用 GLM-5 玩转 Vibe Coding：自然语言取代传统编程
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March 17, 2026 要点速览
Vibe coding——用自然语言描述需求，让 AI 自动生成代码——正在从根本上改变谁能构建软件。据 Wikipedia 介绍，这一概念由 AI 先驱 Andrej Karpathy 于 2025 年 2 月提出，并被柯林斯词典评为年度词汇。GLM-5 在 SWE-bench 基准测试中达到了 77.8% 的成绩，加上 YouWare 等平台支持通过自然语言创建完整应用，非程序员现在也能构建可投入生产的应用。面对全球 400 万软件开发岗位的缺口，这种开发民主化不仅仅是便利，更是一种必然趋势。
Vibe coding 让任何人都能用自然语言描述想法来开发软件
引言：代码时代的终结
软件开发一直被语法门槛所束缚。学编程意味着记忆花括号、调试分号，还要弄明白为什么一个看不见的制表符就能让你的 Python 脚本崩溃。但如果你只需要描述你想要什么，AI 就能帮你构建出来呢？
这就是 vibe coding——一场让编程对创业者、设计师、产品经理以及所有有想法的人都变得触手可及的范式转变。随着智谱 AI 的 GLM-5 展现出强大的编码能力，以及 YouWare 等平台将自然语言转化为可用的应用程序，构建软件的门槛正在迅速消失。
据 Y Combinator 的数据，其 2025 年冬季批次中 25% 的创业公司代码库有 95% 是由 AI 生成的。本文将探讨 vibe coding 的工作原理、GLM-5 在这一领域的重要地位，以及你如何在不写一行代码的情况下开始构建软件。
什么是 Vibe Coding？自然语言编程革命
大语言模型驱动着自然语言编程的革命 — 来源：InfoWorld
Vibe coding 代表着人与计算机交互方式的根本性转变。据 Wikipedia 介绍，Andrej Karpathy——前特斯拉 AI 总监、OpenAI 联合创始人——于 2025 年 2 月提出了这一概念，描述了一种"完全沉浸在感觉中，拥抱指数增长，忘记代码本身存在"的开发方式。
与传统编程需要用精确语法指定具体指令不同，vibe coding 让你用自然语言表达意图。你描述感觉、用户体验、想要的结果，AI 就能将其转化为可运行的代码。这一转变的意义如此重大，柯林斯英语词典将"vibe coding"评为 2025 年度词汇 。
这种方式之所以可行，是因为现代大语言模型在训练时同时学习了数十亿行代码和自然语言。它们既理解你想表达什么，也知道如何用编程语言来实现。当你告诉 AI"创建一个温馨亲切的落地页，带有一个能验证邮箱的注册表单"，它能理解美学意图（"温馨亲切"）、功能需求（落地页、注册表单）和技术规格（邮箱验证），然后生成对应的 HTML、CSS 和 JavaScript。
这并不意味着 AI 会完全取代程序员。更准确地说，它扩大了软件创作的参与范围。产品经理可以直接原型化功能，设计师可以构建功能性模型，创业者无需雇佣开发团队就能验证想法。代码仍然存在——只是你不再需要亲自编写它。
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GLM-5：中国在前沿 AI 编码模型领域的答卷 GLM-5 代表着中国在前沿 AI 编码能力方面的进步 — 来源：Zhipu AI
智谱 AI 的 GLM-5 于 2026 年 2 月发布，标志着 AI 驱动编码能力的重要里程碑。据 GLM5.net 介绍，该模型采用混合专家（MoE）架构，总参数约 7450 亿，每次推理激活 440 亿参数，在保持强大性能的同时实现了高效运行。
GLM-5 在 vibe coding 方面尤其引人关注的是其基准测试表现。Digital Applied 报道 ，GLM-5 在 SWE-bench Verified 基准测试中获得 77.8% 的成绩，与 Claude Opus 4.5（80.9%）处于同一竞争水平，且超过了 GPT-5.2（76.2%）。该基准测试衡量的是 AI 解决实际软件工程任务的能力——这恰恰是 vibe coding 所需要的。
GLM-5 还有一个值得关注的特点：据 GLM5.net 介绍，它完全在华为昇腾芯片上使用 MindSpore 框架训练。这表明中国在 AI 硬件基础设施方面日益独立，也意味着前沿 AI 能力将越来越多地来自全球多元化的来源，而不是单一的主导生态系统。
