那個被人吹爆的 Vibe Coding，終於 “涼了”

「這個詞是我造的，但它後來的走向，不是我想要的。」

近期，Andrej Karpathy 在 X 上發了一條長帖，紀念一個詞誕生一週年。他沒有慶祝，而是選擇了告別——他宣佈這個詞已經「過時」，並提出了一個新詞取而代之。

被他放棄的詞，叫 Vibe Coding。

一個技術詞彙從誕生到被埋葬，只用了短短一年。

這樣的生命週期，短到讓我們不得不去追問：

Karpathy 為什麼要親手「殺死」自己創造的這個詞彙？

1、那條改變了世界的推文

時間拉回 2025 年 2 月 3 日，Andrej Karpathy 在 X 上發佈了一條帖子，沒有字字斟酌、也沒有反覆潤色，只是一個深度技術極客記錄自己工作狀態的隨筆。

翻譯過來則是：

這條帖子至今已獲得超 600 萬的瀏覽量。

如今回看那一刻，Andrej Karpathy 自己也覺得不可思議，「我的 Twitter 賬號已經用了 17 年了，但説實話，我基本上還是完全摸不透推文互動的規律。那條推文其實就是個『浴中哲思』，我沒多想隨手就發了。」

不過，看似巧合的爆火，其實精準踩中了時代的情緒。

讓我們先把時間撥回那條推文發佈之前，來還原一下當時技術圈所經歷的狀態。

2024 年，AI 輔助編程已經進入大規模滲透階段。Stack Overflow 年度開發者調查顯示，2024 年有 76% 的開發者正在使用或計劃使用 AI 工具輔助開發工作流程，較 2023 年的 70% 持續走高攀升。

與此同時，GitHub Copilot 自 2022 年 6 月正式商業化後增長勢頭驚人，僅用 16 個月，就突破百萬付費用户，到 2024 年上旬更是飆升至 180 萬付費用户，在開發者工具商業化史上堪稱現象級速度。

更值得注意的是使用數據——編碼速度提升 55%，新手開發者甚至能達到 75%。這意味着，AI 在當時已成為寫代碼的「標配生產力」。

2024 年中旬，大量開發者在日常工作中已經切身體驗到：當 GPT-4o 、Claude 3.5 Sonnet 這一代模型相繼發佈後，AI 代碼補全的質量發生了質的躍升——它已經能夠理解上下文、生成完整的功能模塊，而不只是補全單行代碼。

在 Hacker News、Reddit 的 r/programming、r/MachineLearning 等社區中，關於「AI 現在能寫/生成多少比例的代碼」的帖子和辯論貫穿了 2024 全年，並在 2025 年初達到高峰。

這種集體體驗在當時引發了一波強烈的行業情緒：「LLM 的能力，似乎好到大部分代碼都不需要自己費勁去寫了。」

2、關於「Vibe」的誤讀

正是在這樣的背景下，Karpathy 的推文精準戳中了開發者們心照不宣卻難以言説的感受。他隨口提出的「Vibe Coding（氛圍編程）」一詞，也憑藉其在技術圈的聲望迅速流傳，成為了對這種編程狀態最傳神的命名。

如果單看 Vibe 這個詞本身，確實帶着「隨性、跟着感覺走」的鬆弛感，聽起來更像是一種情緒描述，而非嚴謹的編程概念。

但這也恰恰提醒了我們，就像以前做閲讀理解一樣，任何詞語都不能脱離它所在的上下文和環境來定義。

比如「佛系」，在年輕人的社交語境裏本是看淡得失、不過度內耗的鬆弛態度，可脱離這個語境，被用在職場評價中，就可能被曲解為「躺平擺爛」。

Vibe Coding 也是一樣，Karpathy 口中的「Vibe」，從來不是無邊界的「隨便瞎搞」。

先説説使用場景，Karpathy 明確提到「對於週末的臨時項目，還算可以接受」。在這種場景下，傳統開發流程略顯笨重：

寫需求文檔、畫架構圖、考慮擴展性等，這些「工程紀律」反而成了創新的絆腳石。可一旦脱離邊界，比如項目要上線生產環境、要多人協作、要長期維護，「氛圍」就必須讓位於工程規範。

再來看看適用主體，很多人解讀 Vibe Coding 時，大多忽略了一個核心前提——Karpathy 的技術背景。他的描述中，「我完全沉浸在靈感之中，擁抱指數級增長，甚至忘記代碼的存在」，是一個本身理解代碼的人，選擇信任 AI、不逐行審閲差異的狀態。

