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5.5.1 Vibe Coding 能做什么

经过本节学习,你将了解:

  • Vibe Coding 真正擅长的六大场景
  • 2025 年 AI 编程的真实数据
  • 为什么你走在正确的路上

先看数据:AI 编程已是主流

在讨论 Vibe Coding 能做什么之前,先看一组 2025 年的真实数据:

数据来源
41% 的代码现在由 AI 生成或辅助Stack Overflow 2025 开发者调查
84% 的开发者正在使用或计划使用 AI 编程工具Index.dev 2025 报告
82% 的开发者每周使用 AI 编程工具Second Talent 2025 统计
25% 的新代码由 AI 辅助完成Google 2025 官方数据

这些数字说明:你学习 Vibe Coding,不是在追赶潮流,而是在拥抱已经到来的现实。

Vibe Coding 擅长的六大场景

场景一:个人工具

为什么擅长:需求由你自己定义,不需要考虑复杂的用户权限、多人协作、海量数据。AI 能完整理解你的意图。

项目类型复杂度成功率
待办清单很高
习惯打卡器很高
个人记账本
读书笔记管理
个人密码管理(本地版)

真实案例:你在第四章做的待办清单,就是典型的个人工具。从零到能用,可能只花了一两个小时。

场景二:原型验证

为什么擅长:原型的目标是"快速验证想法是否可行",不需要完美,不需要能承载百万用户。Vibe Coding 的速度优势在这里发挥得淋漓尽致。

根据 Index.dev 2025 的报告,使用 AI 编程工具的开发者:

  • 完成原型的速度提升 30%-75%
  • GitHub Copilot 用户每周完成的项目数量增加 126%

典型场景

  • 创业者验证一个产品想法
  • 学生为课程项目做 Demo
  • 向老板或客户演示一个概念

场景三:效率脚本

为什么擅长:脚本通常是"输入 → 处理 → 输出"的线性流程,逻辑清晰,没有复杂的状态管理。这正是 AI 最擅长的模式。

脚本类型示例
文件批处理批量重命名、批量压缩图片、整理下载文件夹
数据转换Excel 转 JSON、CSV 合并、格式标准化
自动化任务定时备份、自动发邮件提醒、爬取公开数据

一个真实场景:假设你每周要把 10 个 Excel 表格合并成一个汇总表。手动做需要 30 分钟,用 Vibe Coding 写个脚本可能只需要 10 分钟,而且以后每周只需要运行一下,几秒钟搞定。

场景四:数据分析与可视化

为什么擅长:数据分析有明确的输入(数据)和输出(图表/结论),中间的处理步骤可以清晰描述。AI 能很好地理解"我想看 XX 数据的 YY 趋势"这类需求。

分析类型适合程度
销售数据趋势分析很适合
问卷调查结果可视化很适合
个人消费分析很适合
简单的统计报告很适合

场景五:静态网站

为什么擅长:静态网站没有复杂的后端逻辑,主要是"展示内容"。HTML + CSS + 少量 JavaScript,是 AI 最熟练的领域之一。

网站类型复杂度成功率
个人简历页面很高
作品集展示很高
活动宣传页很高
个人博客(静态)
小型企业官网

场景六:学习编程概念

为什么擅长:AI 可以用你能理解的语言解释代码,帮你建立直觉。你不需要先学会语法才能开始做东西,而是在做的过程中逐渐理解。

这正是 Vibe Coding 的核心价值:降低入门门槛,让"做中学"成为可能。

一个共同特征:问题边界清晰

如果你仔细看上面六个场景,会发现它们有一个共同特征:

问题的边界是清晰的。

  • 个人工具:你自己用,需求你说了算
  • 原型验证:只需要"能演示",不需要"能上线"
  • 效率脚本:输入输出明确
  • 数据分析:数据是固定的,分析目标是明确的
  • 静态网站:内容是确定的,交互很简单
  • 学习概念:目标是"理解",不是"生产"

当问题边界清晰时,AI 能很好地理解你的意图,生成的代码大概率能直接用。

本节要点

  • 2025 年,41% 的代码由 AI 生成或辅助,AI 编程已是主流
  • Vibe Coding 擅长六大场景:个人工具、原型验证、效率脚本、数据分析、静态网站、学习概念
  • 这些场景的共同特征是"问题边界清晰"
  • 在这些领域,大胆尝试,快速出成果

你已经具备的能力

完成第四章后,你已经能独立完成"个人工具"和"静态网站"类型的项目了。这不是终点,但已经是一个很好的起点。

5.5.2 Vibe Coding 的局限性