AI 正在改变软件开发，但 Vibe Coding 并不只是程序员的专属能力。

过去，软件开发最大的成本之一，是把自己的想法转换成代码。而现在，这个转换过程正在被 AI 大幅缩短。

你的角色，也逐渐从"代码编写者"转变为：

• 提出目标的人
• 拆解需求的人
• 判断结果的人
• 持续优化的人

代码仍然重要，但它不再是人与计算机沟通的唯一语言。未来，越来越多的人可能不会成为专业程序员，却能够借助 AI，把自己的创意变成真正可以运行的软件。这正是 Vibe Coding 最值得关注的地方。

这篇文章并不是简单列举工具排行榜，而是帮助普通用户回答四个问题：

1. 什么是 Vibe Coding？
2. 为什么越来越多人开始使用它？
3. Vibe Coding是怎么工作的？
4. 我应该选择什么工具？
5. 我应该怎样开始使用？

第一章：什么是 Vibe Coding？¶

过去几十年，学习软件开发几乎都遵循同一条路径：学习编程语言 → 学习框架 → 写代码 → 调试 → 发布。

无论是 C、Java、Python，还是 JavaScript，本质上都是由人亲自完成每一行代码。而今天，AI 正在改变这一过程。越来越多的人发现，他们不一定需要亲自编写所有代码，而是可以告诉 AI 自己想要什么，让 AI 完成大部分实现工作。

从「写代码」到「描述需求」¶

假设你想开发一个天气查询网页。以前，你可能需要完成下面这些工作：

1. 学习 HTML 和 CSS
2. 学习 JavaScript
3. 查阅天气 API 文档
4. 编写网络请求代码
5. 设计页面布局
6. 调试各种报错
7. 发布到服务器

整个过程可能需要几天甚至几周。而现在，你可以直接告诉 AI：

帮我开发一个天气查询网页。
输入城市名称后，可以显示未来 7 天天气。
页面尽量简洁，支持手机浏览。

几秒钟后，AI 就会生成一个可以运行的版本。

如果你觉得页面不好看，可以继续说：

换成蓝色主题。
增加空气质量显示。

AI 会继续修改代码，直到满足你的需求。你不再需要从零开始写每一行代码，而是像与一位经验丰富的程序员沟通一样，不断完善你的想法。这种开发方式，正在逐渐成为新的工作模式。

Vibe Coding 到底是什么？¶

Vibe Coding 并不是一种新的编程语言，也不是某一款软件，而是一种人与 AI 协同开发的新方式。你负责提出需求、做出判断和不断优化，AI 则负责生成代码、执行任务和完成大量重复工作。

很多人第一次听到这个词时，会产生两个误解。

误解一：不会编程也能一句话做出 APP¶

很多短视频喜欢展示这样的画面：

「一句 Prompt，5 分钟开发一个 APP。」

现实并没有这么简单。AI 的确可以快速生成代码，但真正的软件开发仍然需要不断修改、测试、优化和迭代。如果需求不够清晰，AI 同样可能理解错误。因此，Vibe Coding 并不是一句话完成所有工作，而是 通过不断交流，让 AI 逐步完成开发任务 。

误解二：程序员以后不用写代码了¶

另一些人则认为：

AI 都能写代码了，程序员是不是要失业了？

事实上，大多数情况下，AI 更像是一位能力很强的助手。它可以：

• 编写代码
• 修改代码
• 查找 Bug
• 编写测试
• 优化性能
• 阅读项目

但真正决定做什么、为什么这样做、是否符合需求的人，依然是开发者。

换句话说：AI 负责执行，人负责决策。这也是目前几乎所有主流 AI 编程工具的发展方向。

为什么叫 "Vibe Coding"？¶

"Vibe" 原本有氛围、感觉、节奏的意思。在 AI 编程领域，它更强调一种新的协作方式：你不需要事先想好所有代码细节，而是先提出目标，然后根据 AI 的反馈不断调整。

整个开发过程更像是在不断"对话"：

用户："帮我做一个博客网站。"
AI："已经完成首页。"

用户："导航栏太复杂，简单一点。"
AI："已经修改。"

用户："增加深色模式。"
AI："已完成。"

