当写代码不再需要键盘，只剩一张嘴的时候，程序员会升级成「需求导演」，还是被 AI 请下舞台？马斯克的新一轮豪言，或许正在改写软件世界的游戏规则。
最近，马斯克在 X 平台上抛出了一句石破天惊的话：「xAI 将会消除氛围编程，让它回归纯粹的编程。然后，它会根据你的描述制作任何应用程序，而且真的做得很好、运行顺畅。」
简单来说，马斯克认为未来编程将不再需要我们手敲代码，只要把想法描述给 AI，后续的代码实现都交给它代劳。
听起来有点像科幻小说里的场景：你对着计算机说出需求，程序就自动写好并流畅运行了！
马斯克这一番豪言来自他对自家新公司 xAI 的信心。
据报道，他最近在 OpenRouter 平台上测试了一个名为「Sherlock Think Alpha」的神秘模型，不少人猜测这正是 xAI 研发的新模型。
马斯克转发了相关链接，直接宣称 xAI 要「杀死」当前流行的「氛围」编码方式。
那么，所谓的「氛围编程」到底是啥？
它又为何该被消灭呢？
「氛围编程」（Vibe Coding）是近来兴起的一个概念。
意思是借助 AI 根据自然语言指令自动生成代码。
换句话说，就是「用对话代替编码」。
开发者只需要把目标功能或需求用人类语言描述清楚，强大的大模型就能帮忙把大部分代码写出来。
OpenAI 前研究员安德烈卡帕西（Andrej Karpathy）据说是最早提出「Vibe Coding」这个说法的人，他形象地将其描述为「跟随感觉写代码」—— 你和大型语言模型 (LLM)「唠唠嗑」，它就把活儿都干了。
这一理念背后体现的是近年 AI 编程助手的趋势：从 GitHub 的 Copilot，到 ChatGPT 编写函数，再到各种自动化代码生成工具，AI 在编码中的作用越来越大。
甚至有创业公司专注于这一方向。
比如以色列的初创企业 Base44 主打通过自然语言交互来生成完整软件系统，涵盖从数据库、用户认证到数据分析等各方面功能。
这样的工具面向的是没有太多编程经验的普通人，让他们也能「一站式」构建出完整项目 —— 满足了很多人对于降低编程门槛的朴素期待。
事实证明这一思路相当吸引人：Base44 成立不到半年就被以色列软件巨头 Wix 以 8000 万美元收购了。
可见，「氛围编程」正受到资本和业界的高度关注。
马斯克口中的「消除氛围编程、回归纯粹编程」，其实折射出软件开发范式可能发生的巨大转变。
一位网友的评论一针见血：如果 AI 真的能把人的纯粹意图直接转化为完美执行，那么软件开发将从根本上由一种艺术形态变成一门精确的语言。
这不仅让编码变得更简单 —— 同时也彻底消弭了构想与可用产品之间的鸿沟。
以往，把脑中的创意变成现实可运行的软件，需要开发者经过设计、编码、调试无数步骤，充满创造性的试错和权衡，这种过程带有很大的艺术性和个人风格。
而如果未来的 AI 足够强大，我们的意图就是代码，创意所见即所得，那么编程更像是在用非常严谨精确的语言跟计算机对话，把需求直接描述清楚即可，少了许多人为的随意成分和反复试验。
这样的转变意味着什么？
可以打个比方：过去软件开发像是在用石头慢慢雕刻一座雕像，每个程序员都有自己的刀法和风格；而未来也许更像用 3D 打印机，只要提供精准的设计蓝图，机器自动就给你「打印」出雕像来。
艺术变成了工程，个性化的编码过程让位于标准化的需求描述。
编码的门槛因此有望大大降低：会描述需求的人，就能够让 AI 帮忙完成实现。
当然，要达到马斯克描绘的这种境界，并非易事。
这听起来很振奋人心，但现实是，AI 写出来的代码并非完美无缺。
例如，AI 在自动生成代码时往往无法自行发现和修复 bug，最后还得人类开发者介入调试、理解代码意图。
也就是说，现在的 AI 更像是一个勤奋的「新手码农」，能帮我们写大量基础代码，但要打造真正健壮流畅运行的应用，还离不开有经验的工程师把关。
马斯克希望 xAI 的技术能把这中间的差距填平，让 AI 产出的代码质量足够高，达到「真的做得很好、运行顺畅」的水准。
这无疑对 AI 模型的理解力和可靠性提出了非常高的要求。
展望未来，如果马斯克的愿景成真，（下一个 xAI 模型值得期待一下）我们或许真的将迎来「用嘴编程」的时代 —— 只需对着计算设备讲明白你要什么，软件就自动生成。
这将彻底改变程序员的工作模式和软件行业的生态。
程序员可能更多从「代码工匠」变成「需求规划师」或「产品设计师」。
正如马斯克一贯推崇的极简原则 —— 他曾强调「最好的零件就是没有零件，最好的流程就是没有流程」。
套用到软件领域，也许可以说「最好的代码就是无需人类亲自编写的代码」。
当 AI 能直接理解人类意图并产出高质量代码时，我们就不再需要在各种编程语法和框架细节上耗费精力，而是把重心放回问题本身和需求本身。
其实这个观点和马斯克的特斯拉所采用的端到端技术有异曲同工之妙。
在自动驾驶上，特斯拉干的事情，其实就是把传统那种「先手工拆模块、写规则、写逻辑」的工程思路，压缩成一个尽可能端到端的模型：
输入是摄像头、雷达看到的世界，输出是方向盘、油门和刹车的控制信号。
中间那些人写的 if / else、规则树、手工特征工程，能让模型自己学的，就尽量让模型自己学。
这样做的好处，是减少人为「翻译损耗」：工程师不再需要一层一层去猜「车应该怎么看世界」，而是直接告诉模型结果好坏，让它自己在大数据里摸索出最优策略。
现在，马斯克想在软件开发里干一件类似的事。
传统的软件开发链路很长：老板拍脑袋、产品写 PRD、设计画原型、架构师画框图、工程师拆任务写代码、测试同学补用例、运维再上线…… 每一环都在做一件事：把「人话需求」翻译成「机器能跑的形式」。
而如果 xAI 这类模型足够强大，我们就可以把这条链路尽可能收缩成一条「端到端」的路径：
输入：用自然语言描述清楚的业务目标和约束
输出：一套能跑、能迭代的完整应用
中间那一大堆「翻译工序」，会越来越多地被模型吞掉。人类不再纠结某个框架要不要升级、某个类名到底叫 Service 还是 Manager，而是把精力用在一个更简单也更难的问题上 —— 这个产品到底解决谁的什么问题？
换句话说，从特斯拉端到端自动驾驶到 xAI 想做的「端到端应用开发」，马斯克骨子里的执念其实是一致的：
把人类从复杂的「中间层」里解放出来，让我们直接和问题本身打交道。
真正需要人类去较劲的，不再是某一行代码有几个空格，而是我们到底想要一个什么样的世界、什么样的产品体验。剩下的，就交给模型去「自己想办法」吧。
马斯克这波不是无的放矢，网友们放出了马斯克这近三十年的公开成果，以此来说明他夸口后往往都能实现。
老马估计是真的想要杀死氛围编程。
本质上，写代码和驾驶汽车并没有实质性区别，都是熟能生巧。既然自动驾驶可以端到端。
那么写代码也可以做到端到端。
或者未来编程本身就会成为伪命题，AI 强大的一定地步，我们都不需要再接触代码，大家都用自然语言即可。
参考资料：
https://x.com/elonmusk
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