随着发布了更擅长编码的新人工智能模型，开发人员越来越多地开始使用人工智能来生成代码。最新的例子之一是硅谷著名的初创企业加速器Y Combinator的当前一批。YC管理合伙人贾里德·弗里德曼在YouTube上发布的一段对话中表示，W25创业公司批次中有四分之一的公司有95%的代码库是由人工智能生成的。
弗里德曼表示，这95%的数字不包括编写用于导入库的代码，而是考虑了由人类输入的代码与人工智能相比的情况。
他表示：“并不是说我们资助了一堆非技术创始人。这些人都是高度技术的，完全有能力从头开始构建自己的产品。一年前，他们可能会从头开始构建自己的产品-但现在95%的产品是由人工智能构建的。”
在一段名为“Vibe Coding is the Future”的视频中，弗里德曼与YC首席执行官Gary Tan、管理合伙人Harj Taggar和普通合伙人Diana Hu讨论了使用自然语言和直觉来创建代码的趋势。
上个月，特斯拉AI前负责人、OpenAI前研究员安德烈·卡帕西描述了“气氛编码”一词，以描述使用大型语言模型（LLM）编码的一种方法，而不是集中在代码本身上。
通过人工智能生成的代码远非完美。研究和报告观察到，一些人工智能生成的代码可能会在应用程序中插入安全漏洞，导致故障或错误，迫使开发人员更改代码或进行大量调试。
在讨论中，胡表示，即使产品开发人员严重依赖人工智能，他们仍需要善于阅读代码和发现错误的技能。
她说：“你必须有足够的品味和训练，才能知道LLM正在输出糟糕的东西还是好东西。为了进行良好的‘气氛编码’，你仍需要具有判断好坏的品味和知识。”
Tan也同意创始人需要经典的编码培训来长期维持产品。
他建议：“比如一个刚出了市场的创业公司，95%的代码是由人工智能生成的，一两年后，他们的产品有1亿用户，它会崩溃吗？最初的推理模型不擅长调试。所以你必须深入了解产品正在发生什么。”
风险投资人和开发人员对人工智能编程感到兴奋。包括Bolt.new、Codeium、Cursor、Lovable和Magic在内的初创公司在过去12个月筹集了数亿美元的资金。
谭补充说：“这不是一时的风尚。这不会消失。这是主导的编码方式。如果你不这样做，你可能被抛在后面。”