这种"边交流、边开发、边调整"的过程，就是很多人所说的 Vibe Coding 。它更接近与一位同事协作，而不是单纯使用一个代码生成工具。

Vibe Coding 并不是不需要编程技术¶

很多文章喜欢把 Vibe Coding 描述成：零基础也能开发软件。

这种说法容易让人产生误解。事实上，编程知识依然很有价值。了解一点 Python、HTML 或 JavaScript，可以帮助你：

• 更容易理解 AI 生成的代码
• 更容易发现错误
• 更容易修改功能
• 更容易描述需求

但与过去相比，一个明显的变化是：你不需要先学会所有知识，才能开始动手。 以前的学习路径通常是： 学习三个月 → 写第一个项目。现在则更像是：今天开始做项目 → 遇到问题再学习相关知识。学习和实践第一次真正融合在了一起。

哪些人适合使用 Vibe Coding？¶

很多人看到"AI 编程"四个字，就觉得这是程序员的事情。其实，受益最大的反而可能是那些不是职业程序员的人。

例如：

学生¶

可以让 AI 帮助完成课程项目、数据分析、小工具开发，同时学习编程思路，而不是只会复制代码。

教师¶

制作课堂演示网页、自动批改脚本、教学工具，降低技术门槛，把更多时间放在教学设计上。

科研人员¶

快速编写数据处理脚本、绘图程序、实验分析流程，把重复性的编程工作交给 AI，提高科研效率。

产品经理和运营人员¶

制作原型页面、自动化工具、数据报表，不必等待开发排期，就能快速验证想法。

办公人员¶

利用 Python 和 AI 编写脚本，实现 Excel 自动处理、批量文件整理、日报生成等日常办公自动化。

独立开发者¶

更快完成网站、小程序、个人产品和副业项目，把精力集中在创意和产品本身，而不是重复编写基础代码。

第二章：Vibe Coding 为什么突然火了？¶

如果你过去几年一直关注 AI，你可能会发现一个有趣的现象。 2022 年，ChatGPT 横空出世。 2023 年，越来越多的人开始用 AI 写代码。 但真正让 Vibe Coding 成为开发者社区热门话题，却是近两年的事情。为什么不是更早？原因并不是某一个工具突然变得特别厉害，而是 几项关键技术在同一时期逐渐成熟，并相互促进 。

AI 开始真正理解代码¶

最早的 AI 编程工具，更像是一个"高级自动补全"。AI 可以帮你补全下一行。或者根据注释生成几十行代码。虽然很方便，但本质上仍然是：人在写代码，AI 在补代码。 真正的变化来自新一代大语言模型。 如今的 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、Qwen 等模型，不仅能理解单个函数，还能理解整个项目的结构、业务逻辑以及不同文件之间的关系。

