Vibe Coding 初探：AI 时代，会说话就会编程

从零到”魔法贪吃蛇”：我的第一次 Vibe Coding 实战记录

完成比完美更重要 🐣 —— Datawhale Easy-Vibe 教程

缘起：会说话就能编程？

作为一个编程基础薄弱的人，我一直对”做出一个自己的小应用”抱有幻想，但每次打开教程看到环境配置、语法规则，就默默关掉了浏览器。直到我遇到了 Datawhale 的 Easy-Vibe 教程，它开篇就告诉我一件事：在 AI 时代，你不需要会写代码，只需要学会对 AI 说清楚你想要什么。

这就是 Vibe Coding（氛围式编码） 的核心理念——由 OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 在 2025 年提出。简单说就是：你负责想法和决策，AI 负责把想法翻译成代码。你要做的不是学语法，而是学会”描述需求”。

抱着试一试的心态，我跟着教程的作业要求，开始了我的第一次 Vibe Coding 实战。

第一步：60 秒出原型

教程的起手式非常直接——打开一个 AI 对话工具，输入一段自然语言需求：

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

不到一分钟，一个完整可玩的贪吃蛇就出现在了眼前。能跑、能操控、能计分。这个瞬间确实有一种”未来已来”的感觉——过去至少要半天才能写出来的东西，现在五句话就搞定了。

但玩了几把之后，问题也来了：蛇的初始速度太快了，经常还没反应过来就撞墙了，每次都是 0 分。 这恰好印证了教程里说的一句话：AI 能帮你快速出原型，但”做到什么程度就算够”，仍然需要你亲自决策。

第二步：对话式迭代——解决体验问题

于是我继续跟 AI 对话：

“蛇初始时移动的速度过快，导致游戏体验很差，经常 0 分，优化一下。”

AI 很快理解了意图，把初始速度从 120ms 放慢到 200ms，加速幅度也降低了。改完之后体验明显好转，终于可以正常玩起来了。

这个过程让我深刻理解了教程中关于 Vibe Coding 日常的描述——真正的 Vibe Coding 过程中，我们最常说的其实就是类似”代码里有个 bug，请修复它””你的代码还是有问题””刚才还能运行，为什么现在不能运行了”这样的话。看起来朴素，但这就是真实的人机协作方式。

第三步：从”能玩”到”有趣”——注入 AI 原生创意

教程的精华在于它不满足于做一个”普通的贪吃蛇”，而是引导你思考：如果把 AI 的能力融入游戏本身，贪吃蛇还能变成什么？

教程列出了很多创新方向：让蛇吃文字而非食物、用 LLM 根据收集的词语生成诗歌、通过”魔法词”改变游戏玩法和视觉氛围……这些想法让我意识到，AI 原生应用的关键不在于技术多复杂，而在于你能不能想到把 AI 能力和用户体验结合在一起的创意。

我选择了其中一个方向：魔法词触发特效系统。通过自然语言描述，我让 AI 帮我实现了以下改造：

食物变文字： 蛇吃的不再是一个小圆点，而是随机出现的中文字——山、水、风、月、花等 40 个词语。每吃一个字就收集到画面下方的”词语栏”里，游戏过程变成了一次文字收集之旅。

魔法词系统： 20% 的概率会出现带⭐标记的魔法词，触发 5 种持续 6 秒的特殊效果：

• ⚡ 闪电 → 极速模式，蛇的移动速度翻倍
• 👻 幽灵 → 穿墙模式，可以穿越边界，不怕撞到自己
• 🌈 彩虹 → 蛇身变为流动的彩虹渐变色
• ❄️ 冰霜 → 时间减速，操控更从容
• 🔥 烈焰 → 双倍得分

氛围变化： 吃到”夜””海””雪””月”等特定字时，整个画面的背景色调会随之改变，营造出沉浸感。

视觉反馈强化： 魔法词被吃掉时有 24 粒子的爆炸特效，画布底部显示效果剩余时间条，游戏结束时展示本局收集的所有词语。

最终成果你可以直接体验 👇

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过程中的几个真实感受

描述需求比写代码更重要。 整个过程中我没有写一行代码，但我花了不少时间思考”我到底要什么”。比如”魔法词的效果持续多久合适””穿墙模式要不要同时免疫自身碰撞”这些设计决策，AI 不会替你做，你需要自己判断。

迭代式对话是关键技巧。 不要试图一次性把所有需求说完。先出一个能跑的版本，玩几把，发现问题，再逐步优化。这比一开始就写一个超长的需求描述要高效得多。

AI 擅长”小而清晰”的任务。 教程中提到，AI 目前更擅长完成范围清晰、结果可见、纠错直接的任务。这和我的体验完全一致——一个单页游戏，AI 可以做得又快又好；但如果你让它同时处理用户系统、数据库、排行榜，就容易出问题。

上下文长度是个隐形限制。 对话轮数多了之后，AI 有时候会”忘记”之前讨论过的细节。教程附录里提到的”模型上下文”概念帮我理解了这个现象——不是 AI 变笨了，而是它的短期记忆容量有限。解决办法是在关键节点把之前的结论重新告诉它。

总结：执行力 is all you need

回看整个过程，从一个 5 行需求的基础贪吃蛇，到一个带魔法词系统、氛围变化、粒子特效的完整游戏，我全程没有写过一行代码，也没有配置过任何开发环境。这在两年前是不可想象的。

但我也很清楚，Vibe Coding 不是万能的。它适合做原型验证、自用工具和创意 Demo，但要做成真正可商用的产品，仍然需要工程化的思维和专业团队的投入。

对于和我一样的”非程序员”来说，Vibe Coding 最大的价值在于：它第一次把”从 0 到 1 做出一个东西”的门槛降到了几乎为零。 你不再需要先花几个月学编程，而是可以直接从你的想法出发，边做边学。

正如教程开篇说的那样——完成比完美更重要。如果你也有什么想法一直想做但没有动手，现在就是最好的时机。

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本文是 Datawhale Easy-Vibe 教程「初级一：AI 时代，会说话就会编程」的学习实践记录。教程地址：https://datawhalechina.github.io/easy-vibe/