对于 vibe coding 用户来说，GLM-5 在编码任务上的出色表现意味着从自然语言提示生成代码的准确性更高。当你描述想要的功能时，像 GLM-5 这样的模型能够理解上下文、生成合适的代码结构，甚至预判边界情况——全部基于你的自然语言描述。模型之间的竞争最终造福用户，因为每一次进步都推动其他模型不断改进。
公民开发者的崛起：6900 万人的力量 公民开发者无需传统编码专业知识即可协作完成项目 — 来源：IBM
软件开发的民主化不是理论上的可能性——它已经在大规模发生。据 Zipdo 的数据，到 2025 年，公民开发者数量达到 6900 万，比 2021 年的 3200 万增长了一倍多。这些人是没有接受过正规编程培训的专业人士，他们使用可视化工具、低代码平台，以及越来越多的 AI 驱动 vibe coding 界面来构建应用。
这种增长正在解决技术劳动力的关键短缺问题。Second Talent 报告 显示，到 2025 年，全球软件开发者缺口达到 400 万个岗位。传统计算机科学教育根本无法培养足够的毕业生来满足需求——但公民开发者可以通过构建不需要深厚技术专长的内部工具、原型和专业应用来填补这一空白。
企业采用的数据令人瞩目。据 ByteIota 的数据，2025 年 70% 的新企业应用使用低代码或无代码平台开发，而 2020 年这一比例仅为 25%。据 Index.dev 的数据，使用这些平台的组织报告称应用开发速度提升了 56%，开发成本降低了 70%。
商业机会同样引人注目。据 AppMySite 的数据，低代码/无代码市场从 2020 年的 120 亿美元预计将在 2030 年达到 1870 亿美元。这十五倍的增长反映了企业采用和平台能力扩展的双重趋势。
AI 代码生成如何变革企业开发 Vibe coding 不仅限于独立创业者——大型企业也在大规模拥抱 AI 生成的代码。据 Konceptual.ai 的数据，微软报告称其 20-30% 的代码库现在由 AI 生成。该公司以 45% 的新云 AI 案例研究占比领跑市场，表明他们不仅在构建 AI 工具，更在内部积极使用。
GitHub Copilot 是应用最广泛的 AI 编码助手之一，已取得了显著的市场渗透。TechCrunch 报道 ，截至 2025 年 7 月，Copilot 的累计用户超过了 2000 万，仅三个月就新增了 500 万用户。据 Dataconomy 的数据，财富 100 强中 90% 的公司现在使用 GitHub Copilot，超过 50,000 家组织部署了该工具。
展望未来，ITPro 预测到 2026 年超过 80% 的开发者将定期使用或计划使用 AI 工具。据 AboutChromebooks 的数据，全球 AI 代码工具市场 2025 年估值为 73.7 亿美元，预计到 2030 年将达到 239.7 亿美元——年复合增长率为 26.60%。
YouWare 通过自然语言应用创建完美诠释了 vibe coding 的理念
YouWare 展示了 vibe coding 在实践中的运作方式，让任何人都能通过自然语言描述构建完整的 Web 应用。该平台的理念直接体现了 Karpathy 的愿景：描述一个想法，AI 就生成一个可用的应用。
使用 YouWare ，你只需用对话式语言描述想要的内容即可创建项目。无需指定技术细节，只需表达你应用的感觉和目的。YouWare 的 Prompt Craft 方法论围绕三个原则来构建这种方式：感觉（你想要的氛围）、故事（用户体验的叙事流）和雕琢（通过对话迭代优化）。
该平台解决了让 vibe coding 对非技术用户真正可用的几个关键挑战。YouWare 的多模型切换功能让你可以根据具体任务在 Claude Sonnet 4.5、GPT-4o、Gemini 2.5 Pro 和 DeepSeek V3 等 AI 模型之间选择。对于注重成本的项目，这种灵活性意味着你无需了解模型之间的技术差异就能针对不同需求进行优化。
YouWare 的可视化编辑模式解决了 AI 生成代码的"最后一公里"问题。当 AI 生成的内容接近但不完全符合预期时，你可以直接点击元素修改文字、图片、颜色和间距，无需接触代码。这种可视化优化层意味着你可以保持创意控制权，而无需了解 CSS 属性或 JavaScript 函数。
