什么是 Vibe Coding？最值得使用的 AI 编程工具

人工智能的发展大幅简化并加快了软件开发过程。如今，开发者不再需要手动编写每一行代码，而是可以使用自然语言描述自己的需求，再让 AI 帮助创建、改进和调试应用程序。

Vibe Coding 是一种软件开发方式，其核心是通过描述预期结果并使用人工智能指导开发过程，而不是手动编写全部代码。 这一概念迅速走红，Collins Dictionary 甚至将其选为 2025 年度词汇。

本文将介绍 Vibe Coding 的含义、适合使用这一方法的人群，以及 Gemini、ChatGPT、Claude、Cursor、GitHub Copilot、Bolt、Replit 和 Lovable 等工具在这一开发方式中的作用。

什么是 Vibe Coding？

Vibe Coding 是一种以人工智能为基础的软件开发方法。用户不必亲自编写大部分代码，而是通过自然语言描述自己的需求。随后，AI 会生成所需代码，或者修改程序中已有的部分。

Vibe Coding 这一术语在 2025 年 2 月因 Andrej Karpathy 的推广而广为人知。在这种开发方式中，用户首先查看 AI 生成的结果，然后通过新的指令不断改进最终产品。

例如，你可以要求 AI 工具创建一个落地页，之后再要求它调整设计、添加表单，或者修复页面中出现的错误。

不过，并不是所有使用 ChatGPT、Gemini 或 Claude 编写代码的行为都能自动称为 Vibe Coding。如果开发者认真检查 AI 生成的代码、进行测试，并亲自修改其中的内容，那么这种方式更适合称为 AI 辅助软件开发。

Vibe Coding 最主要的特点是：用户将重点放在表达想法和指导最终结果上，而不是手动编写每一行代码。

Vibe Coding 适合哪些人？

Vibe Coding 的一大优势在于，它并不只适合经验丰富的程序员。没有技术背景的人可以使用它，而开发者也能借助它更快地验证新想法。

适合没有编程经验的人

如果你有开发网站或应用程序的想法，却不懂任何编程语言，Vibe Coding 可以帮助你实现这个目标。你只需要用简单的语言描述需求，就可以让 AI 创建产品的第一个版本。

不过，复杂项目仍然需要技术人员进行审查。对于涉及个人数据、支付或安全功能的应用程序，这一点尤其重要。

适合创业者、初创公司和产品经理

Vibe Coding 特别适合快速创建原型、MVP（Minimum Viable Product，最小可行产品）和概念验证（Proof of Concept）。

与其一开始就投入大量时间和资金进行完整开发，不如先创建一个能够运行的产品初版，再根据潜在用户的反馈逐步改进。

适合 UI/UX 设计师和创意专业人士

设计师也可以使用 Vibe Coding 将自己的想法转化为可运行的原型。只需描述网站或应用程序的外观和功能，AI 就能生成一个初步的可运行版本。

这样可以减少手动编写每个界面元素代码的工作量。完成第一个版本后，设计师可以评估结果，并要求 AI 进行必要的调整。

适合程序员和专业开发者

对于有经验的开发者来说，Vibe Coding 可以成为提高开发效率的工具。它有助于快速创建原型、开发小型辅助程序，以及自动化重复性任务。

不过，专业开发者仍然需要评估代码的质量、安全性和可维护性。

适合快速验证想法和创建原型

Vibe Coding 最有价值的用途之一，就是在投入大量资源进行完整开发之前，先验证一个想法是否可行。

与其从零开始开发一个复杂系统，不如先创建一个简单的可运行版本。这样可以更快地判断这个想法是否真正有用，以及市场上是否存在相关需求。

因此，Vibe Coding 适合初学者、创业者、产品经理、设计师和专业开发者。不过，对于金融、医疗和安全相关项目，不能完全依赖 AI 的输出结果，必须进行测试、代码审查，并接受专业人员的监督。

最值得使用的 Vibe Coding 工具

Vibe Coding 工具并不属于同一个类别。Gemini、ChatGPT 和 Claude 等工具属于通用 AI 助手，可以生成代码、解释代码并改进现有程序。