「我直接用 SuperWhisper 和 Composer 對話，幾乎不用碰鍵盤。」卻意味着能夠準確地描述技術需求。

「所以我只能想辦法繞過它，或者提出一些隨機的修改。」説明一當出現 bug 時，他能夠憑經驗進行快速地糾錯。

這樣的能力，源於 Karpathy 近 20 年的深度學習研究積澱，源於他在特斯拉自動駕駛系統的工程實踐，更源於無數行親手編寫的代碼積累。

這兩個維度的限定——有界的場景，有專業壁壘的從業人員——構成了 Vibe 的完整語境。

它們共同指向一個事實：Vibe Coding 是有技術判斷力的人與 AI 協作的鬆弛狀態，它能大幅降低入門門檻，卻不是無需任何基礎就能長期走通的編程捷徑。

為什麼「隨便説説就能寫代碼」的誤讀能流傳如此之廣？

一方面，技術行業太累了。一位業內朋友表示，2024 年的開發者們正處於一種集體倦怠中——需求永遠做不完、技術棧永遠學不完、AI 還在不斷渲染「替代焦慮」。

另一方面，「Vibe Coding 不需要懂代碼」，在外界看來，是極具傳播力的營銷商機，彷彿找到了普通人也能跨界做開發的流量密碼。

它同時迎合了外界的幻想與業內的情緒，自然一傳十、十傳百，迅速火出圈。

但歷史反覆證明，工具越強大，對使用者的「元能力」要求越高。Photoshop 讓修圖民主化了，但頂級修圖師和普通愛好者的差距反而拉大了；抖音讓視頻創作零門檻了，但專業編導和隨手拍用户的敍事能力鴻溝依然存在。

Vibe Coding 也是一樣。它消除的是語法記憶的負擔，但放大了問題拆解、系統設計、質量判斷的重要性。

3、Vibe coding 的三次死亡

Karpathy 的推文發出後，Vibe Coding 這個詞迅速出現在各大 AI 工具的官方表達和產品定位中。對於當時競爭激烈的 AI 編程賽道而言，這個詞幾乎是從天而降的禮物——他們正迫切需要一個好記又有傳播力的文化符號，來定義自身的產品調性，並以此展開規模化的推廣與營銷。

Replit 在 2025 年 3 月發佈官方博文《What is Vibe Coding?》，將 Vibe Coding 作為其核心產品敍事的組成部分，後來在 5 月更宣稱自己是「the world’s best vibe coding history feature」，直接將品類競爭口號與這個詞綁定。

而在 Lovable 這邊，相關傳播則圍繞低門檻開發展開：先是有用户在 X（原推特）發佈推文，以「with no deep coding skills required」為宣傳語並附帶 Lovable 邀請鏈接，這句話隨後被多個賬號複製引用，成為其常見介紹文案。

2025 年 4 月 25 日，Lovable 官方正式推出 Lovable 2.0，明確主打面向 no-code App Builders 的產品定位；

在其官方社區中，不少創作者發佈的開發教程也紛紛以「no coding、零代碼、零基礎上手」為亮點，將低門檻的標籤塑造得格外直白。

第三方平台上，Udemy 隨即上線了《Vibe Coding with Replit AI – Build Real Apps Without Coding》付費課程，精準踩中這一營銷風口，帶動相關內容迎來爆炸式傳播。

