那个被人吹爆的 Vibe Coding，终于 “凉了”

「这个词是我造的，但它后来的走向，不是我想要的。」

近期，Andrej Karpathy 在 X 上发了一条长帖，纪念一个词诞生一周年。他没有庆祝，而是选择了告别——他宣布这个词已经「过时」，并提出了一个新词取而代之。

被他放弃的词，叫 Vibe Coding。

一个技术词汇从诞生到被埋葬，只用了短短一年。

这样的生命周期，短到让我们不得不去追问：

Karpathy 为什么要亲手「杀死」自己创造的这个词汇？

1、那条改变了世界的推文

时间拉回 2025 年 2 月 3 日，Andrej Karpathy 在 X 上发布了一条帖子，没有字字斟酌、也没有反复润色，只是一个深度技术极客记录自己工作状态的随笔。

翻译过来则是：

这条帖子至今已获得超 600 万的浏览量。

如今回看那一刻，Andrej Karpathy 自己也觉得不可思议，「我的 Twitter 账号已经用了 17 年了，但说实话，我基本上还是完全摸不透推文互动的规律。那条推文其实就是个『浴中哲思』，我没多想随手就发了。」

不过，看似巧合的爆火，其实精准踩中了时代的情绪。

让我们先把时间拨回那条推文发布之前，来还原一下当时技术圈所经历的状态。

2024 年，AI 辅助编程已经进入大规模渗透阶段。Stack Overflow 年度开发者调查显示，2024 年有 76% 的开发者正在使用或计划使用 AI 工具辅助开发工作流程，较 2023 年的 70% 持续走高攀升。

与此同时，GitHub Copilot 自 2022 年 6 月正式商业化后增长势头惊人，仅用 16 个月，就突破百万付费用户，到 2024 年上旬更是飙升至 180 万付费用户，在开发者工具商业化史上堪称现象级速度。

更值得注意的是使用数据——编码速度提升 55%，新手开发者甚至能达到 75%。这意味着，AI 在当时已成为写代码的「标配生产力」。

2024 年中旬，大量开发者在日常工作中已经切身体验到：当 GPT-4o 、Claude 3.5 Sonnet 这一代模型相继发布后，AI 代码补全的质量发生了质的跃升——它已经能够理解上下文、生成完整的功能模块，而不只是补全单行代码。

在 Hacker News、Reddit 的 r/programming、r/MachineLearning 等社区中，关于「AI 现在能写/生成多少比例的代码」的帖子和辩论贯穿了 2024 全年，并在 2025 年初达到高峰。

这种集体体验在当时引发了一波强烈的行业情绪：「LLM 的能力，似乎好到大部分代码都不需要自己费劲去写了。」

2、关于「Vibe」的误读

正是在这样的背景下，Karpathy 的推文精准戳中了开发者们心照不宣却难以言说的感受。他随口提出的「Vibe Coding（氛围编程）」一词，也凭借其在技术圈的声望迅速流传，成为了对这种编程状态最传神的命名。

如果单看 Vibe 这个词本身，确实带着「随性、跟着感觉走」的松弛感，听起来更像是一种情绪描述，而非严谨的编程概念。

但这也恰恰提醒了我们，就像以前做阅读理解一样，任何词语都不能脱离它所在的上下文和环境来定义。

比如「佛系」，在年轻人的社交语境里本是看淡得失、不过度内耗的松弛态度，可脱离这个语境，被用在职场评价中，就可能被曲解为「躺平摆烂」。

Vibe Coding 也是一样，Karpathy 口中的「Vibe」，从来不是无边界的「随便瞎搞」。

先说说使用场景，Karpathy 明确提到「对于周末的临时项目，还算可以接受」。在这种场景下，传统开发流程略显笨重：

写需求文档、画架构图、考虑扩展性等，这些「工程纪律」反而成了创新的绊脚石。可一旦脱离边界，比如项目要上线生产环境、要多人协作、要长期维护，「氛围」就必须让位于工程规范。

再来看看适用主体，很多人解读 Vibe Coding 时，大多忽略了一个核心前提——Karpathy 的技术背景。他的描述中，「我完全沉浸在灵感之中，拥抱指数级增长，甚至忘记代码的存在」，是一个本身理解代码的人，选择信任 AI、不逐行审阅差异的状态。