另一方面，Cursor 等工具与开发环境结合得更加紧密。而 Replit 和 Lovable 等平台则专注于尽可能快速地将一个想法转化为可运行的应用程序。

因此，在选择最适合自己的 AI 编程工具之前，首先需要明确自己的需求：是生成一段代码、扩展现有项目，还是在缺乏高级技术知识的情况下，通过文字指令创建一个 Web 应用程序。

下面我们将介绍最知名的工具，以及它们在 Vibe Coding 方面的主要功能。

Gemini

通过 Gemini，用户可以使用自然语言描述自己的想法，并创建 Web 应用程序、交互式工具和原型，而不必提前配置复杂的开发环境。

Canvas 功能进一步扩展了这些能力，为创建、查看和编辑代码及应用程序提供了一个工作空间。

Google 在介绍 Gemini 的编程能力时也使用过 Vibe Coding 这一术语。因此，对于希望快速将想法转化为可运行、可测试的可视化原型的人来说，Gemini 值得关注。

Gemini 的 Vibe Coding 功能

Gemini 在这一领域的一项主要功能是 Canvas。用户可以通过文字指令描述一个应用程序，接收 AI 生成的结果，在预览界面中查看效果，然后通过新的指令或直接编辑代码来修改应用程序。

Canvas 还支持在 Preview 和 Code 模式之间切换，并且在某些情况下可以查看错误信息和运行日志。

例如，你可以使用以下指令：

创建一个个人财务管理应用程序，让用户能够记录收入和支出。按照不同类别对支出进行分类，并添加一个图表，用于查看每月的统计数据。

完成第一个版本后，你还可以提出以下要求：

添加深色主题，增大支出图表的尺寸，并简化移动设备上的支出记录表单。

这样，整个过程就分为几个阶段：描述想法、生成应用程序、查看结果，以及通过后续指令逐步改进。

在介绍 Canvas 时，Google 强调了它创建 HTML、React 和带有可视化预览的 Web 应用程序的能力。用户不需要始终直接操作代码，因为许多修改都可以通过自然语言描述完成。具备编程知识的用户也可以在 Code 视图中直接编辑内容。

Canvas 的用途并不局限于创建原型。它还可以用于开发能够利用 Gemini 功能的自定义应用程序。在某些情况下，这些应用程序可以在不同会话或用户之间保留数据。Gemini 也可以帮助修复应用程序中的一些错误。

Gemini 用于 Vibe Coding 的优点和缺点

优点：

• 通过自然语言指令创建应用程序。

• 在 Canvas 中直接预览生成结果。

• 通过新指令或直接编辑代码修改程序。

• 在支持的场景中查看错误信息和运行日志。

• 适合创建原型和交互式应用程序。

• 初学者和开发者都可以使用。

缺点：

• 生成的代码仍然需要检查和测试。

• 对于大型、复杂的代码库，专业 IDE 可能提供更多控制选项。

• 预览效果良好并不意味着应用程序已经满足生产环境的要求。

当你希望快速将一个想法转化为可运行的原型，并立即检查结果时，Gemini 尤其有用。

ChatGPT

ChatGPT 是最知名的 AI 编程工具之一。它可以生成代码、解释程序逻辑、修复错误，并改进现有解决方案。

对于更复杂的 Vibe Coding 任务，OpenAI Codex 尤其重要。它是一种专门的编程智能体（Coding Agent），能够在软件开发过程中执行具体任务。

