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Vibe 代码现实检查：仅使用 AI 实际可以构建什么
这是一种“期望与现实”的方法，基于对真实成功和失败故事的研究，来揭秘氛围编码的能力和局限性。
来源:KDnuggets简介
传统上，无论是实现算法、构建业务逻辑还是维护复杂系统，编码一直是大多数软件工程师和开发人员工作的主要支柱。但由于聊天机器人等大型语言模型 (LLM) 支持的应用程序所取得的进展，这种情况正在迅速改变。vibe 编码需要使用现代聊天机器人应用程序以自然语言指定软件需求和意图，并将代码的生成和修改委托给人工智能 (AI)，有时几乎不需要直接理解其内部逻辑。
本文采用“期望与现实”的方法，基于对真实成功和失败案例的研究，来揭秘氛围编码的能力和局限性。
定义 Vibe 编码
“vibecoding”这个术语是在 2025 年初创造的，它可以被定义为一种聊天机器人驱动的软件开发方法，这样开发人员就可以向法学硕士描述一个项目或任务。结果，模型生成满足用户提示所规定的规范的代码。
理想情况下，如果我们严格遵守其背后的原始想法，vibe 编码将意味着开发人员可能不需要检查生成的代码，而是按原样接受 AI 生成的代码。然而，在实践中，这种方法并不能免除风险——从隐藏的错误和微妙的安全问题到可维护性的困难——所以归根结底，大多数生成的代码结果仍然需要一定程度的人工监督和细化才能投入生产。
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回顾成功和失败的故事
既然我们已经清楚地了解了氛围编码是什么，那么是时候看看项目或现实世界中取得成功结果以及失败案例的示例了。
成功案例包括：