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Vibe Coding 是当前 AI 编程领域里被讨论最多的工作方式之一。吴恩达（Andrew Ng）在 DeepLearning.AI 开设的 Vibe Coding 系列课程，把这种方法整理得比较系统，也附带了一组可以直接运行的示例代码。很多学习者把这套课程当作从“看 AI 生成代码”过渡到“和 AI 一起写代码”的入门材料。课程配有中英字幕，示例代码也会在视频里逐段解释，对国内开发者来说跟练门槛并不高。下面不会去复述每一节课，而是围绕“Vibe Coding 是什么、课程推荐的思路是什么、如何用示例代码跑通一个最小项目、常见坑怎么避”来展开。如果你正准备用 AI 编程工具写小工具、自动化脚本或者 Web 原型，这篇文章可以作为开课前后的操作笔记。

1. Vibe Coding 到底在解决什么问题

1.1 从“逐行手写”到“描述 + 迭代”

Vibe Coding 这一概念由 AI 领域研究者 Andrej Karpathy 提出，最早描述的是一种高度沉浸式的编程状态：人把主要精力放在表达意图上，AI 根据自然语言生成大段代码，人再通过运行结果和错误信息给出反馈。这里的“Vibe”并不意味着随便，而是指一种节奏，一段描述、一次生成、一次运行、一次修正，循环往复。

技术层面看，Vibe Coding 依赖的是大语言模型对代码的生成能力。模型并不是在“背答案”，而是根据你提供的上下文，预测下一段最可能的代码。正因为模型有概率性，同一个需求在不同提示词下会得到完全不同的结果。因此提示词质量、上下文完整度、失败后的反馈，都会直接影响输出质量。

在传统开发流程里，编码是一个“人写代码—人看错误—人改代码”的过程。Vibe Coding 把这个过程变成“人描述—AI 写代码—人跑起来—人反馈错误或新需求—AI 再改”。这个变化听起来简单，实际会改变工具链、项目结构和代码评审方式。课程里大量时间不是在讲语法，而是在讲如何把模糊想法拆成 AI 能理解的指令。

1.2 为什么吴恩达会单独开设这样一门课

吴恩达在 DeepLearning.AI 的课程体系里一直强调“AI 是放大器”。Vibe Coding 系列课程想回答的问题很直接：当代码生成能力足够好时，开发者的核心工作会从“写每一行代码”转向“定义清楚需求、拆解任务、评审代码、保证质量”。这门课因此受到程序员、产品经理和数据分析师的共同关注。

从课程内容安排看，它并不要求你先掌握复杂算法，而是重点训练这几件事：

• 把模糊想法变成具体需求。
• 用自然语言让 AI 生成完整功能。
• 阅读、测试、修复 AI 生成的代码。
• 把一个小工具逐步扩展成可维护应用。

这套能力并不只属于软件工程师。数据分析、运营、测试、产品岗位，只要需要处理数据或自动化任务，都可以用类似流程提高效率。这也是课程和普通“提示词教程”不太一样的地方：它不是教你几条万能咒语，而是带你从一个小项目开始，完整走一遍“AI 辅助开发”的流程。

1.3 Vibe Coding 不等于不写代码

需要先纠正一个常见误解：Vibe Coding 不是“完全不用写代码”，更不是“不会编程也能直接开发复杂系统”。课程里反复出现的一种状态是，人负责判断方向，AI 负责生成备选代码，人还要负责验收。如果完全看不懂代码，AI 一旦给出错误方案，你连错误日志都定位不了。

举一个典型例子：AI 生成了“把数据保存到 JSON 文件”的逻辑，本地测试没问题，但生产环境一旦有多进程同时写入，就可能丢数据。如果开发者不理解文件写入的竞争问题，就不会想到去换数据库。这个例子说明，Vibe Coding 适合作为编程学习的新入口，但不能替代基础能力训练。

真正的 Vibe Coding 能力，不在“让 AI 生成了多少行代码”，而在“你能不能判断它生成的代码对不对，能不能在出错时快速指出问题”。课程里的示例代码，就是为了训练这种判断力。

