氛围编码：IT领导者需要了解的技术变革

执行摘要
氛围编码加速了开发和创新进程，但企业管理者必须加强治理、安全性和审查流程以保护业务。团队能够快速测试想法并交付最小可行产品，缩短上市时间并提升对业务需求的响应能力。开发人员与非技术人员可以更高效地协作，降低技术门槛并促进创新。

什么是氛围编码？

想象一下，通过摩擦神灯并用简单直白的语言向精灵说明需求，就能编程出一个功能完整的应用程序。虽然不存在魔法神灯，但AI编程助手正在让这个愿望近乎成真——无论是好是坏。借助大语言模型（LLM），开发人员可以输入自然语言提示，生成任何编程语言的代码。OpenAI联合创始人Andrej Karpathy在2025年创造了“氛围编码”这一术语，描述“完全沉浸于氛围中，拥抱指数级增长，甚至忘记代码本身存在”的状态。

这种新范式标志着从逐行编码向人类意图与机器执行之间更流畅、直观协作的转变。氛围编码并非取代开发人员，而是加速数字化转型、提高生产力和实现更快上市工具的战略推动器。然而，IT管理者必须将治理与赋能相结合，以最大化价值同时控制风险。

氛围编码如何工作？

开发人员首先选择AI编程助手，描述所需功能或特性。AI随后提供代码建议，开发人员可以审查、接受或优化这些建议。接着，开发人员通过向AI提供具体指令继续迭代，添加新功能或进行调整，形成动态的对话式工作流程。

氛围编码 vs 传统编程

传统编程过程非常结构化和有条理，而氛围编码则描述了更具创造性或基于流程的方法。以下是这些方法的区别：

氛围编码的优势

氛围编码提供了几个关键优势，特别适合希望快速从想法转向实施并减少重复任务的开发人员。

更快的开发：有经验的开发人员可以使用氛围编码在几小时内完成应用程序，而不是数天或数周的开发时间。

降低技术门槛：开发人员氛围编码所需的唯一语言是他们自己的自然口语。氛围编码使开发人员无需知道如何编码就能启动功能项目。AI也可以成为学习编码或理解应用程序工作原理的强大工具。

原型制作：氛围编码的速度使开发团队能够快速创建功能性的最小可行产品（MVP）。这使氛围编码成为向投资者展示项目和抢占市场的理想选择。此外，它通过实验实现更快的功能迭代。

爱好或内部项目：如果不需要考虑公共访问或安全性，氛围编码是理想选择。其速度和易用性使开发人员能够快速解决问题并构建解决方案。

多模态编程：氛围编码将代码生成扩展到集成开发环境（IDE）中的键入之外，包括语音到文本提示。

员工协作和生产力：开发人员从编写代码转向审查和优化代码。其他员工，如分析师和产品经理，也可以对编程提供意见，实现业务和IT部门的跨职能协作。

氛围编码的局限性

氛围编码听起来是否好得令人难以置信？根据使用方式，它确实可能如此。使氛围编码成为小型应用程序和原型强大工具的特性，在大型代码库或安全性优先的场景中可能成为负担。

错误和幻觉：代码生成AI与其他流行AI工具一样容易产生幻觉。几位计算机科学研究人员的研究发现，商业AI模型平均5.2%的时间会建议不存在的软件包。相比之下，开源模型的这一比例跃升至21.7%。

有限的技术复杂性：给AI的每个提示都有有限的上下文窗口——类似于内存——包含大量关于环境的数据，如打开标签页的内容。这为AI提供了上下文，使其能够做出明智决策。然而，不同AI模型的上下文窗口大小不同，更大的上下文大小可能会影响AI性能。项目越复杂，AI理解项目所需的上下文就越多。

难以调试和维护：未经审查就接受AI代码可能导致创建无人理解代码功能和原因代码库。如果AI引入了无法修复的错误，那么在没有能够理解输出的开发人员的情况下，进展将完全受阻。

缺乏原创性：编码AI基于现有代码示例进行训练，只能产生它所知道的内容。它无法独自提出革命性的过程或想法。

高管应将氛围生成的代码视为快速原型。然而，程序仍然需要审查。对于面向客户的服务必须进行审查，如果涉及其他敏感数据，必须检查是否符合法规要求。

氛围编码的安全问题

一位名叫Leo的开发人员在X（前身为Twitter）上宣布发布了一个完全氛围编码的SaaS应用程序。两天内，他的应用程序遭到黑客攻击，Leo发布消息称出现了随机问题。在整个项目中过度依赖AI会带来大量安全问题。以下是部分原因：

LLM或平台中的漏洞：任何依赖外部依赖项的软件产品都会继承潜在漏洞。AI编码平台也不例外。最近，安全研究人员在氛围编码平台Base44中发现了暴露的API端点，使攻击者能够使用非秘密的app_id值创建新账户来访问私有应用程序，绕过所有身份验证机制。

开发人员错误：氛围编码工具将精确产生开发人员告诉它们的内容。如果开发人员没有在提示中包含安全实践，AI将不会生成符合最佳安全实践的代码。

数据隐私：LLM通过摄取数据作为训练数据来改进模型。如果项目涉及敏感数据，如支付、健康记录、专有代码或商业机密，AI工具必须实施严格的数据隔离，以防止AI在其他应用程序中使用受保护信息。

如何实施氛围编码

考虑到其局限性，最好在将氛围编码集成到项目中时谨慎行事，以充分利用它。

规划项目：氛围编码和传统编程共有的一个特点是，两者在从一开始就有清晰计划指导时最为有效。确定要构建的内容，并将步骤分解为易于消化的部分。记住项目希望采用的安全和代码标准。

决定"氛围"策略：真正的氛围编码定义为将所有决策交给AI。AI辅助编码是一种混合方法，开发人员提示AI获取代码，然后在批准前仔细检查输出。找到服务于首要任务的平衡点。

选择AI编码助手：并非所有模型都相同。有些专门从事代码生成，而其他模型可以解决更复杂的问题。不同模型在数据隔离和隐私以及成本方面有不同的政策。注意选择最适合项目的AI代理。

使用源代码控制：这对任何类型的编码都是个好主意，但对氛围编码尤其重要。当项目处于良好工作状态时为自己创建检查点，以便根据需要轻松调整。

迭代：一次创建一个功能，并在每个提示中提供尽可能多的细节和上下文。优化和重构代码，直到它符合您的愿景。

测试：确保项目在每个步骤都在工作。AI非常适合生成自动化测试，但请确保也执行手动测试，包括依赖验证和自动化测试，以阻止与未知/无效包的合并。

定义防护栏：确保建立安全审查和编码标准。氛围编码程序仍应审查准确性和合规意识，因此审批工作流程是必要的。

IT管理者可以跟踪的指标

这些指标应衡量交付速度、错误率和生产力改进。以下是管理者可以用来跟踪氛围编码的指标示例：

• 原型制作时间（使用氛围工具前后对比）
• 未能通过自动化门禁（如测试、代码检查和软件组成分析）的AI生成PR百分比
• 幻觉检测率，包括无效包或不良依赖项
• 每月归因于AI生成代码的安全事件
• 每个功能原型的成本，以客观显示投资回报率

Alanna Moss是一位具有Web开发和机器人技术背景的软件工程师。