对于需要用户账户和数据存储的应用，YouWare 的 YouBase 提供了内置的后端基础设施。数据库模块让你可以通过简单的提示创建表格和存储数据，而用户与认证模块则处理登录功能，支持邮箱和 Google OAuth 选项。重要的是，YouBase 包含一个密钥模块，采用企业级加密安全存储 API 密钥——解决了 AI 生成代码中的一大安全隐患。
YouWare 通过 MCP（Model Context Protocol）工具将 vibe coding 扩展到专业工作流。你可以连接 Figma 设计实现像素级代码转换、从 Notion 提取内容、与 GitHub 仓库同步，并通过 Supabase 集成外部数据库。这些连接意味着 vibe coding 项目可以融入现有的专业工具链，而不再是孤立的原型。
历史记录功能与版本控制解决了 AI 生成代码固有的可维护性问题。你可以浏览项目的完整时间线、预览任何历史版本，并在实验失败时恢复到之前的状态。Credit Care 为失败的尝试提供每月积分恢复，鼓励 vibe coding 所需的迭代式实验。
AI 生成代码的安全与质量隐患 Vibe coding 的快速普及带来了代码质量和安全方面的合理担忧。据 Wikipedia 引用的研究，AI 协作编写的代码包含的"重大"问题约为人工编写代码的 1.7 倍，安全漏洞则高出 2.74 倍。TechRadar 关于 Veracode 研究的报道发现，45% 的 AI 生成代码包含安全漏洞。
这些数据值得认真对待，但它们并不否定 vibe coding——它们突出了使用合适工具和进行适当监督的重要性。人工编写的代码同样包含 bug 和漏洞；问题在于生产力的提升是否值得这些权衡，以及适当的保障措施能否降低风险。
一个反直觉的发现来自 METR 在 2025 年 7 月进行的随机对照试验 ：有经验的开源开发者使用 AI 编码工具时实际上慢了 19%，尽管他们自认为快了 20%。这表明 AI 编码工具可能对非专业人士的帮助大于对专家的帮助——而这恰恰是 vibe coding 的目标受众。
对于非技术背景的 vibe coding 用户，YouWare 等平台通过 YouBase 处理后端基础设施来解决安全问题。YouWare 提供预置的、经过专业安全保障的模块，用户无需自行实现安全认证或数据存储。存储在密钥模块中的 API 密钥使用企业级加密，永远不会暴露给前端代码。
关键在于让工具与任务相匹配。Vibe coding 在 MVP、原型、内部工具以及速度优先于完美的应用场景中表现出色。对于处理敏感数据的关键任务系统或涉及生命安全的应用，专业开发和严格审查仍然不可或缺。
AI 时代编程教育的未来 编程教育的未来需要在 AI 工具和基础技能之间取得平衡
这个类比很有启发性。计算器并没有消除理解数学的需要；它改变了数学的教学和实践方式。同样，AI 编码工具不会消除理解编程概念的价值——但它们会改变谁需要深入的专业知识以及出于什么目的。
对于大多数知识工作者来说，vibe coding 提供了足够的能力。一个构建内部仪表板的市场经理不需要理解 JavaScript 闭包。一个验证想法的创业者不需要精通数据库范式化。这些用户受益于将软件开发视为一种沟通挑战，而不是技术挑战。
对于专业开发者，AI 工具成为能力的放大器而非替代者。理解代码有助于你更有效地提示 AI、识别生成代码中的问题，并在问题出现时进行调试。能够蓬勃发展的开发者是那些利用 AI 处理日常实现工作，同时将专业技能集中在架构、安全和复杂问题解决上的人。
教育机构正在开始适应。课程不再花费数个学期教授语法，而是越来越强调计算思维、系统设计和有效的 AI 协作。目标从"学会写代码"转变为"学会构建软件"——编码只是众多工具中的一种。
自然语言编程成功的最佳实践 有效的 vibe coding 需要培养沟通方面的新技能，而非语法技能。根据成功项目中观察到的模式，以下几种实践能持续提升效果。
从感觉出发，而非功能清单。 YouWare 的 Prompt Craft 方法论强调从你想要的氛围开始。不要列出技术需求，而是描述体验："一个温馨亲切、让人感到可信和专业的注册页面。"在数百万示例上训练的 AI 模型能够将情感意图转化为合适的视觉和功能选择。
用故事来组织你的提示。 将描述构建为包含吸引点（什么抓住注意力）、原因（目的）、证据（支撑元素）和邀请（行动号召）的叙事。这种叙事结构为 AI 提供了在整个应用中做出连贯设计决策的上下文。