原本描述一種特定工作方式的詞，在資本、產品和內容平台的層層包裝與複用下，轉而成為一種產品能力的背書。

當一個詞變成營銷工具的時候，它的精確含義就開始模糊。營銷語言天生追求最大化吸引力，而不是最大化準確性。

「Vibe Coding Tool」就此成為產品品類標籤，這個詞在各類頁面、YouTube 教程標題、社交媒體推文裏被快速引用和複製。

更大的問題隨之而來。

當 Vibe Coding 開始在非技術人羣中傳播，它攜帶的那個隱含前提——「你需要有技術背景，才能安全地使用這種方式」——被完全丟失了。

詞語的民主化，本質上是對詞語的稀釋。

這種稀釋的結果，在數據上留下了清晰的印記。

2025 年 3 月，Y Combinator 管理合夥人 Jared Friedman 公開披露：

在 W25 這一批 YC 創業公司中，有四分之一的初創團隊表示其 95% 的代碼都是 AI 生成的。

「這些創始人並不缺乏技術背景，過去也能從零開始編寫產品，但如今，他們更願意直接把絕大部分編碼都交給 AI。」

這一數據迅速被多方引用，並被包裝成為「Vibe Coding 正在重塑創業者方式」的依據。資本隨即聞風而動、瘋狂湧入。

Lovable 在 2025 年 7 月估值 18 億美元，到同年 12 月完成 3.3 億美元 B 輪融資時，估值已飆至 66 億美元；

Cursor 則在 2025 年 11 月完成 23 億美元融資，估值達到 293 億美元；

OpenAI 更是在 2025 年 5 月傳出以約 30 億美元收購 Windsurf 的談判消息，儘管最後交易失敗。

Vibe Coding 宛如一把「乾柴」，瞬間點燃了整個 AI 編程賽道的投資狂熱，單筆融資屢破紀錄、獨角獸估值輪番刷新，資本市場對這一新範式的追捧達到頂峯。

然而，這場聲勢浩大的「Vibe Coding 創業潮」，真實效果究竟如何？

現實很快呈現出一種不同的景象。

2025 年 7 月下旬，SaaStr 創始人 Jason Lemkin 在 X 平台發表了一篇帖子：

他在使用 Replit 的 AI Agent 進行「vibe coding」實驗時，已明確下達「代碼凍結」指令，禁止修改代碼和操作數據庫，但 AI 仍直接刪除了生產數據庫，導致 1206 名高管、近 1200 家公司的業務數據被清空。

Veracode 隨後於 7 月底發佈的《2025 年 GenAI 代碼安全報告》中顯示，在對 100 多個 LLM 模型進行的真實編程任務測試中，近半數 AI 生成代碼未能通過安全檢測。

實際情況顯而易見，進來的人確實更多了，但跑通的比例，遠沒有宣傳時描述的那樣樂觀。

再回頭細讀 Karpathy 的這條原始推文就能發現：

他通篇都在描述過程細節，可一落到結果上，用詞卻全是「還算」「大部分」這類留有餘地、並不絕對的表達。

這意味着，他並不認為最終的結果有多可靠、多安全、多適合交付給用户。

當一個有經驗的技術專家在敍述「自己的項目」時，心裏默認着一套對結果的評估標準——出了問題可以丟掉，也不會對任何人造成影響。過程的信任感，建立在對結果的低期望和可接受風險之上。

但這個前提，在傳播鏈中徹底斷裂了。

當 Vibe Coding 被視作一種生產方法論推廣給非技術背景的創業者，他們學到的只是那套過程：靠語音指令驅動 AI、全部接受 AI 輸出、遇到問題讓 AI 修，卻沒有人告訴他們需要對結果負什麼責任，以及如何評估結果的質量。

一個過程導向的描述，被無損地移植進了結果導向的場景，於是不可控的安全事故接連發生。

到 2025 年下半年，這批依賴 AI 快速構建的產品開始密集暴露安全漏洞和質量問題，並引發行業廣泛討論。

「Vibe Coding Hangover」的説法在開發者社區廣泛流傳。

Vibe Coding 的三次死亡——從概念誕生，到營銷狂歡，再到信譽崩塌。這背後的根源在於，「流程跑通了」和「結果可信賴」是兩件不同的事。

Karpathy 本人當然知道這個區別，他的個人項目壞了可以重來，但當同樣的過程被複制進一個存儲着用户隱私或生產數據的系統時，這個區別就變成了代價。

4、Karpathy 的補救

Karpathy 本人並不是一個沉默的旁觀者。

Vibe Coding 出圈後，他多次在 X 上發聲，明確區分了「AI 輔助開發」和「無腦 Vibe Coding」。他也十分認同 Simon Willison 的觀點：

「並非所有 AI 輔助編碼都是 Vibe Coding。」前者是一種方式，後者是一種責任。

2025 年 6 月，他在一次演講中提出了「軟件 3.0」的概念，試圖給 AI 時代的編程重新定框架，強調的是「人與 AI 的協作」，而不是「人把工作完全甩給 AI」。

但一個詞一旦出圈，創造者的糾偏聲音往往是最小的那一個。

2026 年 2 月 5 日，距離那條原始推文整整一年，Karpathy 發佈了他的週年回顧長帖。

在這條告別貼中，他親手「殺死」了 Vibe Coding。

他明確表示，「Vibe Coding」這個詞對於 2026 年的 AI 編程現狀來説已經過時，並提出了新術語：「Agentic Engineering」。

Karpathy 在帖子中説，「新的默認模式是，你 99% 的時間不在直接寫代碼，而是在協調執行代碼的代理並充當監督者。」Agentic，是智能體在執行；而 Engineering，是工程師的責任不能消失。

Karpathy 放棄這個詞，不是心血來潮，而更像一種既定的擔當。

Karpathy 是全球 AI 領域信用背書極高的專家之一——OpenAI 創始團隊核心成員、前特斯拉 AI 高級總監、深度學習與計算機視覺領域的頂尖研究者。

他的名字和 Vibe Coding 的強綁定，意味着每一個打着 Vibe Coding 旗號出現的爛項目、安全事故、誤導內容，都在稀釋他多年積累的技術公信力。

從他的實際行動可以看出，他對這種綁定顯然是「不自在的」。無論他是否願意承認，這種主動糾偏的行為本身，就説明他感受到了某種不願被隨意代表的壓力。

要理解這一層，需要先了解 Karpathy 在 Vibe Coding「走紅」之前一直在做什麼。

2022 年 8 月，他在 YouTube 上發佈了「Neural Networks: Zero to Hero」系列課程，從數學基礎出發，一行一行代碼地帶着觀眾從零構建神經網絡。

