2025年06月15日
Vibe Coding是什么？没有技术背景的普通人如何参与其中？
Vibe Coder宣言：一份非技术创始人的AI构建指南
第一部分：新创意纪元的黎明——理解Vibe Coding
本部分旨在建立对Vibe Coding的根本性、细致入微的理解，超越简单的定义，深入探讨其核心哲学以及它在人机交互领域所代表的根本性转变。
1.1 超越流行语：Vibe Coding的哲学与实践
Vibe Coding是一种软件开发方法，其核心在于个人通过自然语言描述问题或期望的结果，然后由人工智能（通常是为编码优化的大型语言模型，即LLM）生成所需代码 1。这个术语由人工智能研究员安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy）在2025年2月创造，并迅速成为科技圈的热点 4。其核心理念是“完全投入于感觉（vibe），拥抱指数级增长，甚至忘记代码的存在” 6。这不仅仅是获得AI的辅助，更是一种创作心流状态，在这种状态下，人类扮演“导演”的角色，而AI则成为“构建者” 10。
然而，要真正理解Vibe Coding，必须引入AI研究员西蒙·威利森（Simon Willison）提出的一个关键区别：只有当用户在未完全理解每一行代码的情况下接受并使用AI生成的代码时，这才称得上是真正的“Vibe Coding” 1。如果你审查、测试并完全理解了所有代码，那么你只是在使用LLM作为一个极其先进的“打字助理” 1。这个区别对于非技术背景的人至关重要，因为它直接定义了他们参与的本质。
这一概念是卡帕斯早前提出的“英语是最热门的新编程语言”这一论断的自然演进 1。其背后的逻辑是，在AI驱动的开发模式下，用人类语言清晰地表达意图的能力，本身就成了一种核心技术技能 1。
这种模式的出现揭示了一个根本性的权衡。Vibe Coding之所以能极大地赋能非技术用户，恰恰是因为它允许用户“不必完全理解代码”。这种对复杂性的抽象，是降低技术门槛、释放创造力的关键。然而，也正是这种“不理解”，成为了其主要风险（如安全漏洞、潜在错误）的根源。因此，风险并非该方法论的一个缺陷，而是其核心特征的一部分。理解这一点对于后续的讨论至关重要——目标不是消除风险，而是学会如何管理风险。
1.2 新的创意对话：Vibe Coding如何重新定义人机协作
Vibe Coding的实践并非一个单一指令的执行过程，而是一场迭代式的对话。用户提出需求（prompt），AI生成代码，用户进行测试。如果发现错误，用户会将错误信息反馈给AI并请求修复 3。这种来回往复的互动，正是“vibe”的精髓所在 3。
在这种协作模式下，用户的角色发生了根本性的转变：从一个被语法和细节困扰的“代码录入员”，转变为一个“逻辑与需求的设计师” 10。焦点从“如何实现”（代码细节）转移到了“实现什么”（功能与用户体验） 4。这直接赋能了那些优势在于愿景和创意而非技术实现的非技术创始人。
我们可以用一个类比来加深理解：非技术创始人就像一位电影导演，他向特效团队描述一个场景：“我想要一条龙在日落时分飞越一座城堡。” 人工智能就是那个特效团队，负责生成具体的视觉效果。导演不需要懂得如何使用渲染软件，但他必须有清晰的愿景，并能提供精确的反馈：“把龙做得更大一些，城堡要更具哥特风格，日落的色调要更偏橙色。”
这种转变意味着，传统意义上的“软技能”——如清晰的沟通能力、将复杂问题分解的逻辑能力以及富有远见的创造力——在AI驱动的开发背景下，正在演变为可以量化、可以变现的“硬技能”。因此，“非技术背景”绝不意味着“没有技能”，而是需要一种全新的技能组合。
第二部分：创造者的工具箱——你的Vibe Coding武器库
本部分将提供一份实用且精选的工具指南，帮助用户在纷繁复杂的工具生态中导航，并为他们的第一个项目做出明智的选择。
2.1 描绘工具版图：从对话式AI到集成化平台
Vibe Coding的工具生态系统可以大致分为三类，每一类都在开发流程中扮演着不同的角色。
- 第一类：通用对话式AI
- 描述： 像ChatGPT和Claude这样的工具是Vibe Coding的入门点。它们非常适合生成代码片段、解释概念、进行头脑风暴以及调试特定的错误信息 4。
- 角色定位： “AI导师与代码片段生成器”。