例如，你可以直接告诉 AI：

> 帮我把整个项目升级到最新版本。

或者：

> 把所有数据库操作改成异步。

AI 会分析整个代码仓库，而不是只关注当前这一行代码。这意味着，AI 的角色已经从"代码补全工具"逐渐演变为"开发助手"。

AI 从聊天变成了 Agent（智能体）¶

过去，大多数 AI 都停留在聊天窗口中。你问一句，它回答一句。如果需要修改代码，你通常要经历这样的流程：

1. 在聊天窗口提出问题
2. 复制 AI 返回的代码
3. 回到编辑器粘贴
4. 运行程序
5. 出现报错
6. 再复制报错信息回到聊天窗口

整个过程来回切换，非常繁琐。如今，越来越多的 AI 工具开始采用Agent的工作方式。Agent 不只是回答问题，还能够主动完成一系列任务，例如：

• 阅读整个项目
• 修改多个文件
• 运行程序
• 执行测试
• 修复错误
• 重复尝试直到成功

开发者只需要提出目标：

> 给这个网站增加用户登录功能。

Agent 就会自动规划步骤、修改代码、运行测试，并根据结果继续调整。这种从"回答问题"到"完成任务"的转变，是 Vibe Coding 快速发展的重要原因。

AI IDE 的出现¶

如果说大模型提供了"大脑"，那么 AI IDE 就提供了一个真正适合协作的工作环境。过去，开发者通常需要：

• 一个编辑器
• 一个聊天窗口
• 一个终端
• 一个浏览器

多个窗口之间来回切换。如今，以 Cursor、Trae、Reasonix、Windsurf 等为代表的新一代 AI IDE，将这些能力整合到了同一个工作界面。

你可以直接在编辑器中：

• 与 AI 对话
• 修改代码
• 查看差异
• 自动运行程序
• 调试错误
• 管理整个项目

人与 AI 的协作因此变得更加自然，也更高效。

越来越多优秀模型可供选择¶

过去，很多 AI 工具只能使用单一模型。如今，开发者可以根据自己的需求灵活切换不同模型。例如：

这意味着，我们不再依赖某一家公司的 AI，而是可以根据项目特点自由选择合适的模型。对于普通用户来说，这种竞争也带来了更好的体验和更低的使用成本。

第三章：理解整个 Vibe Coding 生态¶

对于刚接触 AI 编程的人来说，最大的困惑往往不是不会用，而是：为什么工具这么多？

网上每天都会出现新的名字：

• Cursor
• GitHub Copilot
• Claude Code
• Gemini CLI
• Trae
• Windsurf
• Continue
• OpenCode
• MCP
• Aider
• Codex CLI
• ...

很多人会忍不住想：我是不是每一个都要学？答案当然是否定的。事实上，这些工具大多数 并不是竞争关系，而是位于不同的层次，各自承担不同的职责 。如果把整个 Vibe Coding 看作一家软件公司，那么每一层都像不同的部门。理解了这一点，你就不会再被各种新工具弄得眼花缭乱。

整个生态可以分为四层¶

整套系统中：

• LLM 提供智能；
• MCP 提供工具；
• Agent 负责组织和调度；
• IDE 或 CLI 是人与 Agent 沟通的入口。

可以把 Agent 理解成一位项目经理。它自己不会"思考"，也不会真正"动手"，但它知道什么时候应该请专家思考，什么时候应该调用工具执行。

IDE / CLI：人与 AI 的工作界面¶

首先看到的是最外层。也就是我们每天真正接触的软件。例如：

IDE（图形界面）

• Cursor
• VS Code + GitHub Copilot
• Trae
• Windsurf
• Continue

CLI（命令行）

• Claude Code
• Gemini CLI
• Codex CLI
• Aider
• OpenCode

它们最大的作用其实只有一个：让人与 Agent 更方便地协作。 例如你输入：帮我增加登录功能。或者： 修复这个 Bug。IDE 或 CLI 会把你的需求交给 Agent。真正开始工作的，并不是编辑器，而是下面这一层。

Agent：整个系统的"项目经理"¶

很多文章都会把 Agent 翻译成"智能体"。但对于普通用户来说，把它理解成：项目经理会更容易。

Agent 最重要的工作不是生成代码。而是：

• 理解目标
• 制定计划
• 拆解任务
• 决定下一步
• 调用各种能力
• 不断检查结果
• 直到任务完成

例如你说：

为我的博客增加用户登录功能。

Agent 不会立刻开始写代码。它通常会经历类似这样的过程：

理解需求
↓
分析项目
↓
制定开发计划
↓
调用 LLM 思考
↓
调用工具修改代码
↓
运行程序
↓
发现错误
↓
再次调用 LLM 分析
↓
继续修改
↓
测试成功

整个过程中，它就像一位项目经理，不断协调不同的"成员"完成工作。这也是为什么如今很多 AI 编程工具都开始强调 Agent 模式 。因为真正让 AI 变得强大的，并不是回答问题，而是能够持续完成一项复杂任务。

LLM：Agent 的"大脑"¶

Agent 自己其实并不会思考。真正负责推理和生成代码的是大语言模型（Large Language Model，LLM）。

例如：

• Claude
• GPT
• Gemini
• DeepSeek
• Qwen

当 Agent 遇到问题时，它会向模型发起请求。例如：请分析这个 Bug。模型负责：

• 阅读代码
• 理解需求
• 推理
• 写代码
• 回答问题

但它本身并不会真正操作你的电脑。例如，它不能直接：

• 打开浏览器；
• 提交 Git；
• 删除文件；
• 运行测试；
• 登录服务器。

因此，可以把 LLM 理解成： AI 的大脑。它负责思考，但不会亲自动手。

为什么同一个模型，在不同工具里的表现差异很大？¶

很多人会发现一个有趣的现象：同样都是 Claude Sonnet，在网页聊天里只是一个聊天机器人，但到了 Claude Code 或 Cursor 中，却可以完成整个项目。

