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一、写软件这件事，门槛正在降低

以前想做个软件，门槛高得吓人：得懂编程、懂算法，还得熬几年项目经验。

现在情况变了。只要你有想法，AI 就能帮把代码写出来。大语言模型出现之后，"编程语言"正在悄悄变成"自然语言"。

以前最难的是"怎么写代码"，现在最难的是"你到底想做什么"。

什么是 Vibe Coding？说白了就是"用说话来编程"。你不用自己敲代码，只管把想法告诉 AI，剩下的它来落地。

记住一句话：完成比完美更重要。先做出能跑的东西，比憋一个大而完美的方案有用得多。

你可能脑子里早就攒了一堆点子：一个帮自己记账的小工具、一个记录孩子成长的网页、甚至一款小游戏。但一想到要找程序员、要写代码，就默默劝退了自己。

有个数据挺能说明问题。GitHub Copilot 的统计显示，超过 1500 万开发者已经在用 AI 辅助编程，平均 46% 的代码是 AI 写的；在 Java 项目里，这个比例甚至到了 61%。

更关键的是效率。开发者完成任务的速度提升了 55%，原来要 9.6 天才能交的代码，现在 2.4 天就能搞定。拿到工具当天，81% 的人立刻装好开始用，96% 当天就采纳了 AI 给的代码建议。

既然专业程序员都这么依赖 AI 写代码，那我们这些"不会编程的人"，为什么不能直接跟 AI 对话，把想法实现出来呢？

于是就有了 Datawhale 开源的 easy-vibe 这门课，我们之前也写文章介绍过，不会写代码也能做应用？easy-vibe 开源免费教程把AI编程讲透了！

easy-vibe 这门课适合谁？其实谁都行：

1. 学生：作业、比赛、创业，自己动手做，不再求人
2. 职场人：把重复活儿自动化，甚至搞个副业
3. 产品经理、设计师：想法不再停在纸面，快速做个 Demo 给老板或客户看
4. 老师、医生、律师：把专业流程自动化，造自己的效率工具
5. 任何人：用 AI 解决生活里一个具体的小问题

AI 时代，执行力永远比技术本身更值钱。

本文也将对 easy-vibe 这门课进行详细的梳理，争取让更多人体验 vibe coding 的乐趣，掌握 AI 编程的技能。

先说清楚边界。现在的大模型，能稳稳搞定"简单的内部小工具""数据看板""轻量小游戏"这一类东西。做自用工具、快速验证一个点子，基本够用。

但想一键生成能直接商用的成熟产品，通常还得有人在流程设计、细节打磨上继续下功夫。下面就用贪吃蛇，看看 AI 编程现在到底能到什么程度。

1. 60 秒，做一个能玩的贪吃蛇

打开 https://chat.z.ai/（智谱 AI 做的 AI 平台，带全栈开发功能），不用装任何环境，直接在网页里跟它说：

帮我做一个贪吃蛇游戏：

1. 用方向键控制蛇的移动
2. 吃到食物后蛇会变长，分数增加
3. 撞到墙壁或自己的身体就游戏结束
4. 要有开始和重新开始按钮
5. 界面要简洁好看"

点一下"全栈开发"，泡杯咖啡的功夫，网页就自动生成好了。

点击小👁️图标，就能打开、能点的真实页面，还能切全屏看效果。

想看代码也行，点击 </> 代码图标就能看到完整源码。

除了 z.ai，你还可以试试这些网页工具：

• Google AI Studio：谷歌出品，配 Gemini，适合快速做原型
• Figma Make：跟设计工具打通，设计师友好
• Coze：字节的零代码 Bot 平台，能直接发到飞书、微信

本地 Agent 工具的话，推荐以下这些：

• Claude Code：Anthropic 出品，受监督式终端代码 Agent，专为大型项目重构与深度架构分析设计。
• Codex：OpenAI 出品，全自主云端软件工程智能体，主打长时间无人工干预的自动化开发。
• Trae：字节跳动出品，AI 原生可视化集成 IDE 和 对话 SOLO 两种模式，主打中文友好与零门槛全栈开发，国内直接可用，内置免费大模型。

2. 它擅长什么，不擅长什么

从贪吃蛇能看出一种典型模式：只要你把界面和交互说清楚，AI 几轮对话就能拼出一个能打开、能玩、能点的完整网页。

这类任务有几个共同点：范围小、结果马上能看、不对劲能立刻指出来让 AI 改。

但一旦超出"小而清晰"的范围，比如要接后端、连数据库、整合第三方服务，还牵涉权限、安全、并发，光靠几轮对话让 AI 端到端搞定，很快就会撞到天花板。

靠谱的做法是：你先理清楚整体流程——每一步输入什么、输出什么、哪些地方最敏感，再把相对独立的环节拆出来，交给 AI 一段一段生成，最后由你来串联、做架构和运维。

一句话总结适用边界：

• 原型、Demo、内部自用工具：放心交给 AI 打第一版，你再迭代
• 面向真实用户的大型产品：还得工程师在架构、性能、维护上长期投入
• 支付、风控、医疗这类强安全强合规系统：现在不能直接"生成完就上线"，必须过严格测试

前面我们快速做了个普通贪吃蛇。接下来玩点不一样的：做一个"现代版"——让蛇吃单词而不是豆子，吃够数量后，AI 现场写一首诗，再画一幅画。

这个案例能帮你理解 Vibe Coding 的核心：怎么把需求用大白话讲清楚。

1. 一步步把贪吃蛇"喂"出来

最开始，你直接在对话框里说一句"帮我做一个贪吃蛇游戏"，就能拿到一个能跑的版本。

想加点料，就接着说："让它吃不同的单词，收集到一个盒子里。"