OpenAI 将 Codex 描述为一种能够协助软件开发不同阶段的工具，从分析和规划，到编写代码、测试和代码审查。

因此，在评估 ChatGPT 的编程能力时，需要区分普通代码生成和使用 Codex 在真实项目中执行更复杂任务这两种方式。

ChatGPT 的 Vibe Coding 功能

最简单的 ChatGPT 使用方式，就是先描述自己的想法。

例如：

创建一个客户管理控制面板，让用户能够添加客户、搜索客户并进行筛选，同时添加每月统计数据。

之后，你可以要求 ChatGPT 添加深色主题、设置表单验证，或者改善应用程序在移动设备上的显示效果。

这种方式特别适合创建原型、生成代码片段，以及逐步开发应用程序。

在规模更大的项目中，Codex 能够发挥重要作用。它可以分析代码库、实现新功能、修复错误、重构代码，并准备需要审核的修改内容。

Codex 可以在 ChatGPT 中使用，也可以融入 IDE 和 Terminal 工作流程。因此，它适合包含多个文件、并且已经具有现有代码结构的项目。

例如，你可以给它分配以下任务：

为这家在线商店添加愿望清单功能，让注册用户能够保存商品，并在之后通过个人资料查看这些商品。

Codex 可以识别与任务相关的文件，并对项目进行必要的修改。Code Review 功能还可以帮助检查分支、提交记录和已经完成的修改。

ChatGPT 用于 Vibe Coding 的优点和缺点

优点：

• 通过自然语言生成、解释和改进代码。

• 适合初学者和经验丰富的开发者。

• Codex 支持基于智能体的开发，以及多阶段任务执行。

• 可以在不同开发环境中工作。

• 适合功能开发、调试、重构和代码审查。

• 能够处理已有代码库。

缺点：

• 在真实产品中使用之前，必须检查并测试生成的代码。

• 为了获得更好的结果，需要清楚地描述项目目标和限制条件。

• Codex 的使用额度可能取决于订阅计划。

总体而言，ChatGPT 是一种用途广泛的工具，既可以生成简单代码，也可以通过 Codex 执行专业软件开发任务。

Claude

通过 Claude，用户可以使用两种主要工具进行 Vibe Coding。Artifacts 主要用于快速创建交互式工具和原型，而 Claude Code 则专门用于直接处理现有代码库和真实软件项目。

因此，Claude 的能力既包括创建简单的交互式应用程序，也包括在项目结构中执行复杂任务。这使它既适合希望减少手动编程工作、快速创建原型的用户，也适合需要 Coding Agent 的开发者。

Claude 的 Vibe Coding 功能

对于较简单的任务，Artifacts 发挥着重要作用。用户可以使用自然语言描述想法，并要求 Claude 创建工具、可视化内容、网页或交互式组件。

例如：

创建一个贷款计算器，让用户输入贷款金额、利率和还款期限，然后计算每月需要偿还的金额。

接下来，你可以提出以下要求：

添加还款计划图表，并简化页面设计，使其更适合移动设备。

Artifacts 还可以创建能够利用 Claude 功能的应用程序。这对于制作原型、测试想法和进行产品演示非常实用。不过，如果要将这些应用程序用于生产环境，可能还需要更完整的技术基础设施。

对于要求更高的项目，可以使用 Claude Code。它是一种基于智能体的编程系统，可以读取代码库、编辑文件、执行命令并运行测试。

例如：

为这个项目添加电子邮件登录系统，并建立一个用于处理表单错误的机制。

Claude Code 会分析项目结构，找到相关文件，并完成必要的修改。它还适合开发新功能、修复错误、重构代码和自动化某些任务。它可以融入 Terminal 和 VS Code 工作流程。