- 第二类：AI原生代码编辑器
- 描述： 像Cursor这样的工具是围绕AI重新构建的完整集成开发环境（IDE） 8。它们能够理解整个项目的上下文，允许用户通过自然语言提示进行复杂的、跨文件的代码修改 13。
- 角色定位： “AI驱动的高级开发者”。功能更强大，但对于纯粹的新手来说，学习曲线稍陡。
- 第三类：一体化开发与部署平台
- 描述： 像Replit（及其Replit Agent）这样的平台旨在处理从开发到部署的整个生命周期：通过对话生成应用、自动设置数据库，并一键将其发布到网络上 4。这提供了最“端到端”的Vibe Coding体验。
- 角色定位： “自动化的全栈工程团队”。
除了上述三类，市场上还有GitHub Copilot、Codeium等重要工具，它们共同构成了这个蓬勃发展的生态系统 6。
2.2 为你的第一个项目进行战略性工具选择
对于非技术背景的初学者而言，面对众多工具可能会感到困惑。下方的决策矩阵旨在将关键的决策标准（如使用场景、易用性、成本和核心功能）提炼成一个清晰、可供参考的框架，从而将抽象的信息转化为可操作的选择。
Vibe Coder平台决策矩阵
| 平台 | 主要使用场景 | 易用性 (非技术用户) | 核心功能 | 定价模型 | 理想的第一个项目 |
|---|---|---|---|---|---|
| ChatGPT | 创意生成、代码片段、调试辅助、通用任务处理 10 | ★★★★★ | 对话式界面，知识库广泛，基于GPT-4o模型，可生成图片，可定制GPTs 53 | 免费增值。免费版有使用限制，付费版（Plus, $20/月）提供更强模型和更多功能 58 | 编写一个用于简单任务的Python脚本；生成一个静态“即将上线”页面的HTML；理解一段给定的代码。 |
| Claude | 高质量文本与代码生成、处理长文档、创意写作、代码审查与重构 53 | ★★★★★ | 强大的上下文理解能力（200K+ token），优秀的编码和推理能力（尤其Claude 3.5 Sonnet），注重安全与道德，Artifacts实时可视化功能 53 | 免费增值。免费版有较严格的使用限制，付费版（Pro, $18-20/月）提供5倍用量和高级功能 68 | 总结一份长篇报告并根据其内容生成代码；编写需要遵循特定风格和约束的复杂代码片段。 |
| Gemini | 多模态交互（文本、图片、代码）、需要最新信息的任务、深度集成谷歌生态（如Firebase, BigQuery）的开发 | ★★★★☆ | 巨大的上下文窗口（1M token），实时网页访问，与谷歌开发工具链深度集成，代码执行能力 | 个人免费，付费版（Pro, $19.99/月）提供更强模型和谷歌全家桶集成，企业版（Code Assist）按用户收费 71 | 构建一个需要处理图片或实时数据的简单应用；在谷歌云环境中进行开发和故障排除。 |
| Replit | 端到端应用开发与部署 | ★★★★☆ | 浏览器内IDE；Replit Agent可创建完整应用；集成数据库与一键部署；移动应用支持 7。 | 免费增值 | 一个带用户登录功能的简单Web应用；一个从API获取数据的个人作品集网站；一个自动化个人工作流程的工具。 |
| Cursor | AI优先的代码编辑与重构，构建复杂应用 | ★★★☆☆ | 深入的代码库理解能力；自然语言编辑；专为与AI结对编程设计 8。 | 免费增值 | 构建一个需要多个文件的复杂工具；修改一个现有的开源项目；创建一个游戏 8。 |
| Lovable | 从简单描述生成完整应用 | ★★★★★ | 专注于将简单描述转化为全栈应用，自动化数据库设置和错误处理 12。 | 多样 | 一个社交媒体管理仪表盘；一个活动管理应用 12。 |
| GitHub Copilot | AI编码辅助、代码建议与补全、调试与测试 14 | ★★★★☆ | 实时代码建议、IDE内聊天、单元测试生成、支持多种语言 14 | 免费增值 (Freemium) 14 | 在现有项目中自动完成样板代码；为函数生成单元测试；解释不熟悉的代码片段 16。 |