「我直接用 SuperWhisper 和 Composer 对话，几乎不用碰键盘。」却意味着能够准确地描述技术需求。

「所以我只能想办法绕过它，或者提出一些随机的修改。」说明一当出现 bug 时，他能够凭经验进行快速地纠错。

这样的能力，源于 Karpathy 近 20 年的深度学习研究积淀，源于他在特斯拉自动驾驶系统的工程实践，更源于无数行亲手编写的代码积累。

这两个维度的限定——有界的场景，有专业壁垒的从业人员——构成了 Vibe 的完整语境。

它们共同指向一个事实：Vibe Coding 是有技术判断力的人与 AI 协作的松弛状态，它能大幅降低入门门槛，却不是无需任何基础就能长期走通的编程捷径。

为什么「随便说说就能写代码」的误读能流传如此之广？

一方面，技术行业太累了。一位业内朋友表示，2024 年的开发者们正处于一种集体倦怠中——需求永远做不完、技术栈永远学不完、AI 还在不断渲染「替代焦虑」。

另一方面，「Vibe Coding 不需要懂代码」，在外界看来，是极具传播力的营销商机，仿佛找到了普通人也能跨界做开发的流量密码。

它同时迎合了外界的幻想与业内的情绪，自然一传十、十传百，迅速火出圈。

但历史反复证明，工具越强大，对使用者的「元能力」要求越高。Photoshop 让修图民主化了，但顶级修图师和普通爱好者的差距反而拉大了；抖音让视频创作零门槛了，但专业编导和随手拍用户的叙事能力鸿沟依然存在。

Vibe Coding 也是一样。它消除的是语法记忆的负担，但放大了问题拆解、系统设计、质量判断的重要性。

3、Vibe coding 的三次死亡

Karpathy 的推文发出后，Vibe Coding 这个词迅速出现在各大 AI 工具的官方表达和产品定位中。对于当时竞争激烈的 AI 编程赛道而言，这个词几乎是从天而降的礼物——他们正迫切需要一个好记又有传播力的文化符号，来定义自身的产品调性，并以此展开规模化的推广与营销。

Replit 在 2025 年 3 月发布官方博文《What is Vibe Coding?》，将 Vibe Coding 作为其核心产品叙事的组成部分，后来在 5 月更宣称自己是「the world’s best vibe coding history feature」，直接将品类竞争口号与这个词绑定。

而在 Lovable 这边，相关传播则围绕低门槛开发展开：先是有用户在 X（原推特）发布推文，以「with no deep coding skills required」为宣传语并附带 Lovable 邀请链接，这句话随后被多个账号复制引用，成为其常见介绍文案。

2025 年 4 月 25 日，Lovable 官方正式推出 Lovable 2.0，明确主打面向 no-code App Builders 的产品定位；

在其官方社区中，不少创作者发布的开发教程也纷纷以「no coding、零代码、零基础上手」为亮点，将低门槛的标签塑造得格外直白。

第三方平台上，Udemy 随即上线了《Vibe Coding with Replit AI – Build Real Apps Without Coding》付费课程，精准踩中这一营销风口，带动相关内容迎来爆炸式传播。

