氛围编程 101：现代创始人的无代码技术栈
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编者按：当写代码变成“动动嘴”，技术创始人的门槛，正在被AI彻底踏平。这到底是风口还是泡沫？文章来自编译。
从代码到对话：一种全新的开发哲学
创始人打开 Claude，输入：“给我做一个等待名单应用，要能收集邮箱，还要做个后台服务，可查看注册用户。”
十分钟后，应用就在 Vercel 上线了。没雇一个工程师，没开一张工单。全靠氛围。
这就是所谓的 “氛围编程” (Vibe Coding)。
“氛围编程”是 Andrej Karpathy 的发明，这是一种全新的软件开发方式。在这种方式下，开发者的角色从编写语法转变了用提示词来表达意图。
这并非传统意义上的编程，而是与一个已经懂得如何编码的 AI 工具之间的来回对话。
你只需描述自己想要什么，AI 就会生成代码。然后你来测试，再优化。这个循环周期短、容错性高，并且彻底重塑了技术工作的完成方式。
当 Andrej Karpathy 将编程重新定义为一种由 AI 驱动的心流状态时，“氛围编程”一词迅速走红。
氛围编程与过去无代码工具的不同之处在于，你不再受限于僵化的界面或工作流。你处理的是真实的代码，但不再是一行行写了。相反，你是在与 Cursor、Claude 以及 GPT-4o 等工具协作，用自然语言来生成、修改和扩展软件。
这种体验更像是与一位天才实习生结对编程，而不是在拖放式编辑器里面点来点去。
突然之间，创业的基本理念被彻底改变了。你不再需要成为工程师才能开发产品。领域专家、独立创始人，甚至非技术背景的运营人员，只需通过描述需求，就能快速开发出全栈产品。
想法与执行之间的壁垒正在消失。
工具终于跟上了时代。而“我不写代码，我只管对话”的理念也正迅速传播开来。
目录
现代无代码 (氛围编程) 技术栈
“技术能力”的含义已然改变
新的工作流，新的思维模式
氛围编程的优势与局限
新兴角色的出现
氛围编程是通往真实代码的入口
用愿景引导开发，而非仅靠工具
1. 现代无代码 (氛围编程) 技术栈
如果说氛围编程是一场对话，那工具就是你的翻译官。
如今的创始人使用一套由 AI 原生、无代码和低代码平台组成的模块化技术栈，能够快速地开发出功能惊人完备的产品。这些工具本身并不新鲜，但变化在于，在 AI 的驱动下，它们之间的交互变得无比顺畅。
以下是 2025 年大多数创始人使用的实用技术栈，以及每个工具如何融入氛围工作流的介绍：
协同工作流程
以下是一个实际操作流程的演练：
在 Figma 或 Builder.io 中进行设计，通常会采纳 AI 的建议。
通过 Supabase 或 Firebase 定义后端结构。
像 Zapier 这样的连接器工具负责处理逻辑流程。
AI 提示词引导整个技术栈，将前后端全部串联起来。
通过 Vercel/Replit 推送至生产环境，其配置通常由 AI 自动完成。
由于这些工具都是标准化的，并且为 AI 模型所熟知，模型能够流畅地将它们集成起来。你不需要记住 API 或查阅文档，只需描述你想要的结果，AI 便会填补其中的空白。
一位 CNBC 记者参加了一个为期两天的“氛围编程”训练营，结束时，没有任何编程背景的她已经构建出了一个功能性产品。她将这一切归功于像 Cursor 和谷歌 Gemini 这样易于上手的工具，以及提示词驱动的工作流程。这就是该技术栈所能实现的速度。
你从一个想法和一些提示词开始，便能迅速推出一个可行的解决方案。
一张可视化图表，展示了使用大语言模型（LLM）进行提示词驱动软件开发的工作流程。
提示词驱动的开发用创始人与 AI 之间的迭代循环，取代了僵化的规划。（图片来源：Andrew Miller）
Y Combinator 的首席执行官 Garry Tan 近期分享道，采用“完全氛围编程”模式的精英创业团队，一天之内就能完成过去需要 50 到 100 名工程师才能完成的工作。他指出，YC 2025 年冬季营中约有 25% 的初创公司，其 95% 以上的代码是由 AI 模型编写的，这在他们迈向产品市场匹配的过程中，极大地减少了对大型工程团队的需求。
谷歌首席执行官 Sundar Pichai 也亲身实践了 氛围编程，使用了像 Cursor 和 Replit 这样的工具。他形容这种体验“令人愉悦”，并强调了设计师、产品经理甚至产品负责人等非传统编码人员，现在仅通过与 AI 对话就能发布真正的应用。
2. “技术能力”的含义已然改变
不久前，成为一名“技术型创始人”意味着你得自己能写代码。你的履历至关重要，需要有计算机科学学位、GitHub 作品集、全栈开发技能以及可信的工作经验。
但现在不同了。
