執行摘要

• 氛圍編程能加速開發與創新，但企業高管必須加強治理、安全與審查流程以保護業務。
• 團隊能快速測試想法并交付最小可行產品，從而縮短上市時間并提升對業務需求的響應能力。
• 開發人員與非技術人員能更高效地協作，降低入門門檻并促進創新。

想象一下，您可以通過摩擦一盞神燈，用簡單直白的語言向精靈描述您的需求，它就能為您生成一個功能齊全的應用程序。雖然神燈并不存在，但AI編程助手在很大程度上實現了這個愿望——無論其影響是好是壞。借助大語言模型，開發人員可以輸入自然語言提示，并生成任何編程語言的代碼。OpenAI聯合創始人安德烈·卡帕西在2025年創造了"氛圍編程"一詞，用以描述"完全沉浸在感覺中，擁抱指數級增長，甚至忘記代碼本身的存在"。

這種新范式標志著從深思熟慮、逐行編寫代碼，轉向更流暢、更直觀的人機意圖與執行之間的協作。

氛圍編程并非要取代開發人員，而是一種加速數字化轉型的戰略推動器，它能提高生產率，并且是打造快速上市工具的一種經濟高效的選擇。然而，IT高管必須將治理與賦能相結合，以最大化其價值，同時控制氛圍編程帶來的風險。

氛圍編程如何運作？

開發人員首先選擇一個AI編程助手，并描述他們想要的功能或特性。接著，AI會回應代碼建議，開發人員可以審查、接受或優化這些建議。然后，開發人員繼續迭代，通過向AI發出具體指令來添加新功能或進行調整，從而創建一個動態的、對話式的工作流程。

氛圍編程 vs. 傳統編程

傳統上，編程過程非常結構化和有條不紊，而氛圍編程描述的則是一種更具創造性或基于流程的方法。以下是這兩種方法差異的細目分類：

氛圍編程的優勢

氛圍編程提供了若干關鍵優勢，特別是對于那些希望快速將想法付諸實施并減少重復性任務的開發人員。

• 更快的開發速度。 經驗豐富的開發人員使用氛圍編程可以在幾小時內完成一個應用程序，而傳統的開發時間則需要數天或數周。
• 更低的入門門檻。 開發人員進行氛圍編程所需的唯一語言是他們自己的自然口語。氛圍編程使開發人員能夠在不懂編碼的情況下啟動一個功能正常的項目。AI對于正在學習編碼或理解應用程序工作原理的開發人員來說，也是一個強有力的工具。
• 快速原型制作。 氛圍編程的速度使開發團隊能夠快速創建功能性的最小可行產品。這使得氛圍編程非常適合在爭搶市場先機時向投資者展示項目。此外，它還通過實驗實現了更快的功能迭代。
• 愛好或內部項目。 如果無需考慮公共訪問或安全問題，氛圍編程是理想選擇。其速度和易用性使開發人員能夠快速解決問題并構建解決方案。
• 多模態編程。 氛圍編程將代碼生成擴展到集成開發環境之外的鍵入方式，包括語音到文本提示。
• 員工協作與生產力。 開發人員從編寫代碼轉向審查和優化代碼。其他員工，如分析師和產品經理，也可以對編程提供意見，從而實現業務和IT部門的跨職能協作。

氛圍編程的局限性

氛圍編程聽起來是否好得令人難以置信？這取決于它的使用方式。使其成為小型應用程序和原型強大工具的特點，在大型代碼庫或安全性優先的場景中，卻可能成為其負擔。

• 錯誤與幻覺。 生成代碼的AI與任何其他流行的AI工具一樣容易出現幻覺。幾位計算機科學研究人員的一項研究發現，商業AI模型平均有5.2%的情況下會推薦不存在的軟件包。相比之下，開源模型的這一比例躍升至21.7%。
• 有限的技術復雜性。 提供給AI的每個提示都有一個有限的上下文窗口——類似于內存——其中包含大量關于您環境的數據，例如您打開的標簽頁內容。這為AI提供了上下文，使其能夠做出明智的決策。然而，不同AI模型的上下文窗口大小不同，并且較大的上下文大小可能會影響AI的性能。項目越復雜，AI理解項目所需的上下文就越多。
• 難以調試和維護。 未經審查就接受AI生成的代碼，可能會導致創建一個無人理解代碼作用及緣由的代碼庫。如果AI引入了其自身無法修復的錯誤，而開發人員又無法理解其輸出，那么進展將完全受阻。
• 缺乏原創性。 編碼AI基于現有的代碼示例進行訓練，只能生成它所知道的內容。它無法完全靠自己提出革命性的過程或想法。