2. 学习这套课程前，先把环境准备到“可运行”状态

2.1 两条路线：云端 IDE 与本地 IDE

跟随课程练习时，第一步不是背提示词，而是准备一个能立即运行代码的环境。根据你的使用场景，可以选两条路线中的一条。

课程视频里通常会在云端环境演示，因为观众不用花时间装依赖。但实际工程里，我更推荐本地路线。原因很简单：本地环境能让你看到虚拟环境、依赖安装、路径配置这些真实工程问题；云端环境把这些都隐藏了，你不太容易理解“为什么换一台电脑就跑不起来”。

2.2 用 VS Code + AI 编程插件搭建本地环境

本地路线的核心是：VS Code + Python 解释器 + 一个能读取代码上下文的 AI 编程插件。AI 编程插件可以选择 Continue、GitHub Copilot、通义灵码等。选择原则不是看谁名气大，而是看它是否支持把当前文件或选中代码作为上下文发送给模型。

安装完 VS Code 后，先创建项目目录和虚拟环境。

mkdir vibe-todo cd vibe-todo python -m venv .venv

Windows PowerShell 激活方式：

.venv\Scripts\Activate.ps1

macOS 或 Linux 激活方式：

source .venv/bin/activate

激活后执行下面的命令，确认 Python 和 pip 已经指向虚拟环境：

python --version pip --version

虚拟环境的作用是把项目依赖和系统 Python 隔离。实际项目中，不同项目可能依赖不同版本的 Flask、Django 或 requests。如果全部装到系统 Python 里，版本冲突只是时间问题。这一步看似多余，却能避免大量“我这能跑、你那报错”的问题。

2.3 依赖和项目结构

为了后面的示例能直接运行，先准备一个requirements.txt。这里以 Flask 3.x 为例，实际课程如果使用其他模板，以模板里的版本为准。

flask==3.0.3

项目目录建议这样组织：

vibe-todo/ ├── app.py ├── requirements.txt ├── templates/ │ └── index.html └── data/ └── todos.json

app.py是 Flask 应用入口，templates/index.html是页面模板，data/todos.json用来保存待办事项数据。data目录可以先不创建，代码在运行时可以通过Path.mkdir自动建立。这样做的目的是保持项目结构简洁，同时让 AI 生成的代码具备“自动初始化”能力，减少手工建目录的步骤。

在课程学习阶段，用 JSON 文件存数据完全够用，也方便观察数据变化。生产环境再换成数据库，逻辑不会变，只是数据层实现不同。

3. 一个最小 Vibe Coding 示例：让 AI 从零生成一个待办事项工具

3.1 明确需求，像写产品需求一样写提示词

课程的核心理念之一是：AI 只能基于你提供的信息做决定。如果你只说“帮我写一个待办事项应用”，AI 可能会给你 React 前端、Vue 前端、也可能是命令行版本，完全因人而异。正确做法是把提示词写得像一份小需求说明书。

下面是一个可以直接发给 AI 编程插件的提示词：

你是一个 Python Web 开发工程师。 请用 Flask 写一个单文件待办事项应用 app.py： - 支持新增待办事项 - 支持勾选完成/取消完成 - 支持删除待办事项 - 数据保存到 data/todos.json，如果文件或目录不存在则自动创建 - 每个待办事项包含 id、text、done 三个字段 - id 使用 uuid，不要用自增数字 - 页面使用 templates/index.html 渲染 - 路由包括： GET / POST /add POST /toggle/<todo_id> POST /delete/<todo_id> - 新增时如果内容为空，直接返回首页，不写入数据 - 代码中包含必要的异常处理

为什么要写得这么具体？因为“单文件”决定了项目结构复杂度，“JSON 存储”决定了数据层实现，“uuid”决定了 id 生成方式，“接口路径”决定了前端表单和路由的对应关系。这些信息越清楚，AI 第一次生成的结果就越接近可运行状态。

