围绕氛围编程的共识究竟是什么？

OpenAI 首席执行官山姆・奥特曼近日预告了旗下一款即将推出的模型所具备的创意写作能力，与此同时，众多开发者与软件工程师正热烈追捧一种名为“氛围编程”的编程方式。这一表述问世仅六周时间，却已在 Reddit、各类企业通讯协作平台频道，包括 IBM 内部的相关交流渠道中持续引发热议。

简而言之，氛围编程是 OpenAI 联合创始人、前特斯拉 AI 高级总监 Andrej Karpathy 近期提出的术语，用于描述大语言模型推理与编码领域已达到的高超水准。（典型案例包括 Claude 的 Sonnet 模型、AI 代码编辑器 Cursor）。他在 X 平台上写道，如今开发者可以“沉浸于编程氛围，顺应技术指数级进化的趋势，甚至忘记代码本身的存在”。正如 Ars Technica 所解读的：“氛围编程的核心并非追求对编码的绝对掌控与精准度，而是全然沉浸于编码流之中，顺势而为。”

IBM 技术策略师 Joshua Noble 表示，他认为氛围编程最初只是个玩笑。但这一表述却逐渐流传开来，甚至创业孵化器 Y Combinator 还专门制作了一段 30 分钟的视频，标题为《氛围编程就是未来》。

氛围编程或许是未来的趋势，但如今仍存在诸多不完善之处。Noble 表示：“在我看来，它更像是当你毫无思路，或是懒得动手时的一种选择——让 GitHub Copilot 这类工具帮你搭个架子，看看能导向什么方向。我通常就是随便浏览些参考内容、随口描述需求、运行下生成的代码，再复制粘贴调整调整，大多数时候这么做确实能搞定事情。”

IBM 技术内容经理 Ash Minhas 对此表示认同：“氛围编程确实已成趋势，它能帮你把灵感快速转化为实际成果。”为佐证这一观点，Minhas 举例称，他和兄弟曾设计了一段提示词，借助 AI 开发出一款帮助用户计算“财富自由提前退休 (FIRE)”目标金额的应用。“如果你具备一定技术能力，这种方式会带来极大助力。”他说道。

如今 AI 已渗透到经济的几乎各个领域，它是否会颠覆开发者与软件工程师的工作模式？IBM 班加罗尔办公室的首席 AI 倡导人 Shalini Harkar 表示，借助大语言模型进行编码、调试或测试的能力，确实能优化众多业务流程。

她解释道：“如今的开发者不再局限于处理常规性任务，而是将更多精力投入到解决具有高现实影响力的复杂实际问题、设计高效的架构方案、推动产品更快上市，以及培育创新理念等核心工作中。”

IBM 杰出工程师 Michael (Max) Maximilien 仍然要求他的团队对代码运行手动测试。“但如今，你越来越不需要自己编写测试用例了，”他表示，“实际上，你只需写出核心代码，然后让大语言模型帮你生成对应的测试用例。大多数情况下，它都能完成得相当不错。这样一来，你的工作效率会突然得到显著提升。”

除了提高效率之外，AI 还能帮助经验不足的开发者精进技能，并以快得多的速度积累实操经验。Maximilien 表示，“你可以直接跟 AI 说‘我想实现这个功能’，它就会生成第一版代码。之后你只需对代码进行修正优化，就能继续推进项目。这就是 AI 带来的加速。”

在当前发展初期，氛围编程在很大程度上仍是开发者圈地自萌。但这或许也预示着，在计算机科学与软件工程领域，我们已准备好重新定义与 AI 协作的核心内涵。

在部分观察者看来，科技的未来或将包含更深度的人机联结。IBM 技术内容撰稿人 Vrunda Gadesha 表示：“未来的编程将优先聚焦自然语言理解、情感感知算法与实时情绪分析技术，使人机交互变得更加直观自然。”

尽管人类始终是编程过程中不可或缺的核心部分，但 AI 确实让编码环节变得轻松多了。”Noble 表示：“具有挑战性的软件工程任务，在某些关键节点上始终需要人类参与，比如优化方案的考量、特定业务逻辑的设计，或是边缘场景的处理。但如果是普通编码需求，比如‘我要开发一个实现某功能的应用’，大语言模型能承担的工作量正在大幅增加。这一点确实非常令人振奋。”