安德烈 · 卡帕斯（Andrej Karpathy）如何定義「Vibe Coding」？

安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy）對「Vibe Coding」的定義

安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy），作為 OpenAI 的創始成員，同時也是「Vibe Coding」（氛圍編碼）一詞的發明者，他最初提倡使用 AI 輔助編碼。然而，在開發他最新的開源專案「nanochat」時，卡帕斯發現 AI 工具並不如預期般有效，甚至有「幫倒忙」的情況。這個經驗使他重新評估了「Vibe Coding」的實際應用。

「Vibe Coding」神話的破滅

卡帕斯在打造「nanochat」專案時，該專案旨在讓使用者能以低成本（約 100 美元，4 小時）訓練並運行類似 ChatGPT 的聊天機器人。這個專案包含約 8,000 行程式碼，但卡帕斯最終選擇放棄 AI 輔助，親自編寫所有程式碼。這代表在複雜的專案中，僅僅依靠「感覺」（Vibe）來編碼可能會遇到挑戰，尤其是在需要高度精確和全局理解的場景下。

「Vibe Coding」的局限性與啟示

卡帕斯親自完成「nanochat」專案的經驗，揭示了「Vibe Coding」在複雜專案中的局限性。AI 工具雖然擅長生成程式碼片段，但缺乏對大型系統的整體理解。此外，研究顯示，使用 AI 工具可能導致開發者花費更多時間在引導 AI、等待回應和修復錯誤上，反而降低了效率。因此，在關鍵任務中，人類工程師對系統的全局掌控和精確性仍然不可取代。企業在評估 AI 工具的成本時，也應考慮到修復 AI 生成程式碼的隱形成本和潛在風險。