| Windsurf | 智能体驱动的IDE，用于构建、调试和运行完整项目 20 | ★★★★★ | “Cascade”智能体，理解整个项目上下文，自动修复错误，多文件编辑，实时预览 20 | 免费增值 (Freemium) 23 | 通过一下午的提示构建一个拥有多个文件的项目；根据一张图片生成网站前端；构建一个需要自动调试的复杂工具 24。 |
| Trae.ai | AI集成的代码编辑器，用于从零到一的完整应用开发 25 | ★★★★★ | 可定制的AI智能体（“Builder”模式），工具集成（MCP），预测性编辑（“Cue”），深度上下文理解 25 | 免费增值 (Freemium) 25 | 快速构建一个全栈应用；创建一个RAG应用；在没有手写代码的情况下完成一个项目 25。 |
| Cline插件 (VSCode) | 在VSCode中作为自主编码智能体，处理复杂开发任务 28 | ★★★☆☆ | 自主创建/编辑文件、执行终端命令、浏览器功能、支持多种模型后端（包括本地模型）、MCP集成 28 | 自带密钥 (BYOK) 31 | 将现有应用Docker化；自动化涉及文件创建和终端命令的多步骤开发任务 32。 |
| Apifox MCP Server | 连接AI助手与Apifox API文档，以文档驱动代码生成 33 | ★★☆☆☆ | 作为AI IDE和Apifox之间的桥梁，使AI能根据API规范生成和修改代码（如DTO、MVC） 34 | 开源工具 35 | 根据Apifox中的API定义生成客户端模型；根据API文档更新为现有代码添加新字段 35。 |
| CodeBuddy Craft | 作为IDE插件的AI编码助手，“Craft”是其自主软件开发智能体模式 37 | ★★★★☆ | “Craft”智能体可自主理解需求并完成多文件代码生成与重写，支持MCP协议，集成腾讯生态 38 | 免费试用 38 | 从自然语言描述中生成一个可执行的应用项目；开发微信小程序；在现有项目中获得智能代码补全 39。 |
这个工具版图实际上展现了一个从“无代码（No-Code）”到“Vibe Code”的连续光谱。一端是像ChatGPT这样纯粹的对话工具。另一端则是像Replit和Lovable这样的平台，它们的目标与传统的无代码平台（如Bubble）相似，即让用户无需编写代码即可构建应用，但它们用自然语言提示取代了拖放式的可视化控件 7。
这种演进也带来了一个长期的战略考量。一个平台越是“一体化”和用户友好（如Replit），非技术用户就越可能对其特定的生态系统和抽象层产生依赖。如果项目未来需要扩展到超出该平台的能力范围，或者需要迁移到其他地方，这种依赖性可能会带来挑战 41。因此，在选择工具时，必须在初期的易用性与未来的灵活性之间做出权衡。
第三部分：从愿景到1.0版本——一份实用的构建指南
本部分是核心的“操作手册”，它将整个构建过程分解为可管理的步骤，并提供一个具体的、叙事驱动的案例。
3.1 非技术创始人的五步法
以下是基于现有研究总结出的一套行之有效的五步法，专为非技术背景的创造者设计 10。
- 第一步：清晰阐述愿景（提示阶段）
强调提供清晰、具体、明确的提示的重要性。建议从简单开始，并将大问题分解为小任务 4。一个不好的提示是：“帮我建个网站。” 一个好的提示是：“创建一个单页HTML网站，使用深色背景。页面中央应该有一个标题写着‘我的作品集’，下方有三个部分，分别是‘关于我’、‘项目’和‘联系方式’。” - 第二步：生成初稿（AI的回合）
AI会根据提示提供一段代码。此时，用户的任务不是理解每一行，而是为下一步的测试做准备 10。 - 第三步：测试-学习循环（运行代码）
指导用户如何使用Replit这样的平台或简单的浏览器功能来运行代码。目标是检验输出结果是否符合最初的设想 10。 - 第四步：迭代式优化（对话之舞）
这是核心循环。如果代码运行正常，可以提出新提示以增加功能。如果运行失败，则复制完整的错误信息，并将其粘贴给AI，附上提示：“我遇到了这个错误，能帮我修复吗？” 3。这种由错误驱动的开发方式，是非技术人员的关键技术之一。 - 第五步：部署及后续
一旦基本功能正常工作，像Replit这样的平台可以帮助用户一键将应用部署到公开的URL上 7。此外，AI还可以帮助编写简单的项目说明文件（
README.md）或文档 10。