通过对话迭代。 Vibe coding 作为对话比一次性提示效果更好。从宽泛的描述开始，审查 AI 生成的内容，然后通过具体的请求进行优化："让标题更突出"、"在各部分之间增加更多留白"、"把按钮颜色换成更暖的色调"。每次迭代都建立在上一次的基础上。
用可视化编辑做最后的润色。 当 AI 完成了 90% 的工作时，用可视化编辑来处理剩余的调整。像 YouWare 的可视化模式这样的工具让你可以直接点击元素来调整文字、颜色和间距，无需编写新的提示。
了解你的工具能力。 不同的 AI 模型擅长不同的任务。有些更擅长处理复杂逻辑；有些则能产出更美观的设计。YouWare 的多模型切换让你可以针对特定需求进行优化，但你需要通过实验来了解哪些模型最适合你的使用场景。
尽早规划数据和用户体系。 如果你的应用需要存储信息或处理登录，从一开始就构建这些功能。将认证功能后期加入 vibe coding 项目比一开始就包含要困难得多。当你预先指定这些需求时，YouWare 的 YouBase 模块可以让这变得很简单。
常见问题
我能用 vibe coding 创建真正的商业项目吗？ 完全可以。据 Y Combinator 的数据，其 2025 年冬季批次中 25% 的创业公司代码库有 95% 是由 AI 生成的。这些不是玩具项目——它们是获得风险投资、为真实客户打造产品的公司。关键是选择合适的使用场景。Vibe coding 在 Web 应用、内部工具、MVP 和内容驱动型网站方面表现出色。对于需要深度技术优化的专业应用，随着规模扩大，你可能最终需要专业开发支持。
GLM-5 与其他 AI 模型在编码方面的比较如何？ 据 Digital Applied 的数据，GLM-5 在 SWE-bench Verified 基准测试中 77.8% 的成绩使其在前沿模型中具有竞争力。Claude Opus 4.5 以 80.9% 领先，GPT-5.2 则为 76.2%。在实际的 vibe coding 使用中，这些模型都能提供出色的代码生成能力。差异在专业任务中更为重要，而非典型的应用开发。YouWare 等平台提供多模型切换，让你可以尝试不同的选项。
AI 生成的代码在生产环境中足够安全吗？ 安全是一个值得重视的问题。据 TechRadar 的研究显示，AI 生成的代码漏洞率高于人工编写的代码。然而，专为 vibe coding 设计的平台通过提供安全的基础设施来解决这一问题。YouWare 的 YouBase 使用企业级加密处理认证、数据存储和密钥管理，将最敏感的安全代码从你手中移除。对于处理特别敏感数据的应用，建议在上线前进行专业的安全审查。
使用 vibe coding 还需要学编程吗？ 取决于你的目标。如果只是为了构建应用来解决问题，vibe coding 无需传统编程知识就能提供足够的能力。然而，正如 比尔·盖茨所指出的 ，基础的编码理解有助于你更有效地使用 AI 工具，并识别问题所在。可以把它想象成了解汽车的工作原理——你不需要成为机械师才能开车，但一些机械知识有助于你维护车辆和及早发现问题。
YouWare 将 AI 驱动的代码生成与可视化编辑、通过 YouBase 提供的内置后端基础设施以及通过 MCP 工具实现的广泛集成结合在一起。这意味着你可以在不离开平台的情况下从想法到发布应用。可视化编辑模式让你无需理解代码就能优化 AI 生成的设计，而 YouBase 提供了通常需要后端开发专业知识的数据库、认证和存储能力。历史追踪和版本控制解决了 AI 生成项目特有的可维护性问题。
结语 Vibe coding 不仅仅是一种新的编程技术——它从根本上扩大了谁能参与构建软件。随着 GLM-5 等 AI 模型展现出强大的编码能力，以及 YouWare 等平台通过自然语言让这些能力触手可及，软件创作的门槛比以往任何时候都低。
数据讲述了一个令人信服的故事：6900 万公民开发者、70% 的企业应用使用低代码工具构建、财富 100 强中 90% 的公司使用 AI 编码助手。这不是未来的可能性——这是软件开发的当下现实。
对于创业者、产品经理、设计师以及所有想把想法变为现实的人来说，vibe coding 提供了一条切实可行的路径。你不需要花几个月学习语法。你不需要雇佣昂贵的开发团队。你需要的是清晰地表达你想要什么，并通过与 AI 的对话不断迭代。
参考资料 
Vibe coding 让任何人都能用自然语言描述想法来开发软件
大语言模型驱动着自然语言编程的革命 — 来源：InfoWorld