再进一步："吃到 8 个单词时，让 AI 根据它们写一首诗；诗写完后，自动根据这首诗生成一幅画。"

每一句都是在前一句基础上加一点要求，AI 就一步步把功能补齐。

过程中难免翻车：点了没反应、功能报错、界面跟想的不一样。别慌，把现象直接告诉 AI 就行。

可以跟 AI 说，"点击按钮没反应，帮我看看哪里错了。"、"这里功能不对，帮我修一下，顺便解释下原因。"等等

2. 想加什么花样，尽管说

基础功能跑通后，你可以随便折腾：让蛇吃不同颜色的单词、顺便变色；给"吃"的过程加特效；或者设几个"魔法单词"——比如"风""夜""梦"，一吃下去整个画面气质都变了。

这些点子你一个人想不出来也没关系，直接问 AI："帮我想几个让这个游戏更有趣的玩法。"它真能给一长串。

甚至你还能让 AI 帮你写"项目级"的提示词——不是一句"做个贪吃蛇"，而是一整段带框架、带实现路径的需求描述。把这段丢回全栈开发模式，生成质量会高不少。

3. 除了贪吃蛇，你还能做这些

贪吃蛇只是开胃菜。你完全可以换个主题，让 AI 帮你做：

• 一个 AI 艺术画廊，上传、分享、点赞 AI 画的作品
• 一个虚拟厨房助手，按家里现有食材推荐菜谱、计时烹饪
• 一个个人知识图谱，把零散想法连成一张网
• 甚至一个 3D 开放世界 RPG、一个在线麻将、一个节奏音乐游戏

先别管画面炫不炫，关键是你能说清：AI 这一步到底帮了什么忙，它解决了哪块"人工做起来很麻烦"的部分。

easy-vibe 这门课怎么带你从"会用"到"会做"跟着这条路走，你会经历三个阶段：

1. 新手入门：几分钟生成个贪吃蛇，零基础上手，先感受 Vibe Coding 是什么感觉
2. 第一阶段：用 AI 编程工具独立做出一个网页应用，把想法变成能点的原型，还能加上文生图、智能对话
3. 第二阶段往上：从 UI 到前端、从数据库到接口、从本地到上线，慢慢摸到全栈；再往后，把各类 AI 能力、知识库、多端部署都装进你的产品

学完第一阶段，你能做到这些：

• 用 AI 工具独立做完一个网页应用
• 把产品想法变成能交互、能演示的原型
• 给原型加上 AI 功能（比如文生图、智能对话）
• 遇到报错知道怎么排查、怎么让 AI 帮你修

为什么要"项目制"训练，而不是直接讲理论？

因为真实工作里，老板或客户丢给你的常常只有一句话："做个 xxx，达到 yyy 效果。"文档？现成框架？详细需求？大多都没有。

你得自己在模糊里拆解问题、找资料、搭原型、反复改，最后交出一个"能跑、能用、能上线"的东西。

这门课就是在一个安全环境里，提前给你来一次"模拟实战"：练拆解、练读代码、练从 0 到 1 把东西做出来。

别小看"怎么问"。同一段代码、同一个报错，你怎么问，几乎决定了 AI 给什么质量的答案。

两个常用办法：

1. 复制粘贴：报错堆栈、日志、代码、配置，尽量整段给，别只截一行关键字
2. 截图：界面布局错乱、按钮找不到这类"看得到"的问题，截全屏并圈出重点，最好配一句文字

注意：不是所有 AI 都能看图。截图沟通需要模型本身支持图片输入，比如 Claude、GPT-4o、Gemini，以及通义千问、文心一言等国产大模型。你用的工具不支持看图，就老老实实复制文字。

想"学会"而不只是"拿到答案"，可以这么问：

• "先用 5 句话讲清楚这个概念，再出几个小问题考我，看我理解对没。"
• "详细解释下这个报错，我真的不懂为什么会这样。"

开头我们提了 Vibe Coding。这个词是计算机科学家 Andrej Karpathy（OpenAI 联合创始人、特斯拉前 AI 负责人）在 2025 年 2 月提出来的。

它的意思很直白：你不用手动写代码，而是用自然语言描述，让大模型把能跑的代码生成出来。

说几个你可能用得上的小概念，不用记，知道有这回事就行：

• 前端、后端：前端是你看得见、点得到的（按钮、页面、动画）；后端是藏在服务器上的（存分数、验账号、分关卡）。你做的是前端为主。
• 上下文：AI 在一次对话里的"短期记忆"。它一次能记住的文字量有限（通常几万到十几万字），聊太久它会"忘事"，这时候把关键信息重新喂一遍就好。
• 指令遵循：好模型不只是聪明，还得"听话"——你说要三点，它不给你五点；你说要正式语气，它不跟你瞎贫。选工具时，这点比偶尔惊艳一下更重要。

最后说句实在的：Vibe Coding 里，你大概率不会写什么复杂提示词。开始给一段清楚的需求，之后每一步往往就是——"这里有个 bug 帮我修""别改我原来的逻辑""给我完整代码，别只给片段"。

听起来随意，但这就是日常最管用的方式。

到这里，你已经走完了一遍"从对话生成贪吃蛇，到理解 AI 原生应用"的完整流程。别急，慢慢玩。探索、试错、享受这个过程——你做的第一个能跑的东西，可能比你想象中来得快。

强烈推荐 Datawhale 的 easy-vibe 教程（开源项目）：

https://github.com/datawhalechina/easy-vibe

https://datawhalechina.github.io/easy-vibe/zh-cn/

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