1分钟搞懂氛围编程和规范驱动编程
一、核心定义速览
氛围编程（Vibe Coding）：由 Andrej Karpathy 于 2025 年提出的 AI 时代编程范式，核心是通过自然语言模糊描述需求，依赖大模型直接生成代码，开发者以 “意图引导者” 身份参与，无需逐行审查代码。本质是 “Prompt→Code” 的自由探索模式。
规范驱动编程（SDD）：先定义结构化规约（Spec）再生成代码的结构化模式，需经需求澄清、技术设计、任务拆解三阶段，用 EARS 语法等明确验收标准，确保代码与设计可追溯。核心是 “LLM→Spec→Code” 的规约先行逻辑。
二、优缺点与适用场景对比
| 维度 | 氛围编程 | 规范驱动编程 |
|---|---|---|
| 优点 | 原型迭代快、创意探索灵活、降低编程门槛，token消耗少 | 减少歧义与返工、便于团队协作、可维护性强 |
| 缺点 | 易生技术债、团队扩展难、代码易成 “废话软件” | 前期投入高，token消耗多、流程较僵化、可能抑制创意 |
| 适用场景 | 黑客马拉松、个人副项目、原型验证、小型工具开发 | 企业核心系统、长期协作项目、医疗 / 金融等合规场景 |
三、核心开发框架与工具
氛围编程：
代表工具：Claude Code、chatGPT、GitHub Copilot
工作流支持：Cursor Ask（语音交互生成代码）、Kiro 的 Vibe 模式
规范驱动编程：
代表工具：亚马逊 Kiro的Spec模式、claude-code-spec-workflow（自动化规约生成）
工作流支持：OpenSpec 轻量级规范模板、Spec-kit、BMAD（多智能体）
四、场景决策四步法
看项目阶段：早期探索0→1用氛围编程，定型后1→n转规范驱动
看团队规模：单人 / 2-3 人小团队用氛围，5 人以上团队强推规范
看交付要求：原型 / 内部工具选氛围，生产级 / 合规项目必用规范
看迭代频率：快速试错用氛围，长期维护用规范
五、落地实践指南
- 氛围编程实践：
用 “快速模式” 生成原型，标记 “氛围式分支” 与主分支隔离
嵌入轻量护栏：统一命名规则、简单接口文档
错误直接反馈 AI，避免手动改码破坏流程
- 规范驱动实践：
编写 “项目宪法”：明确架构风格、测试标准、安全要求
用 Chain-of-Thought 提示词：要求 AI 先输出设计再写代码
工具链联动：通过 Kiro Hooks 自动同步规范与代码变更
关键平衡：氛围编程是 “铅笔草图”，规范驱动是 “墨水定稿”，成熟开发需 “先草图后定稿” 的融合思维。