原因并不是模型突然变聪明了。真正发生变化的是Agent 开始不断调用同一个模型。 例如，

1. 第一次：请分析项目。
2. 第二次：请修改代码。
3. 第三次：请分析报错。
4. 第四次：请优化方案。

一次完整开发过程中，Agent 可能会调用几十次甚至上百次 LLM。因此，我们真正使用的，其实是：Agent + LLM，而不是单独的 LLM。

MCP：Agent 的"工具箱"¶

只有会思考还不够。Agent 还需要能够真正操作电脑。这就是 MCP（Model Context Protocol）的作用。 很多人第一次听到 MCP，会误以为它是一种 AI。其实不是。MCP 更准确地说，是一种 标准协议 。它定义了一套统一的方法，让 AI 可以安全地连接各种工具。例如：

• Git
• 浏览器
• Docker
• SSH
• 数据库
• Figma
• Notion
• Slack

可以把 MCP 想象成：电脑上的 USB 接口。 USB 本身不会打印文件，也不会播放音乐。它只是提供了一套统一标准，让不同设备能够连接电脑。MCP 的作用也是如此。它让不同模型、不同工具之间，可以用同一种方式进行通信。

一个完整的开发过程¶

理解了上面的概念，再来看一个例子就非常容易。 假设你说：

帮我开发一个个人博客。

整个流程可能是这样的：

用户
↓
Cursor
↓
Agent
↓
LLM：设计博客结构
↓
MCP：创建项目文件
↓
LLM：编写首页代码
↓
MCP：写入文件
↓
MCP：启动开发服务器
↓
MCP：打开浏览器测试
↓
发现错误
↓
LLM：分析错误原因
↓
MCP：修改代码
↓
再次测试
↓
直到成功

整个过程中：

• LLM 负责思考；
• MCP 负责执行；
• Agent 负责协调；
• IDE 负责与你沟通。

四者缺一不可。

为什么市面上会有这么多工具？¶

理解整个架构之后，就很容易明白：为什么 Cursor、Claude Code、GitHub Copilot、Trae、Reasonix 看起来都很像，却又各不相同。

因为它们的区别，往往并不是"有没有 AI"，而是：

• 是否拥有优秀的 Agent；
• 是否支持更多模型；
• 是否集成了 MCP；
• 是否提供了更好的开发体验；
• 是否更适合某类用户。

例如：

• Claude 是模型；
• Cursor 是 AI IDE；
• Claude Code 是 CLI 工具，同时内置了强大的 Agent；
• GitHub Copilot 最初以代码补全见长，如今也逐渐加入 Agent 能力；
• MCP 则是让这些工具连接 Git、浏览器、数据库等外部世界的标准协议。

因此，它们之间更多是 协作关系 ，而不是简单的替代关系。

第四章：普通用户如何选择工具?¶

如果你刚开始接触 AI 编程，很容易掉进一个误区，花大量时间研究：

• 哪个模型最强？
• 要不要本地部署？
• MCP 怎么配置？
• 多 Agent 怎么协作？
• 哪个排行榜第一？

结果折腾了一个星期，一个项目都还没有开始。 事实上，大多数人真正需要的，只是一套能够帮助自己完成工作的工具。对于普通用户来说， 先开始使用，比先研究工具更重要。 等真正做过几个项目之后，你自然会知道什么时候需要更换工具、升级模型，或者学习 MCP。

新手：先体验 Vibe Coding，而不是研究配置¶

如果你几乎没有编程经验，只是希望借助 AI 提高工作效率，例如：

• 自动处理 Excel；
• 编写简单的 Python 脚本；
• 制作个人网站；
• 开发一些生活或工作中的小工具；

那么建议先选择开箱即用的 AI IDE。我比较推荐TRAE 或 Reasonix。这两款工具都能让你快速体验 Vibe Coding，而不用花大量时间配置开发环境。