原本描述一种特定工作方式的词，在资本、产品和内容平台的层层包装与复用下，转而成为一种产品能力的背书。

当一个词变成营销工具的时候，它的精确含义就开始模糊。营销语言天生追求最大化吸引力，而不是最大化准确性。

「Vibe Coding Tool」就此成为产品品类标签，这个词在各类页面、YouTube 教程标题、社交媒体推文里被快速引用和复制。

更大的问题随之而来。

当 Vibe Coding 开始在非技术人群中传播，它携带的那个隐含前提——「你需要有技术背景，才能安全地使用这种方式」——被完全丢失了。

词语的民主化，本质上是对词语的稀释。

这种稀释的结果，在数据上留下了清晰的印记。

2025 年 3 月，Y Combinator 管理合伙人 Jared Friedman 公开披露：

在 W25 这一批 YC 创业公司中，有四分之一的初创团队表示其 95% 的代码都是 AI 生成的。

「这些创始人并不缺乏技术背景，过去也能从零开始编写产品，但如今，他们更愿意直接把绝大部分编码都交给 AI。」

这一数据迅速被多方引用，并被包装成为「Vibe Coding 正在重塑创业者方式」的依据。资本随即闻风而动、疯狂涌入。

Lovable 在 2025 年 7 月估值 18 亿美元，到同年 12 月完成 3.3 亿美元 B 轮融资时，估值已飙至 66 亿美元；

Cursor 则在 2025 年 11 月完成 23 亿美元融资，估值达到 293 亿美元；

OpenAI 更是在 2025 年 5 月传出以约 30 亿美元收购 Windsurf 的谈判消息，尽管最后交易失败。

Vibe Coding 宛如一把「干柴」，瞬间点燃了整个 AI 编程赛道的投资狂热，单笔融资屡破纪录、独角兽估值轮番刷新，资本市场对这一新范式的追捧达到顶峰。

然而，这场声势浩大的「Vibe Coding 创业潮」，真实效果究竟如何？

现实很快呈现出一种不同的景象。

2025 年 7 月下旬，SaaStr 创始人 Jason Lemkin 在 X 平台发表了一篇帖子：

他在使用 Replit 的 AI Agent 进行「vibe coding」实验时，已明确下达「代码冻结」指令，禁止修改代码和操作数据库，但 AI 仍直接删除了生产数据库，导致 1206 名高管、近 1200 家公司的业务数据被清空。

Veracode 随后于 7 月底发布的《2025 年 GenAI 代码安全报告》中显示，在对 100 多个 LLM 模型进行的真实编程任务测试中，近半数 AI 生成代码未能通过安全检测。

实际情况显而易见，进来的人确实更多了，但跑通的比例，远没有宣传时描述的那样乐观。

再回头细读 Karpathy 的这条原始推文就能发现：

他通篇都在描述过程细节，可一落到结果上，用词却全是「还算」「大部分」这类留有余地、并不绝对的表达。

这意味着，他并不认为最终的结果有多可靠、多安全、多适合交付给用户。

当一个有经验的技术专家在叙述「自己的项目」时，心里默认着一套对结果的评估标准——出了问题可以丢掉，也不会对任何人造成影响。过程的信任感，建立在对结果的低期望和可接受风险之上。

但这个前提，在传播链中彻底断裂了。

当 Vibe Coding 被视作一种生产方法论推广给非技术背景的创业者，他们学到的只是那套过程：靠语音指令驱动 AI、全部接受 AI 输出、遇到问题让 AI 修，却没有人告诉他们需要对结果负什么责任，以及如何评估结果的质量。

一个过程导向的描述，被无损地移植进了结果导向的场景，于是不可控的安全事故接连发生。

到 2025 年下半年，这批依赖 AI 快速构建的产品开始密集暴露安全漏洞和质量问题，并引发行业广泛讨论。

「Vibe Coding Hangover」的说法在开发者社区广泛流传。

Vibe Coding 的三次死亡——从概念诞生，到营销狂欢，再到信誉崩塌。这背后的根源在于，「流程跑通了」和「结果可信赖」是两件不同的事。

Karpathy 本人当然知道这个区别，他的个人项目坏了可以重来，但当同样的过程被复制进一个存储着用户隐私或生产数据的系统时，这个区别就变成了代价。

4、Karpathy 的补救

Karpathy 本人并不是一个沉默的旁观者。

Vibe Coding 出圈后，他多次在 X 上发声，明确区分了「AI 辅助开发」和「无脑 Vibe Coding」。他也十分认同 Simon Willison 的观点：

「并非所有 AI 辅助编码都是 Vibe Coding。」前者是一种方式，后者是一种责任。

2025 年 6 月，他在一次演讲中提出了「软件 3.0」的概念，试图给 AI 时代的编程重新定框架，强调的是「人与 AI 的协作」，而不是「人把工作完全甩给 AI」。

但一个词一旦出圈，创造者的纠偏声音往往是最小的那一个。

2026 年 2 月 5 日，距离那条原始推文整整一年，Karpathy 发布了他的周年回顾长帖。

在这条告别贴中，他亲手「杀死」了 Vibe Coding。

他明确表示，「Vibe Coding」这个词对于 2026 年的 AI 编程现状来说已经过时，并提出了新术语：「Agentic Engineering」。

Karpathy 在帖子中说，「新的默认模式是，你 99% 的时间不在直接写代码，而是在协调执行代码的代理并充当监督者。」Agentic，是智能体在执行；而 Engineering，是工程师的责任不能消失。

Karpathy 放弃这个词，不是心血来潮，而更像一种既定的担当。

Karpathy 是全球 AI 领域信用背书极高的专家之一——OpenAI 创始团队核心成员、前特斯拉 AI 高级总监、深度学习与计算机视觉领域的顶尖研究者。

他的名字和 Vibe Coding 的强绑定，意味着每一个打着 Vibe Coding 旗号出现的烂项目、安全事故、误导内容，都在稀释他多年积累的技术公信力。

从他的实际行动可以看出，他对这种绑定显然是「不自在的」。无论他是否愿意承认，这种主动纠偏的行为本身，就说明他感受到了某种不愿被随意代表的压力。

要理解这一层，需要先了解 Karpathy 在 Vibe Coding「走红」之前一直在做什么。

2022 年 8 月，他在 YouTube 上发布了「Neural Networks: Zero to Hero」系列课程，从数学基础出发，一行一行代码地带着观众从零构建神经网络。