3.2 工作坊：构建一个“智能活动回执”应用
下面将通过一个实际案例，演示如何运用五步法构建一个简单的应用。这个案例改编自研究中提到的活动回执（RSVP）应用 3。
- 提示 1 (愿景): “帮我建一个简单的活动页面，让访客可以输入姓名和邮箱来回复是否参加。提交后，页面上要显示‘感谢您的回复！’” 3
- AI 输出 1: AI会生成相应的HTML和JavaScript代码。
- 测试 1 (发现错误): “我试了一下，但点击‘回复’按钮后没有任何反应，控制台里显示了这个错误：TypeError: Cannot read property ‘value’ of null。” 3
- 提示 2 (优化): “我点击回复按钮时遇到了这个错误：TypeError: Cannot read property ‘value’ of null。你能修复它吗？” 3
- AI 输出 2 (修复): AI会提供修正后的代码，并附上解释：“看起来代码试图在页面完全加载前获取表单输入。我已经更新了脚本，让它在页面加载完成后再运行。” 3
- 提示 3 (增加功能): “太好了，现在能用了！接下来，你能把回复信息储存起来吗？请使用Replit的内置数据库来保存每次提交的姓名和邮箱。” (灵感来源于 7)
这个过程揭示了一个有趣的现象：虽然理论上任何人都可以遵循这些步骤，但具备逻辑思维或基础编程概念的人会更有效率。他们能写出更好的初始提示，也更擅长分解问题 43。一个新手可能会让AI一次性构建一个复杂的应用，结果往往是失败或代码混乱。而一个更有经验的用户会懂得将问题分解：“第一步，构建用户认证系统。第二步，建立数据模型。第三步，创建数据显示的用户界面。” 这种结构化的方法，本是传统软件工程的基石，如今却讽刺地成为了成功进行Vibe Coding的关键。这对非技术用户的启示是，他们应该投入时间学习的不是
编码本身，而是计算思维和问题分解的能力。
最终，Vibe Coding将“垃圾进，垃圾出”的原则提升到了一个新的高度。在自然语言提示中一个微小的歧义，都可能在生成的代码中导致巨大的、无法预见的后果。因此，“提示工程”（Prompt Engineering）并非一个空洞的流行词，而是Vibe Coder需要掌握的最关键的技能 4。
第四部分：探索新边疆——风险、回报与真实世界的教训
本部分将对Vibe Coding现象进行平衡且批判性的分析，通过真实案例来阐述其变革性的潜力和重大的风险。
4.1 承诺：释放前所未有的速度与创造力
- 快速原型与最小可行产品（MVP）创建： Vibe Coding使创始人能够在数小时或数天内构建和测试想法，而非数周或数月 3。这极大地降低了获取市场反馈的成本和时间，完美契合了精益创业（Lean Startup）方法论的核心原则 44。
- 创造的民主化： 它赋能了艺术家、作家、科学家和社区组织者——这些拥有深厚领域知识但缺乏编码技能的人——去构建自己的工具 11。例如，构建一个定制的聊天机器人、一个气候追踪应用，或一个帮助学生寻找家教的工具 11。
- 提升生产力： 对于懂编程的人来说，它能自动化处理样板代码和重复性任务，使他们能专注于更高层次的架构设计和问题解决 3。
4.2 风险：对安全、质量和技术债务的清醒审视
- 安全漏洞： 这是最关键的风险。AI模型在大量公开代码上进行训练，而这些代码中常常包含安全缺陷。AI可能会生成带有漏洞（如缺少输入验证或硬编码密钥）的代码，而且它不会像攻击者那样思考 4。
- “Vibe Debugging”的噩梦： 如前所述，调试自己不理解的代码极其困难。这个过程可能演变成与AI之间令人沮丧的反复试错，尤其是在处理复杂或微妙的错误时 4。
- 技术债务的加速器： 技术债务是指现在选择简单（但有限）的解决方案，而非更优（但耗时）的方案，从而导致的未来隐性重构成本。Vibe Coding由于优先考虑速度和“能用就行”，可能会迅速累积大量隐藏的技术债务，导致应用变得脆弱、难以维护且无法扩展 41。
- 数据隐私与知识产权： 需要警惕的是，与公共AI模型共享的提示和代码可能会被用于模型训练，这对敏感的商业创意或数据构成了潜在风险 6。
4.3 案例分析：辉煌的胜利与惨痛的教训
