Vibe Coding 实践案例：我如何用 AI 从零打造 Blade Code
先说结论：我用 Vibe Coding 的方式，从零做了一个开源的 AI 编程助手 Blade Code，整个过程让我对这种编程方式有了很深的体会。
什么是 Vibe Coding？
2025 年 2 月，OpenAI 联合创始人、前特斯拉 AI 总监 Andrej Karpathy 在 X（原 Twitter）上发了一条推文，首次提出了「Vibe Coding」这个概念。他是这么描述的：
我完全沉浸在氛围中，拥抱指数级增长，甚至忘记代码的存在。
简单说就是：你不再一行一行写代码，而是用自然语言告诉 AI 你想要什么，AI 帮你生成代码，你只需要看结果对不对，然后继续用自然语言调整。
这个概念火到什么程度呢？2025 年底，《柯林斯英语词典》（Collins English Dictionary）直接把「vibe coding」选为年度词汇。
我的实践：用 Vibe Coding 做一个 AI 编程助手
说实话，我一开始对 Vibe Coding 是持怀疑态度的。作为一个写了十几年代码的程序员，总觉得「不看代码就能编程」这事儿不太靠谱。
但后来我决定亲自试试。我给自己定了一个目标：用 Vibe Coding 的方式，做一个命令行的 AI 编程助手。
第一阶段：从怀疑到真香
刚开始的时候，我还是忍不住想看每一行代码。但慢慢地，我发现了一个规律：
当你把需求描述得越清楚，AI 生成的代码质量就越高。
比如我想做一个文件搜索功能，一开始我说「帮我写一个搜索文件的功能」，AI 给我的代码能用，但不够好。后来我换了个说法：「我需要一个文件搜索功能，要支持 glob 模式匹配，搜索结果按修改时间排序，还要能过滤掉 node_modules 这种目录」，这次 AI 给的代码基本就是我想要的。
这让我意识到，Vibe Coding 不是让你变懒，而是让你把精力从「怎么写」转移到「写什么」上。
第二阶段：建立工作流
做了一段时间后，我摸索出了一套工作流：
- 先想清楚要什么 - 不是想代码怎么写，而是想功能要达到什么效果
- 用自然语言描述 - 越具体越好，包括边界情况
- 看结果，不看代码 - 先跑起来看效果对不对
- 迭代调整 - 哪里不对就用自然语言说哪里不对
这个流程跑顺了之后，开发效率确实提升了不少。
第三阶段：做出 Blade Code
最后我把这个项目做成了一个开源工具，叫 Blade Code。它本身就是一个支持 Vibe Coding 的 AI 编程助手：
- 内置了 20 多个工具，文件操作、代码搜索、Shell 命令、Git 操作都有
- 支持多轮对话，AI 能理解上下文
- 开箱即用，内置免费模型，也可以用自己的 API Key
# 安装
npm install -g blade-code
# 使用
blade "帮我分析这个项目的代码结构"
blade "写一个快排算法"Vibe Coding 的几点体会
用了大半年 Vibe Coding，有几点体会想分享：
1. 它不是万能的
Vibe Coding 适合做原型、写工具、实现相对独立的功能。但如果是复杂的系统架构设计，或者需要深度优化的性能关键代码，还是得自己上手。
2. 基础功底依然重要
虽然你可以「忘记代码的存在」，但你得知道什么是好的代码。不然 AI 给你一坨屎，你也看不出来。
3. 描述能力变得更重要
以前我们说程序员要会写代码，现在可能要加一条：会描述需求。你描述得越准确，AI 理解得越准确，生成的代码就越好。
4. 工具很重要
好的 AI 编程工具能让 Vibe Coding 事半功倍。这也是我做 Blade Code 的原因——我想要一个顺手的工具。
最后
Vibe Coding 不是什么革命性的东西，它就是 AI 辅助编程发展到一定阶段的自然产物。
但它确实改变了我的工作方式。以前我花 80% 的时间写代码，20% 的时间想需求；现在反过来了，我花更多时间想清楚要做什么，然后让 AI 帮我实现。
如果你还没试过，建议找个小项目试试。不一定要用我做的 Blade Code，市面上类似的工具很多。关键是亲自体验一下，看看适不适合你。
参考资料：
- Andrej Karpathy 关于 Vibe Coding 的推文（2025 年 2 月，X 平台）
- Collins English Dictionary 2025 年度词汇公告
- Blade Code 项目：https://github.com/echoVic/blade-code