TRAE¶

Trae 提供国内版和国际版两个版本。对于大多数国内用户来说，更建议先尝试国内版。

国内版的优势包括：

• 可以直接使用，无需额外配置国际服务；
• 内置多种国产大模型，例如 DeepSeek；
• 所有模型都免费，适合学习和体验；
• 安装简单，上手速度快。

不过国内版的不足在于：

• 虽然模型都是免费的，但是调用模型需要排队，整体体验感不是很好。

如果以后希望体验 Claude、GPT、Gemini 等国际模型，再考虑国际版即可。国际版支持更多海外模型，但需要能够访问外网，同时采用订阅制，每月15$，更适合已经有一定使用经验的用户。

Reasonix¶

优点：

• Reasonix 同样是一款面向普通用户的 AI IDE。它最大的特点是界面简洁、配置较少，能够帮助用户快速进入 AI 编程的工作流。
• 不需要访问外网
• 极高的缓存命中率：Reasonix 通过特殊的缓存机制，可以让 API 调用的缓存命中率高达 90% 以上。而 DeepSeek 的缓存命中价格只有未命中价格的 1/50。这意味着同样的工作，使用 Reasonix 产生的 API 费用可能只有直接调用 API 的 20% 左右。
• DeepSeek V4 在推理方面性能很不错。原来V3跟GPT等国外大模型有差距，现在在编程方面的差距在缩小。
• 总体用下来，体验感会更好，而且调用DeepSeek价格也非常便宜。具体请看Deepseek 官网价格。

缺点在于：

• 只能调用deepseek模型，需要冲值获得deepseek的key才行。 如果你只是想体验："告诉 AI 自己想做什么，然后一步步完成项目"。 Reasonix 是一个不错的起点。对于新手来说，这个阶段最重要的不是模型有多强，而是：尽快完成自己的第一个项目。

轻度开发者：选择一款能够长期使用的 AI IDE¶

如果你已经：

• 会一点 Python；
• 做过数据分析；
• 写过网页；
• 偶尔开发一些脚本或小工具；

那么建议选择一款能够长期使用的 AI IDE。这里我比较推荐Copilot。

GitHub Copilot¶

如果你一直使用 VS Code，那么 GitHub Copilot 是升级成本最低的选择。它与 VS Code 集成非常成熟，不需要改变原来的开发习惯。

优点：

• 学习成本低；
• 自动补全体验优秀；
• 与 GitHub 生态结合紧密；
• 每月约 10 美元，价格相对较低。具体请看Github Copilot 官网价格。

不足之处是：

• 虽然 Copilot 已经支持 Agent 功能，但在大型项目理解、复杂任务规划和自主执行能力方面，整体体验仍然略逊于 Cursor 和 Claude Code。
• 需要能访问外网。

因此，它更适合：

• 日常开发；
• Python 脚本；
• 数据分析；
• 中小型项目。

重度开发者：让 AI 成为真正的开发伙伴¶

如果 AI 已经成为你每天工作的核心工具，例如：

• 每天开发项目；
• 独立开发产品；
• 长期维护大型代码仓库；
• 团队协作开发；

那么建议直接选择目前最成熟的组合：Cursor + Claude Code。这是目前很多专业开发者都在采用的工作方式。

Cursor¶

相比 Copilot，它最大的优势在于：

• 更成熟的 Agent 能力；
• 更强的项目级理解能力；
• 更好的代码重构体验；
• 更适合长期开发。

缺点：

• 学习成本略高一点，但对于需要经常开发项目的人来说，通常很快就能体会到效率提升。
• 不仅需要能访问外网，还要有国外手机号验证。可以通过全局模式下使用国内手机注册，不过后面不一定行。
• 价格有点贵，20$每月。具体请看Cursor官网价格。

Claude Code¶

Claude Code 更擅长：

• 理解整个项目；
• 拆解复杂任务；
• 修改多个文件；
• 自动运行测试；
• 修复 Bug；
• 与 Git、终端等工具协同工作。

不足：

• 每月22\(，按年付18\)每月。具体看Claude官网价格。
• 需要访问外网，不需要国外手机号码验证。

两者结合，既能兼顾日常开发体验，又能充分发挥 Agent 的能力。随着项目越来越复杂，再逐步引入 MCP、自动化工作流等高级功能即可。

第五章：10 分钟开始你的第一次 Vibe Coding¶

读到这里，相信你已经了解了什么是 Vibe Coding，也知道了各种工具之间的区别。但是，如果一直停留在"了解"阶段，你仍然不会真正感受到 AI 编程的魅力。所以，这一章我们不再介绍概念，而是一起完成一个真正的小项目。整个过程非常简单。即使你从来没有写过代码，也可以跟着完成。