在后氛围编程时代，“技术能力”的定义正在迅速演变。如今，在投资者眼中，衡量一个创始人是否“技术过硬”的标准，不再是代码读写能力，而是系统性思维、AI 熟练度与战略清晰度。
你能否将一个产品构想拆解成不同组件？
你能否通过清晰、结构化的提示词指导 AI 进行开发？
你能否判断该开发什么，什么时候开发为什么要开发？
如果答案是肯定的话，你的技术能力就足以发布产品了。
创始人们每天都在证明这一点。借助 Cursor 和 GPT-4o 等工具，独立运营者在几天内就能推出产品，无需招聘开发人员，没有冲刺周期，也不用写产品需求文档。
他们通过对话、迭代和组装来进行开发。AI 负责搭建框架，而创始人则掌握着愿景。
2025 年的 氛围编程技术栈包括 Cursor、Replit、Tabnine 及其他 AI 优先的开发者工具。（图片来源：Dezdok）
投资者们也注意到了这一点。
据报道，像 Oxx 和 Touring Capital 这样的风险投资公司，现在公开资助那些拥有深厚领域知识并能使用现代工具交付产品的创始人，那怕这些人不亲自编写原始代码。重要的是产品嗅觉、执行速度和架构的清晰度。
这改变了一切。
十年前，要做出一个最小可行性产品（MVP）意味着需要一支团队以及相应的资金消耗。如今，一个精通 AI 的创始人就能以极低的成本获得早期用户。更少的工程开销意味着所需资本更少，从而可以进行规模更小的融资、更快的迭代，并拥有更大的控制权。
所谓“技术能力”，关键不在于指尖敲击键盘，而在于心思专注在产品上。而领悟到这一点的创始人，正以前所未有的速度前进。
3. 新的工作流，新的思维模式
氛围编程不仅改变了“谁可以做开发”，也改变了“怎么开发”。
传统的产品工作流程通常是这样的：
编写规格文档 → 分配工单 → 编码 → 审查 → 部署。
用户要等上几周才能看到成果。方向调整迟缓且成本高昂。
现在，这个过程更像是：
从提示词开始 → 得出一个能用的草稿版 → 优化 → 部署。
你描述你想要什么，AI 就把它开发出来。你在同一次会话中完成测试、迭代和上线。
这个新的过程快速、灵活且由反馈驱动。
氛围编程解析：描述你想要什么，让 AI 编写代码，然后测试、调整并发布。（图片来源：Tech Gig）
想测试两种不同的用户引导流程？只需用提示词生成两种方案，快速搭建起来，几小时内就能上线一个 A/B 测试。
不确定哪种布局效果最好？让 Claude 尝试三种方案。部署后，获取真实用户信号，用数据而非主观意见来推动决策。
这解锁了一种全新的产品思维方式：更少的规格定义，更多的即兴创作；更少的僵化规划，更多的探索式开发。
你不再被蓝图束缚，而是在与一位从不睡觉的合作者实时勾勒草图。
当你的 AI 开发的 MVP 终于部署成功，而且没有一个语法错误时的心情。
它还缩短了从想法到用户反馈之间的距离。你发布得越快，学得就越早。而你学得越早，产品就会变得越好。
过去，创始人都是以季度为单位进行迭代。现在，他们可以在周末内完成迭代。
4. 氛围编程的优势与局限
氛围编程是一项强大的赋能技术，但不是万能的“银弹”。
是，AI 能生成真实的代码。是的，你能快速发布产品。但是，知道在什么地方用氛围编程与知道怎么用同样重要。
氛围编程的优势
快速开发 MVP：如果你需要在一个周末验证一个产品想法，氛围编程能帮你实现。你可以通过提示词快速搭建原型、连接后端，甚至完成部署。
内部工具：氛围编程非常适合构建仪表盘、管理后台和报表工具。AI 了解这些模式，可以轻松交付功能性工具。
个人项目与实验：想为你的团队开发一个工具或测试一个疯狂的想法？你不需要获得批准，也不需要组建团队，只需要一个大语言模型和一颗好奇心。
创意界面：借助 AI，自定义用户界面、用户引导流程和有趣实验的生成、调整和测试变得更加容易。
非技术背景的创始人：对于没有工程背景的创始人来说，氛围编程拉平了竞争的起跑线。你可以从想法直接到产出物，而无需亲自编写一行代码。
在这些场景下，速度和探索比长期可扩展性更重要。而这正是氛围编程大放异彩的地方。
氛围编程的不足之处
安全系统：处理金融、健康和支付等敏感数据的应用，需要对认证、加密和合规性进行严格把控。AI 在稳定地应用这些最佳实践方面仍然存在困难。
复杂架构：具有多重集成、微服务和深度逻辑树的大型系统，需要有目的性的结构设计。AI 通常能生成可运行的代码，但设计出的架构却未必具有可扩展性。
未知的边缘情况：AI 生成的代码往往遵循“理想路径”才能跑得通。它在核心流程上表现出色，但除非给出明确提示，否则会忽略边缘条件。
生产环境级别的质量：你会得到一个能运行的东西，但性能调优、可观测性和测试覆盖率通常仍需要人工介入。