- 成功故事（飞行模拟器）： 一位开发者在17天内，使用近乎100%由AI编写的代码，构建了一款多人飞行模拟器，并创造了超过100万美元的收入 9。这个案例展示了Vibe Coding在速度和市场占领方面的惊人潜力。
- 警示故事（Enrichlead）： 与上述成功形成鲜明对比的是Enrichlead的失败案例 46。一位非技术创始人通过Vibe Coding发布了一款AI生成的应用，并迅速实现了盈利。然而，该应用很快遭到黑客攻击，用户绕过订阅付费，LLM开始凭空捏造数据。创始人对此束手无策，无助地承认：“我不是技术人员，所以解决这些问题比平时要花更长的时间。” 这个案例完美地印证了4.2章节中列出的所有风险。
这些案例揭示了一个模式：Vibe Coding能以惊人的速度帮你完成90%的工作，让产品看起来功能齐全。然而，最后那关键的10%——包括安全加固、性能扩展和修复深层架构缺陷——如果没有传统专业知识，可能会变得异常困难，甚至无法完成。Enrichlead的创始人就灾难性地撞上了这10%的墙壁 46。飞行模拟器的成功，很可能因为其开发者即便在“vibe”，也具备足够的底层知识来引导AI避开关键陷阱。
这引申出一个新的、隐蔽的商业风险：“功能性脆弱”企业。一个公司表面上看起来很成功，有可用的产品和付费用户，但其技术基础却极其不稳固，注定会崩溃。这种风险对于传统的投资者或管理者来说很难评估，因为产品在表面上是“能用的”。对于任何使用这些工具来创业的人来说，这都是一个核心的战略考量。
第五部分：工作与创造的未来
本部分将探讨Vibe Coding对科技行业以及人类专业知识角色的更广泛影响。
5.1 技术专家角色的演变
Vibe Coding不太可能取代专业的软件开发者，而是会改变他们的角色 4。开发者将从代码的直接创作者，演变为“AI协调者”，专注于更高层次的任务：
- 架构设计： 定义高层结构和指导原则，让AI在设定的框架内安全运行 44。
- 代码审计与质量控制： 担任AI生成代码的专家审查员，重点关注安全性、性能和可维护性 44。
- 复杂问题解决： 专注于解决那些超出AI训练数据范围的、新颖且微妙的难题 44。
- AI结对编程： 将AI作为强大的协作伙伴，以加速自身的工作 44。
5.2 Vibe Coding与敏捷企业
Vibe Coding的理念与敏捷开发（Agile）的原则高度契合。它强调“响应变化优于遵循计划”，并能极大地加速“检视与自省”的循环 44。对于产品团队而言，这是一种超能力，因为它能将用于用户测试的功能原型的创建时间从数周缩短到数小时，从而极大地缩短了“构建-衡量-学习”的反馈循环 44。
未来，最高效的专业团队不会在两种方法中二选一，而是会采用一种混合模式 13。他们会在项目的早期冲刺阶段使用Vibe Coding进行快速原型设计，而在构建稳健、可扩展的生产系统时，则回归到严谨的传统工程方法 41。
这种趋势可能导致软件开发的未来分化为两个不同的轨道 4。
轨道一：“探索”，其特点是Vibe Coding、快速实验和对失败的高容忍度。轨道二：“稳定”，其特点是传统工程、严谨性、安全性和长期可维护性。一个项目可能在轨道一开始，如果被市场验证成功，它就需要“毕业”并进入轨道二，在那里通过传统工程纪律进行重建或重构。
对于非技术创始人而言，理解自己的项目当前处于哪个轨道，并为潜在的“毕业”及其相关成本做好规划，是至关重要的。这种分化也催生了一个新的关键角色需求：“翻译者”或“混合型产品经理”。这个人既能理解愿景和用户需求（“vibe”），又具备足够的技术常识来管理项目从探索轨道到稳定轨道的过渡。这对于愿意花时间学习基础知识的非技术创始人来说，是一个完美的未来角色定位。
第六部分：更广阔的地平线——非技术人才如何茁壮成长
本部分将从更广泛的意义上回答用户问题的后半部分，提供一个超越Vibe Coding的、全面的非技术人才参与科技世界的行动手册。
6.1 你是不可或缺的：为何科技项目需要非技术专长
一个成功的产品绝非仅靠技术能力就能建成。项目同样需要领域知识、用户同理心、清晰的沟通和出色的设计——这些正是非技术背景人士通常具备的优势 47。贡献不应被视为“编码”与“非编码”的二元对立，而是一个包含各种宝贵技能的光谱。开源社区就是一个绝佳的范例，在那里，非代码贡献是项目成功的关键 49。
6.2 你的贡献者行动手册：超越代码的可行角色