3.2 第一轮：让 AI 生成可运行版本

把上面的提示词发给 AI 后，通常第一次生成的代码就能跑。下面是参考实现，实际项目可以按课程中的代码为准。

app.py：

import json import uuid from pathlib import Path from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for app = Flask(__name__) DATA_FILE = Path("data") / "todos.json" def load_todos() -> list: if not DATA_FILE.exists(): return [] with DATA_FILE.open("r", encoding="utf-8") as f: return json.load(f) def save_todos(todos: list) -> None: DATA_FILE.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) with DATA_FILE.open("w", encoding="utf-8") as f: json.dump(todos, f, ensure_ascii=False, indent=2) @app.route("/") def index(): todos = load_todos() return render_template("index.html", todos=todos) @app.route("/add", methods=["POST"]) def add(): text = request.form.get("text", "").strip() if not text: return redirect(url_for("index")) todos = load_todos() todos.append( { "id": str(uuid.uuid4()), "text": text, "done": False, } ) save_todos(todos) return redirect(url_for("index")) @app.route("/toggle/<todo_id>", methods=["POST"]) def toggle(todo_id): todos = load_todos() for todo in todos: if todo["id"] == todo_id: todo["done"] = not todo["done"] save_todos(todos) return redirect(url_for("index")) @app.route("/delete/<todo_id>", methods=["POST"]) def delete(todo_id): todos = [todo for todo in load_todos() if todo["id"] != todo_id] save_todos(todos) return redirect(url_for("index")) if __name__ == "__main__": app.run(debug=True)

templates/index.html：

<!doctype html> <html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Vibe Todo</title> </head> <body> <h1>待办事项</h1> <form method="post" action="/add"> <input type="text" name="text" placeholder="输入待办事项" required> <button type="submit">添加</button> </form> <ul> {% for todo in todos %} <li> <form method="post" action="/toggle/{{ todo.id }}" style="display:inline"> <input type="checkbox" {% if todo.done %}checked{% endif %} onchange="this.form.submit()"> </form> <span>{{ todo.text }}</span> <form method="post" action="/delete/{{ todo.id }}" style="display:inline"> <button type="submit">删除</button> </form> </li> {% endfor %} </ul> </body> </html>

这份代码里有两个关键点。第一，load_todos和save_todos把数据读写逻辑抽出来了，后续如果要改存储方式，只需要动这两个函数。第二，id使用uuid，避免删除某个元素后，后续新增元素因为自增 id 冲突导致页面状态错乱。学习课程时，不要只是把代码复制走，要体会这些设计为什么能减少问题。

3.3 第二轮：迭代修复和增强功能

Vibe Coding 真正的体验在第二轮。第一轮生成的是“能跑”的版本，但你很快会发现功能不够：没有编辑功能、没有创建时间、没有筛选。这时不要重新写完整需求，而是只描述增量变化。

第二轮回合提示词：

请修改现有的 app.py 和 templates/index.html： - 新增编辑功能 - 页面中每个待办事项旁边添加“编辑”按钮 - 点击编辑后，把该事项的文本替换成输入框和“保存”按钮 - 新增路由 POST /edit/<todo_id>，用于保存修改后的文本 - 如果没有改动，不要修改现有数据格式 - 旧的 todos.json 数据要能继续使用

这里的关键是“如果没改动，不要修改现有数据格式”和“旧数据要能继续使用”。它给 AI 设定了一个边界：允许你扩展功能，但不要破坏兼容性。很多 AI 生成的代码在迭代后会出现数据迁移问题，就是因为在第一轮生成时没有约定稳定数据结构。课程里相当多篇幅也在训练这种“增量式开发”的沟通方式。

4. 理解示例代码：AI 生成的代码也要能读懂

4.1 核心文件与职责

Vibe Coding 最容易出现的误区是“只生成，不阅读”。但实际项目中，你很可能需要解释代码、排查错误、扩展功能，所有操作都建立在理解代码结构的基础上。

这个结构很小，但已经体现了 MVC 的基本思想：路由负责请求分发，模板负责展示，JSON 文件负责存储。AI 生成代码时，会自动选择这种常见结构。如果生成的代码把所有东西都写在一个文件里，可以继续发一句“请把样式和逻辑拆分到单独文件”，让代码更接近工程化。

4.2 关键逻辑说明

load_todos里使用Path.exists()判断文件是否存在。如果不存在，返回空列表。这样应用第一次启动时，不会因为缺少数据文件而崩溃。

save_todos里有两个细节：

DATA_FILE.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

这一行会递归创建data目录。如果目录已经存在，exist_ok=True不会报错。这是 AI 生成代码时常见的“防御性写法”，保证新环境也能自动初始化。

json.dump(todos, f, ensure_ascii=False, indent=2)

ensure_ascii=False表示不把中文转换成\uXXXX形式，让 JSON 文件直接可读；indent=2让数据格式更清晰，方便手工检查。

uuid.uuid4()生成随机 id，避免使用自增数字。自增数字在删除操作时会遇到一个问题：删除第 3 条后，新加的第 4 条可能仍旧是 4，但页面顺序和 id 的对应关系会变得不容易理解。使用 uuid 后，每次新增都是全新 id，前端路由、勾选、删除都不会混淆。