這個系列的 GitHub 倉庫積累了數萬 star，配套 YouTube 視頻播放量也達到數百萬。

這套課程的核心理念是：不依賴高階框架，而是從底層手動實現深度學習、激活、優化等，讓用户真正深刻理解機制。

2024 年 7 月，他在離開 OpenAI 後創辦了 Eureka Labs，一種 AI 原生的新型學校。

他所創立的 Eureka Labs，推出的首款產品 LLM101n，正是這樣一門課程：它不只是教你「如何使用 AI」，而是引導你親手訓練自己的 AI 模型，從根源上弄懂 AI。

如果把這兩件事情連在一起，會發現一個相當清晰的信號：Karpathy 一以貫之的職業信念，是幫助人們真正理解事物的本質——無論是神經網絡的底層原理，還是 AI 的內在運行機制。

在這個背景下，外界對 Vibe Coding 廣為流傳的誤解——把它等同於「不用學代碼」，與 Karpathy 近年來持續在做的事情完全背道而馳：

一個是在宣揚捷徑、工具與即用即走；另一個是在強調理解、原理與底層能力。

這兩者不只是風格不同，而是在人該如何與 AI 共生、如何面對技術這件事上，指向了完全相反的答案。

如果他不介入，他的沉默會被解讀為對這種淺層化、功利化解讀的默許。

2025 年下半年以來，AI 編程工具已進入全面普及階段。全球已有數千萬人藉助 AI 編寫代碼，其中有相當一部分使用者，難以有效判斷 AI 生成代碼的質量與安全性。

在今年年初這個時間節點，Karpathy 選擇用 Agentic Engineering 來替代 Vibe Coding，本質上是在做一件事：

把「責任」這兩個字，重新放回 AI 時代的軟件開發話語體系裏。

5、AI 時代下的概念通脹

Vibe Coding 的故事，只是一個開始。

回看這個詞的完整生命週期，我們會看到一種在 AI 時代極具代表性的傳播範式：

精準描述——病毒式擴散——營銷稀釋——誤導濫用——風險顯現——重新糾偏。

這並非 Vibe Coding 獨有的命運。

看看「AI Agent」——你能在大部分 AI 產品的宣傳文案裏看到它。

原本它指的是具備自主規劃、工具調用、多步推理、持久記憶與環境交互能力的系統。

可現在，大量產品把簡單的聊天界面、單步工具調用，甚至普通的智能客服，都匆匆包裝成了「AI Agent」。

看看「AI Native」——它原本指從底層架構、數據邏輯到交互方式，全程以 AI 為核心設計的系統。可如今，這個詞早被泛化為：只要接入一個大模型 API、加了個 AI 功能，就能稱之為 AI Native。

再看 LLMOps、Prompt Engineering…… 每一個專業概念，從被嚴謹提出到被廣告文案消費，所需的時間越來越短。

概念通脹，正是 AI 時代的一種獨有的病症。

在這個技術迭代速度遠超公眾理解速度的時代裏，市場力量天然傾向於把詞語的使用範圍最大化，把准入門檻最低化，把責任邊界最模糊化。

Karpathy 試圖用「放棄一個詞、創造一個新詞」的方式，對抗這股浪潮。

這既值得尊重，卻也令人無可奈何。

畢竟，「Agentic Engineering」這個詞，已經開始在大量 AI 敍事裏出現了。

在這個時代，凡是被研究者精確定義的概念，一旦出圈，就可能走向「死亡」。

不是詞語本身死了，而是詞語的精確性死了。一個詞可以無處不在，同時也可以意義空洞。

Karpathy 大概比任何人都更清楚這一點。他在造出「Agentic Engineering」的同時，或許已經預見了它的命運。

但他仍然選擇這麼做。

也許，這才是他真正想傳遞的東西——不是一個詞語，而是一種立場、是一種對於技術本質的堅守：即使概念會通脹、即使詞語會被玩壞，仍然值得不斷地去定義、去糾偏、去區分「有責任的使用」和「甩鍋式的依賴」之間的邊界。

技術的世界裏，命名權不只是話語權，也是責任歸屬的標誌。

Karpathy 槍斃了 Vibe Coding。但他真正要殺死的，是那種把「好用」當成「免責」的幻覺。