企業高管應將氛圍編程生成的代碼視為快速原型。然而，程序仍然需要經過審查。對于面向客戶的服務，必須進行審查；如果涉及其他敏感數據，則必須檢查其是否符合法規要求。

氛圍編程的安全顧慮

一位名叫Leo的開發人員在X上宣布，他發布了一個完全通過氛圍編程構建的SaaS應用程序。兩天內，他的應用程序就遭到了黑客的攻擊，Leo發帖稱出現了各種隨機問題。在整個項目中如此重度依賴AI會導致安全問題層出不窮。原因如下：

• LLM或平臺中的漏洞。 任何依賴外部組件的軟件產品都會繼承潛在的漏洞。AI編碼平臺也不例外。最近，安全研究人員在氛圍編程平臺Base44中發現了暴露的API端點，使得攻擊者能夠使用非機密的app_id值創建新賬戶來訪問私有應用程序，從而繞過所有身份驗證機制。
• 開發人員錯誤。 氛圍編程工具會精確地生成開發人員所要求的內容。如果開發人員在其提示中未包含安全實踐，AI將不會生成遵循最佳安全實踐的代碼。
• 數據隱私。 LLM通過攝取數據作為訓練數據來改進模型。如果項目涉及敏感數據，例如支付信息、健康記錄、專有代碼或商業機密，則AI工具必須實施嚴格的數據隔離，以防止AI在其他應用程序中使用受保護的信息。

如何實施氛圍編程

考慮到其局限性，在將氛圍編程集成到項目中時最好謹慎行事，以充分利用其優勢。

1. 規劃項目。 氛圍編程和傳統編程共有的一個特點是，兩者在從一開始就有清晰計劃指導時最為有效。確定您要構建什么，并將步驟分解為易于消化的小部分。牢記您希望為項目采用的安全和代碼標準。
2. 決定您的"氛圍"策略。 真正的氛圍編程定義為將所有決定交給AI。AI輔助編碼是一種混合方法，開發人員向AI提示代碼，然后在批準前仔細檢查輸出。找到最符合您優先事項的平衡點。
3. 選擇AI編程助手。 并非所有模型都構建得一樣。有些專門用于代碼生成，而其他則能解決更復雜的問題。不同模型在數據隔離、隱私以及成本方面有不同的政策。請仔細選擇最適合您項目的AI代理。
4. 使用源代碼控制。 這對任何類型的編碼都是個好主意，但對于氛圍編程尤其重要。當您的項目處于良好工作狀態時，為自己創建檢查點，以便您可以根據需要輕松調整。
5. 迭代。 一次創建一個功能，并在每個提示中提供盡可能多的細節和上下文。優化和重構您的代碼，直到它符合您的設想。
6. 測試。 確保您的項目在每個步驟中都正常工作。AI非常擅長生成自動化測試，但請確保您也執行手動測試，包括依賴項驗證和自動化測試，以阻止合并未知/無效的軟件包。
7. 設定防護措施。 務必建立安全審查和編碼標準。氛圍編程項目仍應審查其準確性和合規意識，因此審批工作流是必要的。

IT高管可追蹤的指標

這些指標應衡量交付速度、缺陷率和生產率的改進。以下是高管可用于追蹤氛圍編程的幾個指標示例：

• 原型制作時間（引入氛圍編程工具前后對比）。
• AI生成的拉取請求在自動化關卡失敗的比例，例如測試、代碼 lint 檢查和軟件成分分析。
• 幻覺檢測率，包括無效軟件包或不良依賴項。
• 每月歸因于AI生成代碼的安全事件。
• 每個正常工作的原型的成本，以客觀顯示投資回報率。

【注】本文譯自：Vibe coding: What IT leaders need to know | TechTarget