路由使用 POST 而不是 GET，也是有意设计。新增、删除、修改都会改变服务端数据，属于副作用操作。如果使用 GET，浏览器刷新或预加载可能会重复提交。POST 更符合 Web 语义，也方便后续加入 CSRF 防护。

4.3 如何给 AI 补充上下文

在 VS Code 的 AI 编程插件里，通常有两种方式补充上下文。方式一是在对话窗口直接粘贴app.py的代码；方式二是在代码中选中某个函数，让插件基于选中内容回答。第二种方式更推荐，因为上下文更聚焦，模型不会被无关代码干扰。

一个实用的对话示例：

请只解释 app.py 中 toggle 函数的作用。 如果前端复选框发出 POST /toggle/<todo_id>， 但数据没有更新，可能是什么原因？ 请按这个顺序排查： 1. 路由是否匹配 2. 请求方式是否 POST 3. load_todos 是否读取正确文件 4. save_todos 是否被调用

这样问，AI 会给出一个排查思路，而不是直接丢一段重写后的代码。把 Vibe Coding 从“让 AI 写代码”变成“让 AI 陪我读代码”，是课程最值得借鉴的学习方法。

5. 运行与验证：从“生成成功”到“真正可用”

5.1 启动应用并访问页面

安装依赖并启动：

pip install -r requirements.txt python app.py

正常情况下，终端会显示类似下面的输出：

* Running on http://127.0.0.1:5000

浏览器访问http://127.0.0.1:5000，应该能看到“待办事项”页面。添加一条文本后，条目会出现在列表中。勾选复选框后，文字对应的任务应该变成完成状态；点击删除后，条目应该消失。

如果页面提示template not found，通常是templates目录没有和app.py放在同一级。Flask 默认会从app.py所在目录下的templates目录查找模板，路径不对就会报错。

除了浏览器操作，还可以用curl直接验证接口逻辑：

curl -X POST -d "text=学习 Vibe Coding" http://127.0.0.1:5000/add curl http://127.0.0.1:5000/

第一条命令新增一条待办，第二条命令返回首页 HTML。如果返回的 HTML 中包含“学习 Vibe Coding”，说明接口和模板渲染都正常。

5.2 验证数据文件

功能验证通过后，打开data/todos.json，预期会看到一条 JSON 记录：

[ { "id": "b2871e75-64c7-44db-9d5b-8a6d5dfbdab6", "text": "学习 Vibe Coding", "done": false } ]

数据文件的作用有两个：一是确认写盘成功，二是方便排查问题。如果页面显示和文件内容不一致，问题大概率出在load_todos或save_todos的路径上。检查路径时直接看Path("data") / "todos.json"是相对路径还是绝对路径，当前工作目录是否正确。

5.3 常见运行异常排查表

这里最关键的是理解“现象对应入口”。很多新手遇到问题第一反应是重新生成整个应用，但在课程里，更好的做法是把错误日志原样复制给 AI，让它基于当前代码修复。错误日志比“为什么我的程序报错”这种模糊问题更有价值。

6. Vibe Coding 实战中的常见坑

6.1 提示词太宽泛，AI 返回“正确的废话”

典型错误提示词是“帮我写一个网站”。这个需求范围太大，AI 只能靠猜：猜前端框架、猜后端语言、猜页面数量。生成结果可能很完整，但和你想象完全不同。

实际项目中，可以把一个完整需求拆成多个小需求。比如先写“读取 CSV 并统计数据”，验证通过后再写“生成可视化页面”，最后再写“部署到服务器”。每一轮都保持提示词具体到“技术栈 + 文件 + 接口 + 数据格式”四个维度。

6.2 连续迭代却没有版本管理

Vibe Coding 最大的诱惑是“改需求只要一句话”。AI 连续修改几轮后，可能功能已经偏离目标，或者某次修改引入了一个新 bug。如果项目没有版本管理，你就只能靠记忆恢复。

一开始就把项目纳入 git：

git init git add . git commit -m "init: AI 生成待办事项应用"

每完成一轮迭代，都提交一次：

git add . git commit -m "feat: 增加编辑功能"

这样出现问题时，可以随时回到上一个可用版本。课程虽然不会花太多时间讲 git，但实际跟练时，git 是 Vibe Coding 的安全网。没有这个安全网，迭代越快，风险越大。