Claude 用于 Vibe Coding 的优点和缺点

优点：

• 通过 Artifacts 创建工具和交互式应用程序。

• 即使编程知识有限，也可以创建原型。

• Claude Code 可以直接处理代码库。

• 支持编辑多个文件、执行命令和运行测试。

• 与 Terminal 和 VS Code 集成。

• 适合功能开发、调试、重构和代码审查。

缺点：

• Artifacts 主要用于创建原型，投入生产环境可能需要额外的基础设施。

• 必须检查并测试 Claude Code 所做的修改。

• 要在复杂项目中有效使用 Claude Code，需要了解项目结构和目标。

Cursor

在 Cursor 中，人工智能不仅可以提供代码建议，还能够直接在项目内部工作。

Cursor 可以分析代码库结构，提出实现新功能的方法，修复错误，并提供修改内容供用户审查。

因此，对于需要的不只是生成独立代码片段，而是希望使用 Coding Agent 直接处理项目文件和真实代码结构的开发者来说，Cursor 尤其有用。

Cursor 的 Vibe Coding 功能

通过 Cursor 中的 Agent，用户可以将部分开发任务交给 AI。Agent 能够找到所需文件、编辑这些文件，并在必要时通过 Terminal 执行命令。

例如，你可以输入：

为这家在线商店添加愿望清单功能，让用户能够保存商品，并通过自己的账户查看这些商品。

Cursor 会分析项目结构，并对应用程序中相关的部分进行必要修改。这样，开发者就可以将注意力集中在所需功能上，而不必逐行处理所有实现细节。

Plan Mode 允许 Agent 先研究代码库，并在开始编程之前制定实施计划。对于需要进行重大修改的任务，这项功能尤其有用。

此外，用户还可以提供文件、项目代码片段、图片和屏幕截图作为上下文。例如，你可以上传一个界面设计图，并要求 Cursor 将其实现到应用程序中。

对于需要独立执行的任务，还可以使用 Cloud Agents。它们能够在独立的虚拟环境中处理代码仓库、进行修改并运行测试。

Cursor 用于 Vibe Coding 的优点和缺点

优点：

• Agent 可以直接处理现有代码库。

• 能够编辑文件并执行 Terminal 命令。

• Plan Mode 有助于在编程之前制定计划。

• 支持图片和项目上下文。

• 适合开发功能、调试和重构。

• Cloud Agents 可以执行独立任务。

缺点：

• 与 Prompt-to-App 工具相比，对于没有技术背景的人来说，Cursor 可能更复杂。

• 结果质量取决于项目上下文和指令的准确性。

• Agent 所做的修改必须经过测试和审查，尤其是在重要项目中。

Cursor 特别适合处理包含大量文件的大型代码库和真实项目的开发者。不过，许多任务仍然可以通过自然语言指令来描述。

GitHub Copilot

GitHub Copilot 在需要将人工智能直接集成到开发流程，并处理现有代码仓库时尤其有用。

除了自动补全代码之外，Copilot 还提供 Agent Mode 等功能，使 AI 能够执行任务的多个阶段，并在项目内部进行修改。

GitHub Copilot 的 Vibe Coding 功能

在 Agent Mode 中，用户只需通过自然语言描述预期结果。GitHub Copilot 就可以找到所需文件、进行修改，并在必要时使用工具或 Terminal。

一个任务可以分成多个阶段。如果出现错误，Agent 可以继续分析问题并寻找解决方案。

例如：

为这家在线商店添加深色主题，并保存用户的主题偏好，让用户下次访问时仍然使用相同的主题。

Copilot 能够自动识别与任务相关的项目部分，并完成必要的修改。用户不必手动指定每一个文件。

Copilot Cloud Agent 专门用于在代码仓库中更自主地执行任务。它可以在云端环境中分析项目、制定计划、在独立分支上进行修改，并通过 Diff 或 Pull Request 准备结果以供审查。

因此，Agent Mode 更适合在 IDE 中直接与 AI 交互，而 Cloud Agent 则可以在 GitHub 中更独立地完成某些任务。

此外，Copilot Code Review 可以帮助检查代码和 Pull Requests，并发现潜在问题。

GitHub Copilot 用于 Vibe Coding 的优点和缺点

优点：

• 与开发环境和 GitHub 直接集成。

• Agent Mode 可以执行多阶段任务。

• 通过 Cloud Agent 处理代码仓库。

• 适合功能开发、调试和重构。

• 提供 Code Review 功能。

• 特别适合包含多个文件的真实项目。

缺点：

• 与 Prompt-to-App 工具相比，需要更多技术知识。

• 必须检查并测试 AI 生成的修改。

• 部分智能体和 Code Review 功能取决于 Copilot 订阅计划。

如果你的大部分工作都在 GitHub 和 IDE 中完成，那么 Copilot 可以融入日常开发流程，并帮助你自动化许多重复性任务。

Bolt

Bolt.new 是一个基于人工智能的平台，可以用于创建网站、Web 应用程序和移动应用程序。

与 Cursor 或 GitHub Copilot 等工具不同，开始使用 Bolt 不需要提前拥有项目或配置 IDE。用户只需通过自然语言描述自己的想法，平台就会尝试将其转化为一个可运行的产品。