长期可维护性：如果你正在开发一个将要迭代多年的产品，你不会希望依赖于不透明的、自动生成的代码。这种代码会变得难以理解、难以调试，并且更难让新开发者上手。
换句话说，氛围编程是你从 0 到 1 的加速器。它能让你的想法落地，帮助你测试、学习，并证明你的想法有价值。
但是从 1 到 10 的阶段，也就是规模化、加固和优化的过程，仍然是经验丰富的开发者发光发热的领域。
用“氛围”来破局，然后用“严谨”来扩张。
5. 新兴角色的出现
当人类不再需要敲分号时，就会发生一些有趣的事情。
氛围编程并没有取代开发者，而是改变了能够参与开发的人，并改变了团队分配创造性工作的方式。两年前还不存在的职位，现在对初创企业的早期发展势头至关重要。
以下是 2025 年创业公司组织架构图上出现的新角色：
AI 产品工程师
一位混合型思考者，能通过提示、优化和迭代 AI 工具，将产品说明转化为可工作的原型。可以把他们看作是新的全栈通才，既精通用户体验，又熟练掌握 GPT。
提示词架构师 / 上下文工程师
负责构建提示词结构，管理 AI 工具的记忆/上下文，并调整 AI 在不同功能中解释指令的方式。当像 Claude 或 Cursor 这样的模型接入复杂的代码库时，这个角色尤其有价值。
AI 驯养师
这个职位的人懂得如何在各种工具中“与 AI 对话”。他们调试模型输出，引导提示链，并维持大语言模型、代码库和开发团队之间的和谐。这个角色既需要懂技术，也需要懂策略。
从领域专家转型为开发者
他们不再仅仅是顾问。借助氛围编程，金融、物流、医疗保健甚至运营领域的行业专家，可以直接开发出他们过去只能提供规格说明的产品初版。他们深厚的行业背景知识变得可以执行。
所有这些角色的共同点是：它们缩短了从想法到实现之间的距离。
你不再需要项目经理向工程师交接任务来开发一个功能。一个设计师、一个市场营销人员，甚至创始人 CEO 本人，只要有合适的 AI 协作者，都能推送可运行的代码。
对于初创公司而言，非对称优势是其直接结果。小团队现在能开发出过去需要十人团队才能完成的工作。你不再需要更多的人手，只需要更精准的提示词和更优质的上下文。
这与其说是自动化，不如说是增强。而适应最快的团队，正以空前更快、更智慧、更精益方式来开发。
6. 氛围编程是通往真实代码的入口
氛围编程给人的感觉也许很轻量，但它的产出绝非如此。
我们不要搞混了。这不是一个沙盒。AI 生成的代码是真实的代码。它可以编译、运行、与 API 集成、与数据库通信，并在生产环境中发布功能。
这并不是在画布上拖拽一下模块，而是生成任何工程师都可以接手并扩展的 React 组件、SQL 查询和全栈流程。
这才是重点。
与旧的无代码平台不一样，氛围编程不会将你与真正的工程开发隔绝开来。恰恰相反：它是通往真实工程开发的跳板。
AI 生成的一切都是可以审查的。你可以阅读、调整，或者把它交给人类开发者进行润色。你不会被锁定。而且因为你使用的是像 Supabase、Next.js、Tailwind、Django 这样的标准工具，你的原型在需要扩展时也无需从头重建。
你可以清理掉，可以重构，也可以继续在它的基础上开发。
用 AI 编程感觉无比幸福，直到你遇到模型没有考虑到的生产环境 bug。
对于创始人来说，这意味着你可以立即开始发布产品，而无需等到自己“技术足够强”。反馈成了你的非对称优势。
你在实践中学习。通过测试、提问，并观察 AI 实时为你搭建想法的框架，你逐渐建立起直觉。久而久之，你不仅发布得更快，理解也更深刻。
把氛围编程看作一座桥梁，而非一条捷径。它让非编码人员变得熟练，让产品思考者变得技术化，让最小可行性产品（MVP）变成生产代码。
它不是玩具，也不是陷阱。它只是一个通往真正软件开发的更优跳板。
7. 用愿景来开发，而不是只靠工具
技术栈已经就绪，AI 的能力十分强大，执行的障碍也已消失。
但这并不意味着每个会用提示词的人都能成为创始人。
在 2025 年，区分噪音与信号的关键，不再是你能否接触到工具，而在于你的意图。
AI 几乎可以帮你开发任何东西。真正的问题是：什么值得开发？为谁开发？以及为什么是现在？
是，市场会充斥着一堆粗制滥造的产品和半成品想法。
但未来最优秀的创始人不仅仅是发布功能。他们在解决真实的问题。他们痴迷于用户痛点、市场时机和情感需求。他们不仅部署得更快，更专注于更好地倾听、更深入地思考，以及更有目的地迭代。
氛围编程通过巧妙的提示，将软件创造过程变成一种平静、富有创造性的心流体验。
氛围编程能给你带来杠杆，但不会给你带来清晰的思路。你仍然需要品味，需要核心理念，也仍然需要知道何时说不。
所以，尽情地快速开发、大胆地实验、迅速地发布吧。但请记住：技术栈中最重要的工具，永远是你的愿景。
因为在一个谁都可以开发的世界里，那些“应该”去创造的人将变得比以往任何时候都更加重要。
译者：boxi。