这个系列的 GitHub 仓库积累了数万 star，配套 YouTube 视频播放量也达到数百万。

这套课程的核心理念是：不依赖高阶框架，而是从底层手动实现深度学习、激活、优化等，让用户真正深刻理解机制。

2024 年 7 月，他在离开 OpenAI 后创办了 Eureka Labs，一种 AI 原生的新型学校。

他所创立的 Eureka Labs，推出的首款产品 LLM101n，正是这样一门课程：它不只是教你「如何使用 AI」，而是引导你亲手训练自己的 AI 模型，从根源上弄懂 AI。

如果把这两件事情连在一起，会发现一个相当清晰的信号：Karpathy 一以贯之的职业信念，是帮助人们真正理解事物的本质——无论是神经网络的底层原理，还是 AI 的内在运行机制。

在这个背景下，外界对 Vibe Coding 广为流传的误解——把它等同于「不用学代码」，与 Karpathy 近年来持续在做的事情完全背道而驰：

一个是在宣扬捷径、工具与即用即走；另一个是在强调理解、原理与底层能力。

这两者不只是风格不同，而是在人该如何与 AI 共生、如何面对技术这件事上，指向了完全相反的答案。

如果他不介入，他的沉默会被解读为对这种浅层化、功利化解读的默许。

2025 年下半年以来，AI 编程工具已进入全面普及阶段。全球已有数千万人借助 AI 编写代码，其中有相当一部分使用者，难以有效判断 AI 生成代码的质量与安全性。

在今年年初这个时间节点，Karpathy 选择用 Agentic Engineering 来替代 Vibe Coding，本质上是在做一件事：

把「责任」这两个字，重新放回 AI 时代的软件开发话语体系里。

5、AI 时代下的概念通胀

Vibe Coding 的故事，只是一个开始。

回看这个词的完整生命周期，我们会看到一种在 AI 时代极具代表性的传播范式：

精准描述——病毒式扩散——营销稀释——误导滥用——风险显现——重新纠偏。

这并非 Vibe Coding 独有的命运。

看看「AI Agent」——你能在大部分 AI 产品的宣传文案里看到它。

原本它指的是具备自主规划、工具调用、多步推理、持久记忆与环境交互能力的系统。

可现在，大量产品把简单的聊天界面、单步工具调用，甚至普通的智能客服，都匆匆包装成了「AI Agent」。

看看「AI Native」——它原本指从底层架构、数据逻辑到交互方式，全程以 AI 为核心设计的系统。可如今，这个词早被泛化为：只要接入一个大模型 API、加了个 AI 功能，就能称之为 AI Native。

再看 LLMOps、Prompt Engineering…… 每一个专业概念，从被严谨提出到被广告文案消费，所需的时间越来越短。

概念通胀，正是 AI 时代的一种独有的病症。

在这个技术迭代速度远超公众理解速度的时代里，市场力量天然倾向于把词语的使用范围最大化，把准入门槛最低化，把责任边界最模糊化。

Karpathy 试图用「放弃一个词、创造一个新词」的方式，对抗这股浪潮。

这既值得尊重，却也令人无可奈何。

毕竟，「Agentic Engineering」这个词，已经开始在大量 AI 叙事里出现了。

在这个时代，凡是被研究者精确定义的概念，一旦出圈，就可能走向「死亡」。

不是词语本身死了，而是词语的精确性死了。一个词可以无处不在，同时也可以意义空洞。

Karpathy 大概比任何人都更清楚这一点。他在造出「Agentic Engineering」的同时，或许已经预见了它的命运。

但他仍然选择这么做。

也许，这才是他真正想传递的东西——不是一个词语，而是一种立场、是一种对于技术本质的坚守：即使概念会通胀、即使词语会被玩坏，仍然值得不断地去定义、去纠偏、去区分「有责任的使用」和「甩锅式的依赖」之间的边界。

技术的世界里，命名权不只是话语权，也是责任归属的标志。

Karpathy 枪毙了 Vibe Coding。但他真正要杀死的，是那种把「好用」当成「免责」的幻觉。