Bolt 的主要优势之一是缩短从产生想法到创建第一个可运行版本之间的时间。通过少量指令，用户就可以创建原型或 MVP，而不必一开始就深入了解所有技术细节。

Bolt 的 Vibe Coding 功能

使用 Bolt 可以从一条简单的指令开始。

例如：

创建一个项目管理应用程序，让用户能够创建项目、添加任务，并通过控制面板跟踪任务状态。

Bolt 会生成应用程序的第一个版本，并显示预览结果。之后，用户可以添加新功能、修改设计，并通过额外指令调整程序的行为。

该平台的能力并不局限于创建界面。Bolt 还可以提供必要的基础设施组件，例如数据库、身份验证和文件存储。

此外，它还支持与 GitHub 和 Supabase 集成，通过 Expo 创建移动应用程序，以及通过 Stripe 集成支付功能。

Bolt 用于 Vibe Coding 的优点和缺点

优点：

• 将文字指令转化为可运行的网站和应用程序。

• 适合创建原型和 MVP。

• 可以在同一个环境中预览结果并查看代码。

• 提供数据库和身份验证功能。

• 与 GitHub 和 Supabase 集成。

• 支持创建 Web 和移动应用程序。

缺点：

• 大型项目和非传统架构可能需要专业开发环境。

• 复杂项目需要更多指令和修改。

• 平台使用量可能取决于 Token 消耗和订阅计划。

• 预览效果良好并不意味着项目已经自动满足生产环境的要求。发布之前，需要检查身份验证、数据库和支付处理流程。

总体而言，Bolt 是采用 Prompt-to-App 方式的 Vibe Coding 工具中值得关注的一个平台。它的主要优势是将界面创建、应用程序运行、数据库操作、预览和发布整合到同一个环境中。

Replit

Replit 是一个知名的平台，用户可以直接通过浏览器开发和运行软件。Replit Agent 已成为其重要功能之一。

Replit Agent 可以从简单的描述开始，并执行开发过程中的不同阶段，包括创建项目、编辑文件、进行测试，以及为应用程序发布做准备。

在 Replit 中，用户可以直接从最初的想法开始开发。只需通过 Prompt 描述自己的需求，就可以获得一个可运行的应用程序版本，而不必提前配置完整的开发环境。

