人工智能技术，尤其是大模型驱动的生成式人工智能，正在深刻改变软件开发、编程教育以及人机交互的基本形态。
随着生成式人工智能技术以指数级速度发展，编程这一曾经高度专业化的技能正面临根本性重构。
过去半个世纪中，编程范式从机器语言到高级语言、从结构化编程到面向对象，再到函数式与声明式编程，其演进始终遵循“抽象层级上移”的历史规律。
然而，当代生成式 AI 已使编码从“写代码”转向“生成代码”，再进一步进入“氛围式生成”（ambient generation）的新阶段。
人类不再通过语法、控制结构与 API 进行编码，而是通过自然语言、需求场景、任务意图与生态化交互驱动智能系统自动构建软件。
可视化编程工具（如 LabVIEW、Scratch）以图形模块替代文本代码，其目标是降低入门门槛。
但这种方式本质上仍建立在传统编程语言之上，只是以更友好的界面呈现底层逻辑。
在 20 世纪 80 年代，随着 Microsoft Excel 等工具的出现，无代码平台兴起，后来又出现了 WordPress 和 Zapier，通过允许非技术用户使用可视化的拖放界面构建应用程序，实现了开发民主化。
低代码/无代码平台（如 Mendix、PowerApps）进一步将应用开发封装为可组合模块，但仍需要用户具备一定逻辑认知能力，且作用范围受限，多用于流程自动化或信息系统搭建。
这两类工具为后续 AI 编码奠定了“从语言转向界面，从语法转向模块”的思路，但其本质仍停留在“人写代码或人组装逻辑”阶段。
随着深度学习的发展，IDE 中出现了智能补全、上下文理解与自动生成片段的工具，如 GitHub Copilot。
这些工具能根据上下文预测下一行代码，改变了工程师编码节奏，使编程变成“人工—AI 交替生产”。
ChatGPT、Claude、Gemini 等大模型的出现使得“用自然语言编程”成为现实。编程从“人学习机器语言”转为“机器适应人类语言”。
2025 年，Vibe Coding标志着编程学习和实践方式的真正变革，将重点从逐行语法转移到用自然语言与人工智能交互。
用户无需费力地编写逻辑，只需编写提示（简单的中文指令），人工智能即可将其解释为功能性应用程序，从而使开发更加直观。
2025 年，人工智能驱动的 Vibe 编码工具将使用户能够通过自然语言提示构建软件，从而降低技术门槛并改善协作。
Fine、Cursor 和 GitHub Copilot 等顶级平台简化了原型设计流程，自动化了 65% 的重复性任务，并将生产力提升高达 45%，使初学者、初创公司和大型企业都能从中受益。
这种演进不仅转换了技术实现方式，更改变了人与技术关系的根本结构。
编程正在从一种专业技能变成一种普适能力；从一种符号操作变成一种认知调度；从一种逻辑构建变成一种智能协作；从一种工具使用变成一种生态共生。
与此同时，编程教育、软件工程、职业结构与学习方式也正经历深刻变革：教师角色从知识讲授者变成元认知教练；学生从语法学习者变成意图工程师；工程师从代码制造者变成智能调度者。
当然，使用 ChatGPT 和 Copilot 等 AI 工具进行氛围编码可以提高生产力，92% 的美国开发人员都在使用它们。
尽管基于直觉的编码方式让项目启动变得更容易，但它并非万能灵药。
AI编程与氛围编程也引入了隐藏的陷阱：增加错误、安全漏洞（40% 的 AI 生成的查询容易受到 SQL 注入攻击）、维护难题、安全隐患、法律歧义、技能退化，而这些恰恰是经验丰富的工程师们所警告的陷阱。
因此，需要警惕的代码审查、手动测试和持续的实践学习。
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过去三十年的演进清晰地绘制出一条从”代码”到”意图”的连续坐标轴。
这一转变不是简单工具升级，而是软件开发认知论革命：从描述”如何做”转向描述”做什么”。
AI代码合成、低代码平台与意图中心架构构成了新时代的三驾马车，
2025年标志着这一范式的规模化落地。
展望未来，未来的编码不再是撰写语法，而是构建人机共生的智能生态；不再是知识积累，而是认知调度；不再是专业技能，而是普适能力。
氛围编程或许会成为未来十年技术与教育的重要方向。