6.3 过度信任生成结果，不做安全校验

AI 生成的代码擅长实现功能，但不会默认考虑安全。课程里的待办事项示例只是学习项目，如果直接部署到公网，会面临几个问题：没有登录鉴权、输入长度没有限制、JSON 数据可能被并发写坏、表单接口没有 CSRF 防护。

生产环境至少要做这些补充：

• 输入内容使用strip()去空格，并限制最大长度。
• 页面渲染时不要随意关闭模板转义，避免 XSS。
• 不要在代码里硬编码数据库密码或 API Key。
• 数据存储使用数据库，而不是直接用 JSON 文件。
• 部署到公网前增加认证和审计日志。

Vibe Coding 适合快速搭建原型，但“能跑”和“能上线”是两个完全不同的标准。课程里很多代码都是演示性质，生产环境需要额外做安全加固，这一点要在学习时形成明确认识。

6.4 不知道如何让 AI 修改局部逻辑

很多人会让 AI “修复 bug”或“加一个功能”，然后 AI 对整个文件大改。更可控的做法是给修改范围划定边界。

例如只修改toggle函数的对话：

请修改 app.py 中的 toggle 函数： 1. 只处理当前 todo_id 对应的记录 2. 如果记录不存在，返回 404 3. 不要改动其他路由 4. 修改后给出一段简要说明

这个提示词明确告诉 AI：“改哪里、不要碰哪里、怎么验证”。实际效果会好很多。Vibe Coding 中的“沟通能力”不是指说废话，而是学会给 AI 设置边界和验收标准。

7. 从课程到生产：一份可复用的 Vibe Coding 工作流

7.1 学习环境的快速工作流

跟着课程练习时，可以固定一套流程，减少重复思考：

1. 先激活虚拟环境，确保依赖已经安装。
2. 在 AI 对话里描述需求，遵守“角色 + 功能 + 接口 + 数据格式 + 约束”的结构。
3. 让 AI 生成初始版本，先不追求完美，只求能运行。
4. 运行程序，记录错误信息或功能缺失。
5. 把错误信息和当前文件路径发给 AI，要求它做增量修改。
6. 看 diff，理解 AI 改了哪些地方。
7. git 提交一个可用版本。

这个流程既是学习课程的步骤，也是日常开发的最小循环。它把“生成代码”和“确认代码”分开，每一步都有明确目标，不会陷入无限聊天。

7.2 生产环境需要补上哪些环节

课程示例是学习环境，生产环境还需要补上多个工程环节。

其中最重要的一条是数据存储。JSON 文件适合单进程、低并发场景，一旦部署到生产环境，多个进程同时写同一个文件，容易出现数据丢失或文件锁问题。所以课程里的save_todos只是一个示意实现，不是生产方案。

生产环境建议把数据层抽象成接口，比如TodoRepository，然后分别实现JsonTodoRepository和DatabaseTodoRepository。这样从学习项目迁移到生产项目时，只需要替换实现，路由和页面逻辑不用大改。

7.3 推荐练习路径

如果刚学完课程，不建议立刻写大系统，而是按这个顺序练习：

• 把课程里的待办事项示例完整跑一遍，包括修改、删除、数据持久化。
• 让 AI 生成一个自己真正会用的小脚本，比如批量重命名文件、统计 CSV 数据、把 Markdown 转换成 HTML。
• 给脚本加上命令行参数、日志和错误处理，再让 AI 写出对应的单元测试。
• 把一个脚本扩展成 Web 应用，加入用户登录和数据存储。
• 最后尝试让 AI 对现有代码做代码审查，找出潜在 bug 和安全问题。

这套路径从“单文件脚本”到“可部署应用”一步步增加复杂度，每步都能使用 Vibe Coding，但每步也都会逼你理解更多基础概念。越往后，你会越清楚 AI 擅长什么、不擅长什么，也就越能把注意力放在真正需要人来判断的地方。

Vibe Coding 最值得学习的不是某一条提示词，而是“快速尝试、小步迭代、持续验证”的开发节奏。它不会取代程序员，但会改变程序员的工作方式。刚开始练习时，不必追求一次生成完整系统，先把“AI 生成、人验证、git 提交”这一圈流程跑顺。等你习惯了这种节奏，再回头看课程里的示例代码，会发现每一段代码背后都是在教你如何与 AI 协作。