随着人工智能技术的快速发展,基于大语言模型(LLM)的编程方式逐渐兴起。Vibe Coding作为其中一种新颖且富有争议的编码方法,因其简化程序开发流程而备受关注。其核心理念是开发者通过向大语言模型自然语言描述需求,由模型自动生成代码,开发者不直接编写或编辑代码,仅依赖运行结果反馈调整指令。这种"零代码"或"无审查编码"方式在一些情境下表现出极大的便利和高效,但在实际应用中也暴露出不少局限。本文以Emacs插件开发为例,结合实际体验,深入分析Vibe Coding的成功之处及其面临的挑战,引导读者理性看待和合理利用这一技术手段。最初接触Vibe Coding时,笔者持怀疑态度。
早期的自然语言生成模型在逻辑推理和数学运算能力上极其薄弱,处理长上下文信息也受限,且常常产生所谓的"幻觉" - - 生成不存在或错误的信息。然而,随着模型能力的提升,越来越多的软件工程师开始在生产环境中采用LLM辅助编程工具,如GitHub Copilot和Claude等,极大加速开发效率。尽管如此,日常工作中直接用LLM开发完整项目仍面临诸多困难。具体到Emacs环境,插件开发通常依赖复杂的Emacs Lisp语法和深入的编辑器机制,非专业人士往往望而却步。笔者在构建个人笔记系统时,发现现有的org-roam虽然强大但缺乏某些便捷的关键词预览功能。传统工具如grep和consult-grep无法满足需求,尤其是当笔者采用时间戳命名笔记文件以避免文件名与标题不同步时,显示的文件名毫无意义,这影响了搜索结果的可用性。
因此,尝试通过Vibe Coding让ChatGPT帮助实现一个定制化的Emacs插件成为了一种可行的选择。遵循维基百科上Vibe Coding的定义,笔者完全通过自然语言与ChatGPT 5互动,未查阅或修改代码,仅反馈运行结果请求改进。令人惊喜的是,在短短两个小时内,模型成功实现了搜索目录关键词、显示独立缓冲区、预览匹配内容并高亮关键词,以及按文件分组显示搜索结果并提取org文件标题的核心功能。这一过程直观体现了Vibe Coding在实现个性化小项目时的高效优势,尤其适合不了解精准编程语言细节的用户。然而,随着插件功能复杂度提升,问题逐渐显现。笔者尝试加入多个关键词逻辑操作、实时关键词输入预览和与垂直完成框架vertico的集成等高级功能时,代码错误频发,LLM生成的Emacs Lisp代码中语法错误如括号不匹配屡见不鲜,无法通过仅凭自然语言指令修正。
虽然笔者具备基础的Lisp知识,能手动修复部分错误,非程序员用户显然无法胜任。再者,LLM难以在保持现有功能基础上优化性能,诸如使用定时器或异步机制等技术要求更高的改进尝试最终均告失败,耗费数日依然无法达到预期效果。从人机协作角度看,这种"放权予机器"的开发方式削弱了开发者对代码的直观理解和掌控感。一旦项目走偏,用户很难定位问题根源,是自身描述不精准,还是LLM的理解出现偏差,又或者代码本身存在缺陷,均难以判断。此时,Vibe Coding的"不可见代码"规则反倒成为障碍,限制了用户自我修正和问题解决的能力,造成极大的无力感和挫败感。最令人担忧的是,长期依赖Vibe Coding容易造成开发者成长停滞。
笔者在整个过程中虽成功交付了能用的代码,但自身对Emacs Lisp开发环境的理解和编码技巧几乎没有提升。相较于传统由零开始编码的学习路径,Vibe Coding几乎剥夺了"通过编程解决难题"的乐趣和学习机会。如果开发者追求的是技术进步和自我提升,单纯依赖LLM自动生成代码显然并非长久之计。对于追求快速解决具体问题的非程序员群体,或者正在进入陌生领域的开发者,抑或是打造临时小工具的场景,Vibe Coding则展现了极大的应用潜力。在这些情况下,人工智能作为助手提升效率、节省时间无疑是一大利器。即便如此,人工介入与对生成代码的审查仍然是不可或缺的一环。
毕竟,计算机程序毕竟与人类语言不同,它需要严谨的语法与逻辑保障,疏漏即引发致命错误。未来随着LLM的能力不断完善,它们也许能更准确地理解并高质量输出代码,但人类程序员对代码架构的设计、优化方向的把控及对项目全局的理解依旧难以完全被取代。此外,编程不只是完成任务的手段,更是培养逻辑思维、问题解决能力及创造性的过程。Vibe Coding固然为重复性工作解放了双手,但若最终取消了学习和思考的环节,人们可能会错过诸多宝贵收获。基于以上思考,笔者计划改进开发方式,将人工智能视为辅助工具,而非"全权代理"。在项目架构设计和关键模块实现上由人工把关与参与,利用LLM辅助生成代码片段或提供解决方案建议,这样既能享受AI带来的高效,也能反复锻炼和提升自身能力。
总的来说,Vibe Coding在解决简单个性化问题和快速构建原型方面体现了不可忽视的优势,尤其适合不具备深厚编程背景的用户和小规模项目。但其在应对复杂逻辑、多层次优化和代码可维护性方面尚存明显短板,依赖这套方法过多可能导致无法掌控代码本质、程序性能受限及技能发展受阻。正确认识其适用范围和限制,结合自身需求灵活应用,才是未来人机协同编程的最佳实践。面对人工智能赋能的软件开发新时代,保持独立思考与持续学习的态度依然是程序员最宝贵的财富。 。
