由 AI 研究員安德烈·卡帕斯提出的「vibe coding」趨勢，正讓程式開發界兩極化，雖有助普及軟體開發，卻也引發安全性疑慮、維護挑戰以及資淺程式設計師工作機會減少的討論，顯示 AI 輔助寫程式帶來的雙面影響。
一種名為「vibe coding」的軟體開發模式，正引發程式設計社群的熱烈討論與兩極化反應。這種模式是指運用大型語言模型（LLM）來生成專案的部分或全部程式碼。該術語最初由曾主導特斯拉（Tesla）Autopilot 視覺計畫的 AI 研究員安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy）於 2025 年 2 月在社群媒體 X 上提出。
「vibe coding」的支持者認為，大型語言模型能讓軟體開發更加普及，使任何有意者都能開發自己的應用程式。安德烈·卡帕斯曾表示：「這是一種我稱之為『vibe coding』的新型程式撰寫方式，你完全沉浸其中，擁抱指數級成長，甚至忘記程式碼的存在，因為大型語言模型（例如結合 Sonnet 的 Cursor Composer）正變得非常強大。」
然而，批評者則指出「vibe coding」恐導致軟體存在安全漏洞，並使程式碼基礎變得更難維護。喬治亞理工學院網路安全與隱私學院的研究人員在今年稍早四月發布初步研究，他們掃描了 43,000 份安全公告，發現其中有 74 個漏洞可直接追溯至 AI 生成的程式碼，且有 14 個被評定為嚴重漏洞。研究團隊預估，AI 生成的實際漏洞數量可能比追蹤到的數字高出五到十倍。
根據調查，程式設計師對 AI 輔助工具的使用已相當普遍。一項針對 1,100 名專業程式設計師的調查顯示，高達 72% 的受訪者每天都會使用 AI 寫程式工具，且他們的程式碼基礎中約有 42% 是由 AI 生成或輔助完成的。該調查預測，到了明年，AI 生成的程式碼將佔其程式碼基礎的一半以上。另據 Stack Overflow 於 2025 年進行的開發者調查，47.1% 的受訪者每天使用 AI 工具，但也有 72% 的受訪者表示「vibe coding」並非他們開發工作流程的一部分。
「vibe coding」的崛起也引發了對軟體開發產業人力結構變化的擔憂。許多資深開發者過去將 AI 自動化的工作委派給資淺團隊成員。然而，隨著 AI 工具的普及，公司招聘的初階程式設計師數量比以往任何時候都少，這對於曾是年輕人進入中產階級可靠途徑的程式設計工作帶來了衝擊。