据美国科技媒体Engadget报道，一种被称为“氛围编程”（vibe coding）的AI辅助开发方式正成为开发者社区争论的焦点。这种方式指程序员使用大语言模型生成部分或全部代码，而不是逐行手写。该术语由AI研究员安德烈·卡帕西首创，他曾领导特斯拉的Autopilot Vision项目。2025年2月，卡帕西在X平台发文称，这是一种“完全跟随氛围，拥抱指数变化，忘记代码的存在”的编程方式。随着Cursor等编码工具背后的模型能力持续提升，这类使用方式在过去一年多迅速普及。

支持者认为，氛围编程让没有系统学习过编程的人也能开发软件。Engadget提到，作者的一位邻居过去是兽医技师，她借助氛围编程做了一款应用，用来记录年迈猫咪的胰岛素注射情况。批评者则担心，大语言模型生成的大量代码会使软件更容易存在安全漏洞，而缺乏编程基础的开发者可能无法在模型无法自动修复错误时自己解决问题。

佐治亚理工学院网络安全与隐私学院的研究人员今年4月给出初步佐证。他们扫描了4.3万条安全公告，追踪到74个确由AI生成代码引入的漏洞，其中14个被认定为严重问题。需要说明的是，这4.3万条公告只覆盖今年年初三个月，且研究人员只能根据如实披露为“由大语言模型生成”的代码进行追溯。据此估算，AI生成代码实际造成的漏洞数量可能是前述数字的5至10倍。

漏洞风险还不是唯一的忧虑。一项针对1100名尝试过AI工具的专业程序员的调查显示，72%的人每天都在使用AI编码工具，并且他们预计当前代码库中约42%的内容由AI生成或辅助完成。受访者预计，到明年，AI相关代码在代码库中的占比将超过一半。不过，并非所有专业程序员都认同“氛围编程”这一彻底放手的工作方式。Stack Overflow 2025年开发者调查中，每天使用AI工具的受访者比例为47.1%，但72%的受访者表示“氛围编程”不在自己的工作流里，另有5%的人强调，这“绝对不是”他们的工作方法。

值得注意的是，AI辅助编码与AI全权生成代码并不是一回事。所谓“氛围编程”更多指前者，但在很多情况下，开发者的实际使用方式还包括代码自动补全、代码审查和障碍讨论等环节。一些高级开发人员如今使用AI自动处理的琐碎任务，过去往往由初级工程师来负责完成。Engadget指出，编写代码原本是年轻人进入中产阶级的可靠途径之一，而随着公司越来越少雇用初级程序员，这条道路正在收窄。