以下是一份详细且实用的指南，列出了非技术人员可以发挥重要作用的领域。
- 设计 (UI/UX)
- 贡献： 创建线框图、模型图，重构布局以提升可用性，进行用户研究 49。
- 如何参与： 使用Figma等工具设计界面，然后可以将其交给开发者，甚至直接向Vibe Coding AI描述设计。
- 文档与技术写作
- 贡献： 撰写清晰的“操作指南”、教程和API文档。通过修正错别字或澄清模糊部分来改进现有文档 49。
- 如何参与： 许多GitHub上的开源项目都有“docs”文件夹，任何人都可以通过提交“拉取请求”（Pull Request）来做出改进。
- 本地化与翻译
- 贡献： 将应用的界面或文档翻译成其他语言，并根据文化差异进行调整 49。
- 如何参与： 加入项目的翻译团队，例如Python社区正在进行的文档翻译工作 49。
- 社区与用户支持
- 贡献： 在Reddit或Stack Overflow等论坛上回答用户问题，管理Discord社区，分类整理错误报告，并担任项目宣传大使 49。
- 如何参与： 成为项目社区中一个活跃且乐于助人的成员。
- 项目管理与产品愿景
- 贡献： 撰写详细的功能规格说明，创建用户故事，确定功能优先级，并在用户和开发者之间架起沟通的桥梁 51。这是产品经理的核心技能。
- 如何参与： 学习行为驱动开发（BDD）等方法论，以撰写清晰、无歧义的功能需求 52。
Vibe Coding与这些非技术贡献之间存在着一种深刻的共生关系。一个非技术创始人可以使用Vibe Coding构建产品的第一个版本。但要使其成功，就需要卓越的UI/UX设计、清晰的文档和支持性的社区——所有这些都是非代码贡献。因此，Vibe Coding的能力反而使得对其他非技术技能的需求变得更加迫切。非技术人才既可以作为创造者（通过Vibe Coding），也可以作为贡献者（通过其他专业技能），共同打造一个真正成功的项目。
结论：负责任地Vibe——你的创造者之旅现在开始
Vibe Coding是一把强大的创造工具，它在推动技术民主化的同时，也要求一种全新的责任感。它将软件创造的门槛从掌握复杂的编程语言，转变为拥有清晰的愿景并能有效地沟通。
对于没有技术背景的普通人来说，参与其中的道路是清晰的：
- 作为创造者： 从选择一个用户友好的工具开始，定义一个小的、可实现的项目，并遵循五步法，通过与AI的对话将你的想法变为现实。
- 作为贡献者： 发挥你在设计、写作、沟通或管理方面的专业技能，找到一个你热爱的项目，并通过非代码的方式为其成功添砖加瓦。
最重要的技能始终是清晰的愿景、有效沟通的能力，以及对学习和迭代的承诺。你的创造者之旅，现在就可以开始。
引用的著作
- Vibe coding - Wikipedia, 访问时间为 六月 15, 2025， https://en.wikipedia.org/wiki/Vibe_coding
- 什么是氛围编程(vibe coding)？它是如何运作的？ | Google Cloud, 访问时间为 六月 15, 2025， https://cloud.google.com/discover/what-is-vibe-coding?hl=zh-CN
- What Is Vibe Coding? Definition, Tools, Pros and Cons - DataCamp, 访问时间为 六月 15, 2025， https://www.datacamp.com/blog/vibe-coding
- 什麼是Vibe Coding？跟一般人(非工程師)有什麼關係嗎？ - 瑞比智慧airabbi, 访问时间为 六月 15, 2025， https://airabbi.com/blog/what-is-vibe-coding/
- Vibe coding - 维基百科，自由的百科全书, 访问时间为 六月 15, 2025， https://zh.wikipedia.org/zh-cn/Vibe_coding
- What is vibe coding? | AI coding - Cloudflare, 访问时间为 六月 15, 2025， https://www.cloudflare.com/learning/ai/ai-vibe-coding/