Replit 的 Vibe Coding 功能

使用 Agent 可以从一条简单的指令开始。

例如：

创建一个预约应用程序，让用户能够选择日期和时间，同时管理员可以查看所有预约的列表。

Agent 会创建应用程序的第一个版本，之后可以通过额外指令对其进行改进。

根据 Replit 的官方文档，Agent 可以分析项目、修改文件、执行命令、测试应用程序的运行情况，并帮助修复错误。

Replit 的能力并不局限于编程。该平台还提供身份验证、数据库、云端发布，以及通过 Expo 创建移动应用程序的功能。

此外，Agent 并不局限于某一种框架，可以用于采用不同编程语言和技术的项目。

Replit 用于 Vibe Coding 的优点和缺点

优点：

• 将 Prompt 转化为可运行的应用程序。

• 提供统一的 Build、Test 和 Publish 环境。

• 内置数据库和身份验证功能。

• 可以通过 Agent 直接编辑项目并执行命令。

• 适合 Web 和移动应用程序。

• 初学者和开发者都可以使用。

缺点：

• 复杂项目仍然需要专业人员审查架构和代码。

• 应用程序可能在 Preview 中运行正常，但发布后出现问题。

• 结果质量在很大程度上取决于 Prompt 的准确性和项目上下文。

Replit 适合希望在同一个环境中完成从想法到应用程序发布全过程的用户。无论是初学者，还是需要集成开发工具的开发者，都可以从中受益。

Lovable

Lovable 是一个基于人工智能的 Full-Stack 平台，可以通过自然语言创建、开发和发布 Web 应用程序。

用户描述自己的想法后，Lovable 会根据这些描述生成界面、应用程序逻辑以及必要的技术组件。

对于希望通过 Prompt-to-App 方式快速将想法转化为可测试产品，同时又不想从一开始就配置完整开发环境的人来说，这个平台尤其合适。

Lovable 的 Vibe Coding 功能

使用 Lovable 可以从简单的想法描述开始。

例如：

创建一个简单的 CRM 系统，让我能够添加客户、修改每个潜在客户的状态，并通过控制面板查看销售统计数据。

在 Build Mode 中，Lovable 会分析请求、考虑项目上下文、修改所需文件，并检查最终结果。

这种模式专门用于创建新功能、修复错误、重构代码，以及同时修改多个文件。

另一方面，Plan Mode 适合那些需要先规划架构、新功能或问题解决方案，然后再修改代码的情况。

在这种模式下，Lovable 可以分析文件、日志和项目上下文，然后提出一个计划。用户可以在实施开始之前检查该计划。在这一阶段，代码不会被修改。

用户还可以直接在 Preview 中编辑界面元素，并通过 Lovable Cloud 或 Supabase 处理应用程序的服务器端部分（Backend）。

该平台还支持与 GitHub 集成，并允许用户通过 URL 或自定义域名发布项目。

Lovable 用于 Vibe Coding 的优点和缺点

优点：

• 将想法和文字指令转化为可运行的 Web 应用程序。

• Plan Mode 和 Build Mode 可以将规划与实施分开。

• 可以直接从 Preview 编辑界面。

• 提供包括数据库和身份验证在内的 Full-Stack 功能。

• 与 GitHub 集成，并能够在 Lovable 之外继续开发。

• 可以直接发布项目。

缺点：

• 大型项目仍然需要规划、测试和架构审查。

• 结果质量取决于需求的准确性和项目上下文。

• Build Mode 和其他功能的使用受到可用额度和订阅计划的限制。

对于初创公司创始人、设计师和产品经理来说，Lovable 提供了一种快速将想法转化为 Web 应用程序的方式。如果需要继续开发，也可以通过 GitHub 延续后续工作。

Vibe Coding 会取代程序员吗？

随着 Codex、Claude Code、Cursor 和 GitHub Copilot 等工具的发展，人工智能已经能够执行许多开发任务，包括生成代码、修复错误、重构程序、运行测试，甚至准备 Pull Requests。

不过，目前的发展趋势更可能是改变程序员的工作角色，而不是让他们完全消失。

GitHub 也强调，尽管 AI 能够加快开发速度，但创建安全、可扩展且易于维护的软件，仍然需要开发者的专业知识和判断力。此外，美国劳工统计局（BLS）的数据也继续显示，未来几年软件开发领域的就业人数预计将有所增长。

未来，市场对技能的需求可能会发生变化。重复性任务和常规样板代码（Boilerplate Code）将越来越多地交给人工智能处理。与此同时，软件架构设计、问题解决、安全、测试、理解用户需求，以及评估 AI 生成结果的能力将变得更加重要。

因此，Vibe Coding 很可能会自动化程序员的一部分工作，但不会完全取代他们。未来，能够正确指导 Coding Agents 并审查其结果的开发者，将能够以更快的速度和更新的方式创建软件。

Vibe Coding 工具简要对比

结论：哪款工具最适合 Vibe Coding？

Vibe Coding 是一种基于人工智能的现代软件开发方式。在这种方法中，用户不再专注于手动编写每一行代码，而是描述自己的目标和希望实现的结果。

这种方法可以加快原型、MVP 甚至部分真实软件产品的开发速度。不过，对于复杂且关键的项目，代码审查、测试和安全仍然不可或缺。

选择最合适的 AI 工具取决于项目类型。Gemini、Bolt、Replit 和 Lovable 特别适合通过 Prompt-to-App 方式快速创建可运行的原型和应用程序。另一方面，结合 Codex 使用的 ChatGPT、Claude Code、Cursor 和 GitHub Copilot，则提供了更广泛的功能，适合处理现有代码库和专业开发流程。

归根结底，Vibe Coding 不应该被视为编程知识的替代品，而应该被看作一种帮助用户更快构思、创建和开发软件产品的工具。对于关注数字服务和在线通信的用户来说，如果某些服务需要通过电话号码进行验证，那么购买虚拟号码也可能是一种值得考虑的选择。