的原型图。
  • 技术小白: 即使没有编程基础,也能快速开发出简单的小工具(如 HTML 网页或 Python 小脚本),将自己的想法快速变为可用的东西。
  • 程序员: 借助 AI IDE 或 CLI,程序员可以快速适应新的语言,进行跨语言开发,并提升日常业务代码的编写效率。

Vibe Coding 落地最后一公里:如何从 MVP 走向商业化?

正如弗兰克·赫伯特在《沙丘》中所说:“能力的基础是存在的现实,而非期待的幻象。”

vibe coding 给你的是一个想法的“现实”投影,但要让它成为一个可盈利、可维护的“产品”,你需要补齐以下几步:

第一步:规范化需求文档

把 AI 生成的 MVP 视为一个视觉化的需求文档。它明确了“想要什么”,但没有回答“如何实现”。你需要将它转化为一份初步的需求规范,明确功能、数据流和用户旅程。

第二步:技术选型与架构设计

AI 的代码更像是一份“草稿”,它的架构往往是不严谨的。你甚至不知道什么时候会报错,各种奇奇怪怪的bug。

你需要聘请一位有经验的开发者或顾问,来对 MVP 进行评估,选择合适的技术框架,设计可扩展、高可用的架构。这一步至关重要,决定了产品的上限。

好的AI产品,AI只占很少的一部分,其他部分就是工程化了。

第三步:安全与合规审计

AI 自动生成的代码可能存在安全漏洞,例如缺乏输入验证、数据泄露风险等。在产品上线前,必须由专业的开发者进行代码安全审计,并确保符合相关法规要求,如数据隐私保护法(GDPR)。

第四步:业务逻辑与核心代码重构

AI 擅长写通用代码,但对于你的核心业务逻辑,比如支付系统、用户权限管理,它无法理解。这部分代码必须由人工重构,确保其鲁棒性、可维护性和高效率。

第五步:部署、运维与监控

一个商业产品需要可靠的服务器部署、自动化运维和实时监控。这些是 AI 尚无法独立完成的(虽然说vercel可以,但是也有很多用户被vercel无端扣费,基本出海AI产品需要在cloudflare部署或者自建服务器部署保证稳定性,确保服务质量和用户数据备份。

你需要建立一个专业的运维团队或使用云服务,来保证产品的稳定运行。

写在最后

Vibe coding 的核心价值,在于把你的想法具象化并进行分享。它让你能将一句“我有一个 idea”,快速变成一个“这是我的初步效果”。

然而,要将这个“效果”变成一个真正可以商业化落地的产品,还有很长的路要走。一个团队,不可能全是viber(vibe → viber)。你可以用 AI 快速生成一个 MVP,但要让它真正可用,你仍然需要专业的程序员。

AI、Agent,是放大器,把所有人的亮点和能力去放大,你vibe的创意被放大,但是无法让一个0 coding 能力的人coding能力放大到100。

正如科幻小说家弗兰克·赫伯特在《沙丘》中所说:“能力的基础是存在的现实,而非期待的幻象。”

AI 就像一面棱镜,或一个放大器。它能将我们灵光一闪的 vibe 延展成星河,把我们独特的频率传播到更远的地方,但它不会凭空创造不存在的东西。

刘慈欣在《三体》中那句冰冷的警告: “文明的力量,不在于其工具多么先进,而在于使用工具的人。”

它就像《哈利·波特》中的厄里斯魔镜,照见的不是“你将会是什么”,而是“你原本已经是什么”。AI 放大我们的光芒,但光,必须首先来自于我们自己。

AI 是这个时代最锋利的工具,但它不创造灵魂,不赋予初心——你的亮点,你的能力,你的创意,才是它能点燃的火种。

下一篇我们将从0到1构建一个小小的MVP开始,同时也会交叉使用当前主流的AI编程工具,敬请期待。

你对 vibe coding 的看法是什么?

本文本文转载自​​AIGC新知​​,作者:绛烨

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