Step 1：安装 Reasonix¶

首先，前往 Reasonix官网 下载安装程序。安装过程与普通软件基本一致，一路点击"下一步"即可。安装完成后，启动 Reasonix。

Step 2：配置key¶

第一次打开时会跳出一个窗口，让你粘贴一个DeepSeek API key。这个key是你调用 DeepSeek 模型 API 的“身份凭证 + 计费钥匙”，没有它，你就不能通过程序或工具使用 DeepSeek 的模型。会报Authentication failed (HTTP 401): your API key is missing or unset. Add it to .env or runreasonix setup. (DEEPSEEK_API_KEY)错误。

最好一开始就输入密钥，而不是稍后设置。Reasonix的设置有点bug，在本次尝试中点击设置没有反应，而需要手动配置，有点麻烦。windows系统需要在 %AppData%\reasonix\ 目录下，创建一个.env文件保存key。具体如下：

DEEPSEEK_API_KEY=sk-xx # 输入你自己的key

如果想免费使用，可以参考Reasonix + DeepSeek + Opencode 最省钱姿势。 不过初学者建议不要浪费时间去折腾，直接在DeepSeek API网站充值几块钱，就可以用很久了。我尝试一整天调用DeepSeek V4 Flash 模型才花了1块钱，调用pro模型会贵一些。

配置好后会看到一个类似deepseek 的界面。不用担心里面各种按钮是什么意思。你只需要知道：

• 左边是会话记录
• 中间是当前聊天窗口。
• 右边是文件

这就够了。

Step 3：明确项目需要¶

对项目目标一定要清晰，不能模糊。

假设我们要做一个简单的贪吃蛇游戏。那一般来说，我们需要新建一个文件夹，存放所有相关代码。

1. 在你有编辑权限的文件夹中创建一个新建文件夹，比如命名为snake-game
2. Reasonix左侧右上角点击添加新项目按钮，选择使用现有文件夹，选择snake-game所在目录。你的第一个 AI 项目就准备好了。

Step 4：写好prompt¶

Vibe coding 的关键在于把你的想法准确地传达给它，核心就是给它一个清晰、具体、结构化的 Prompt。一个优秀的 Prompt，就像是给游戏写的详细“产品需求文档”。

这里我们只是测试，只需要一个很简单的prompt就行。

你是一位经验丰富的前端开发专家。请为我开发一个经典的“贪吃蛇”游戏，使用原生 HTML、CSS 和 JavaScript 编写在单个 HTML 文件中。

一分钟左右，就会在snake-game目录中生成一个snake-game文件。使用浏览器打开就可以玩了。

Step 5：继续和 AI 对话¶

真正的 Vibe Coding，并不是代码生成结束，而是从这里才开始。

例如，你可以继续说：

页面太小了，换一个更大的窗口。

AI 会继续修改代码及文件。整个过程，你几乎不需要自己写代码。

这是最终生成的游戏，打开就直接可以玩。

如果 AI 写错了怎么办？¶

这是很多新手都会遇到的问题。事实上，即使是目前最先进的大模型，也并不是每一次都能生成正确的代码。如果程序运行失败，不要着急自己修改。可以直接把错误信息复制给 AI，例如：程序运行时报了这个错误，请帮我分析原因并修复。

大多数情况下，AI 会：

• 分析错误；
• 修改代码；
• 解释原因；
• 告诉你下一步应该怎么做。

很多时候，这比自己在搜索引擎中查找错误信息更高效。

总结¶

Vibe Coding 不是一款软件，而是一种新的工作方式。真正重要的不是追逐最新工具，而是学会如何与 AI 协作。对于大多数普通人来说，一套简单而高效的组合就足够了：

希望这篇指南能帮助你少走弯路，更快进入 Vibe Coding 的世界，把更多时间投入到创造真正有价值的东西。