- Replit — What is Vibe Coding? How To Vibe Your App to Life, 访问时间为 六月 15, 2025， https://blog.replit.com/what-is-vibe-coding
- Vibe Coding vs Traditional Development: Revolutionize Your Software - Trickle AI, 访问时间为 六月 15, 2025， https://www.trickle.so/blog/vibe-coding-vs-traditional-development
- Vibe Coding: Revolution or risk - App Developer Magazine, 访问时间为 六月 15, 2025， https://appdevelopermagazine.com/vibe-coding:-revolution-or-risk/
- Vibe Coding 是什麼？AI 人才必備的程式設計神器！｜Yourator 職涯 …, 访问时间为 六月 15, 2025， https://www.yourator.co/articles/955
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- Windsurf (formerly Codeium) - The most powerful AI Code Editor, 访问时间为 六月 15, 2025， https://windsurf.com/
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- Home · cline/cline Wiki - GitHub, 访问时间为 六月 15, 2025， https://github.com/cline/cline/wiki
- AI Autonomous Coding Agent for VS Code - Cline, 访问时间为 六月 15, 2025， https://cline.bot/?ref=blog.lai.so
- Cline - Visual Studio Marketplace, 访问时间为 六月 15, 2025， https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=saoudrizwan.claude-dev
- Getting Started with Cline — The Best VS Code AI Plugin - ZazenCodes, 访问时间为 六月 15, 2025， https://zazencodes.com/blog/cline-with-ollama-and-claude
- A server that connects AI coding assistants like Cursor and Cline to Apifox API definitions, allowing developers to implement API interfaces through natural language commands. : r/mcp - Reddit, 访问时间为 六月 15, 2025， https://www.reddit.com/r/mcp/comments/1jbng4s/apifox_mcp_server_a_server_that_connects_ai/
- Apifox MCP Server: AI-Powered API Integration for IDEs, 访问时间为 六月 15, 2025， https://mcpmarket.com/server/apifox
- Apifox MCP Server - GitHub, 访问时间为 六月 15, 2025， https://github.com/apifox/apifox-mcp-server
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