2025 年 2 月 2 日，AI 研究员、OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 随手发了一段感慨：

“There’s a new kind of coding I call ‘vibe coding’, where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists.”
（我把这种新的编程方式叫做“vibe coding”——你完全顺着感觉走，拥抱指数级的加速，甚至忘记代码本身的存在。）

他描述了自己的状态：对着 AI 用语音说“把侧边栏的间距缩小一半”，因为他懒得自己去找。遇到报错，直接把错误信息粘贴给 AI，“通常就解决了”。全程几乎不碰键盘。

这条推文被浏览了超过 450 万次。

一年后，Karpathy 又写道：

“Today, programming via LLM agents is increasingly becoming a default workflow for professionals… Vibe coding will terraform software and alter job descriptions.”
（今天，通过大模型 Agent 编程，正在成为职场人的默认工作流……vibe coding 将重塑整个软件行业，并改变所有人的职位描述。）

“所有人”的职位描述，不是只有程序员。

因为大模型的编程能力，发生了质变

很多人对 AI 编程还停留在“AI 帮我补全代码”的印象里。但从 2025 年底到 2026 年初，顶级大模型的编程能力已经跨过了一道门槛：从能写对一个函数，到能完成一个完整产品的全流程开发。

以前，AI 是你的“智能搜索引擎”，你问一段，它答一段，碎片化的答案需要人类手工复制粘贴。

现在，AI 是你的“执行团队”。你描述想做什么，它能规划、搭建、调试、迭代，跑通整个过程——从零到一个可以跑起来的产品。

从 2026 年初到现在，每一个发布的大模型新品都能基本达到上面的标准。聪明的一次完成，笨一点需要多次调教。

“Talk is cheap, show me the code.” 这句话不再有意义。就像 Karpathy 所说，他甚至“vibe 出了整个一次性 App，只是为了找一个 bug——因为代码突然变得像纸一样便宜，用完即丢”。

当代码变得像草稿一样随时可以生成、随时可以丢弃，它的价值逻辑就彻底变了。

Code is cheap now.

为什么？因为大模型天生就是编程语言的母语者

阿里的林俊旸走后，有人议论他的学历：本科修的是英语，纯文科生。一个文科生凭什么带领团队做大模型？

阿里的高层再笨，也不会在这种问题上犯错误。林俊旸的硕士研究方向是语言学和应用语言学。从他参与的专利项目上看，是他首次将语言理论转化为可计算的框架。

大模型是在人类语言上训练出来的。而编程语言，本质上也是语言——而且是比自然语言更精确的语言。

一段 Python 代码，没有歧义，没有语气，没有“你懂我意思吧”的含糊。逻辑是什么，就是什么。

这意味着，大模型从概念到软件产品的转化，天然比人类更擅长。它不需要“先学会语法再学会逻辑”，它从一开始就通晓所有编程语言，甚至能在它们之间任意切换。

人类学一门编程语言要几个月，大模型生来就会几百种。
这不是技术细节，这是结构性优势。

几年前，和苹果的朋友一起吃饭。他说公司事儿多，不管什么职位都要求学习编程。不是 Python 这种简单易上手的解释性语言，而是苹果的 Swift，还要交作业。岁数大了，混职场不易。

但现在，我相信这件事没必要再做了。Vibe Coding 可以吊打公司所有基础编程任务。

普通人，第一次真正拥有了“做软件”的能力

你不再需要学 Python、学 JavaScript、学数据库。你只需要会说话——准确地说，是会用自然语言描述你想要什么。

一个想给自己小店做会员积分系统的老板；一个想做读书笔记整合工具的学生；一个想给团队搭内部排班表的 HR……这些需求，要么求爷爷告奶奶，要么真金白银花出去。现在，通过自然语言对话，一点一点拼出来，完全可行。

码农就像以前的职业司机，技能壁垒正在迅速崩塌。随之而来的，是“小众需求”被释放。那些因为“用户太少、不值得开发”而缺席的工具，现在可以由需求者自己创造。

一份独特的创造，未始不能造就一个产品神话。让新时代最流行的软件产品，在这纷繁复杂的世界上，占住一个角落。即使结果依然小众，但过程仍有价值。

很多人没意识到，和顶级模型对话，是一种新型学习。

聪明的模型是怎么来的？既然是基于数学概率的产品，既然 AI 并不真的知道自己在说什么，又何谈聪明和愚蠢？

事情没那么简单。当你和大模型反复对话、构建一个产品，你不只是在“用工具”。大模型的背后，是人类几十年积累的集体知识——软件架构、产品逻辑、用户体验、业务思维。训练的目的即是让 AI 像人类那样建立思维链，预置寻找答案的路线。

你不能指望一轮对话就能拿到标准答案。但每一轮对话，它都在用训练过的路径来回应你的问题。你在问问题，它在用背后团队的集体智慧回答你。你的问题会越来越好，它的回答也会越来越有价值。

举个简单的例子：第一次你只会说“帮我做一个表单”，第三次你开始说“这个表单需要在提交后给用户发确认邮件，并且支持草稿保存”。这个变化，叫做提示词工程能力的成长，也是你对产品思维的真实内化。

知识沉淀在你身上，而不是消失在聊天记录里。
这是我认为和 AI 对话最大的价值。

当人人都能 vibe coding，什么才是你的核心竞争力？

Karpathy 在 2026 年初给 vibe coding 换了一个新名字：Agentic Engineering（智能体工程）。

他说：

“‘Agentic’ because the new default is that you are not writing the code directly 99% of the time, you are orchestrating agents… ‘Engineering’ to emphasize that there is an art & science and expertise to it.”
（“Agentic”，因为你 99% 的时间不再直接写代码，而是调度 Agent 去做；“Engineering”，强调这里面有艺术、有科学、有专业深度，是可以学习和精进的。）

这个词的变化，揭示了一个关键转折：会用 AI 编程，只是入场券。

当人人都能用自然语言搭出一个产品，代码本身的壁垒就消失了。真正拉开差距的，是那些 AI 无法替代的东西：

• 品味：你的产品好不好用，好不好看，体验对不对

• 想法：你发现了什么真实的需求，别人没看到的切入点

• 独特性：你的产品有没有只属于你的视角和表达

• 共情能力：你真的理解用户吗，还是只是在执行功能列表

这些，才是未来职场里真正稀缺的能力。
而 vibe coding，是把这些能力放大成产品的基石。

有人说：编程要消亡了，程序员要失业了。我不这么看。

更准确的说法是：“只会写代码”的时代要过去了，“用代码表达想法”的时代正在来临。

以前，编程是少数人的特权技能，用来实现想法。现在，它正在变成每个有想法的人都能掌握的表达工具——就像文字之于写作，镜头之于摄影。

你不需要成为一个程序员。但需要学会，用你的语言，和这个时代最强大的工具对话。

那才是真正的编程。编辑人生的编。