Vibe Coding 入门与 Python 实战教程
1. 背景与趋势
1.1 什么是 Vibe Coding？
传统编程：程序员手写每一行代码。
AI 辅助编程：程序员写一部分，AI 补全（比如 GitHub Copilot）。
Vibe Coding：程序员用自然语言“描述需求”，AI 生成完整代码，程序员只需要：
验证是否正确
运行测试用例
调整需求描述
换句话说，它是 “对话式编程”，更接近“告诉机器我想要什么，而不是怎么做”。
1.2 为什么会出现 Vibe Coding？
大语言模型（LLM）能力增强 → AI 能读懂需求并产出结构化代码。
开发成本上升 → 需要更快的原型开发方式。
业务复杂性提高 → 程序员不能再把精力都放在底层实现上。
1.3 未来可能的趋势
程序员从“码农” → “需求设计师 / 测试员”。
代码生成、调试、优化逐渐由 AI 主导。
IDE 可能直接支持自然语言开发，比如：
👉 我需要一个 API，能接收 JSON，返回里面的所有质数IDE 自动生成 Flask 项目、测试用例、运行环境。
2. 为什么选择 Python 做示例？
AI 模型最熟悉的语言
训练数据里 Python 占比巨大，AI 输出质量高。
语法简单
更容易从自然语言映射到代码。
生态丰富
数据分析、Web 开发、机器学习、测试框架都非常成熟。
适合教学与验证
用
pytest或unittest就能快速验证功能。
因此，用 Python 做 vibe coding 的示例最直观。
3. Vibe Coding 的工作流程
需求描述（自然语言）
开发者写下意图，例如：
“写一个函数 filter_primes，输入一个整数列表，输出其中的素数。”
AI 代码生成
AI 生成完整代码，包括函数、注释、测试用例。
运行与验证
执行代码，看是否满足需求。
错误修正
如果出错，把错误反馈给 AI：
“测试失败，边界条件 -3 没有正确过滤，请修复。”
优化 / 扩展
增加性能优化、更多测试用例、模块化结构。
这个流程和“敏捷开发”类似，但开发的主体不再是人类手写代码，而是人类驱动 AI。
4. Python 实战示例：筛选素数
4.1 自然语言需求
写一个 Python 函数 filter_primes(nums)，输入一个整数列表，返回其中所有素数。
请写出完整代码，包括辅助函数、测试用例，并确保能正确运行。
4.2 AI 生成代码（第一版）
from typing import List
def is_prime(n: int) -> bool:
"""判断一个数是否是素数"""
if n <= 1:
return False
if n <= 3:
return True
if n % 2 == 0 or n % 3 == 0:
return False
i = 5
while i * i <= n:
if n % i == 0 or n % (i + 2) == 0:
return False
i += 6
return True
def filter_primes(nums: List[int]) -> List[int]:
"""过滤出列表中的素数"""
return [x for x in nums if is_prime(x)]
def test_filter_primes():
"""测试用例"""
data = [1, 2, 3, 4, 5, 16, 17, 19]
expected = [2, 3, 5, 17, 19]
result = filter_primes(data)
assert result == expected, f"期望 {expected}, 实际 {result}"
if __name__ == "__main__":
test_filter_primes()
print("所有测试通过 ✅")
运行：
python primes.py
输出：
所有测试通过 ✅
说明初版代码正确。
4.3 增加边界测试
def test_edge_cases():
assert filter_primes([]) == [] # 空列表
assert filter_primes([0, 1, -3, -5]) == [] # 负数和1都不是素数
assert filter_primes([2]) == [2] # 单个素数
print("边界测试通过 ✅")
if __name__ == "__main__":
test_filter_primes()
test_edge_cases()
print("所有测试通过 ✅")
4.4 大数据优化（埃拉托色尼筛法）
def sieve_primes(limit: int) -> List[int]:
"""埃拉托色尼筛法生成所有 <= limit 的素数"""
sieve = [True] * (limit + 1)
sieve[0:2] = [False, False] # 0 和 1 不是素数
for i in range(2, int(limit ** 0.5) + 1):
if sieve[i]:
for j in range(i*i, limit+1, i):
sieve[j] = False
return [i for i, is_p in enumerate(sieve) if is_p]
def filter_primes(nums: List[int]) -> List[int]:
"""利用筛法提升大数据场景性能"""
if not nums:
return []
max_val = max(nums)
primes_set = set(sieve_primes(max_val))
return [x for x in nums if x in primes_set]
这样处理百万级数据时性能更高。
5. Vibe Coding 中的测试驱动
在 vibe coding 里，测试是核心：
人类不一定理解所有代码，但要能验证。
推荐使用
pytest自动化测试：
import pytest
from primes import filter_primes
def test_basic():
assert filter_primes([1,2,3,4,5]) == [2,3,5]
def test_edge():
assert filter_primes([]) == []
assert filter_primes([-1,0,1]) == []
def test_large():
data = list(range(100))
result = filter_primes(data)
expected = [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29,
31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71,
73, 79, 83, 89, 97]
assert result == expected
执行：
pytest primes_test.py
6. Vibe Coding 的优点与挑战
优点
开发快：减少手写代码。
门槛低：业务人员也能写程序。
快速原型：从想法到代码只需几分钟。
挑战
错误风险：AI 可能生成 Bug。
可维护性差：代码可能难以理解。
安全性问题：AI 可能引入漏洞。
依赖测试：必须写足够测试，否则无法保证正确性。
7. 练习题
试试以下自然语言描述，自己用 vibe coding（AI）生成代码：
排序算法
写一个 Python 函数 quick_sort(arr)，实现快速排序，并写测试用例。单词统计
写一个函数 word_count(text)，统计每个单词出现次数，返回 dict。API 接口
写一个 Flask API，接收一个整数数组，返回其中的素数。文件处理
写一个程序，读取 CSV 文件，计算某一列的平均值。
8. 总结与展望
Vibe Coding = 自然语言 → 代码 → 测试验证 → 迭代优化。
Python 是理想的实验语言，适合教学、原型开发、AI 驱动开发。
未来 IDE 可能会直接支持 Vibe Coding，测试与验证将比实现更重要。
程序员的角色会越来越偏向 设计意图 + 验证质量。
✅ 本教程完整展示了：
Vibe Coding 的概念与趋势
Python 实战案例（素数过滤器）
测试与优化方法
优缺点与未来展望
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我会分成几个大的章节，每一部分都有细讲，适合当成文章、教程或者分享材料。
Vibe Coding 入门与 Python 实战教程
1. 背景与趋势
1.1 什么是 Vibe Coding？
传统编程：程序员手写每一行代码。
AI 辅助编程：程序员写一部分，AI 补全（比如 GitHub Copilot）。
Vibe Coding：程序员用自然语言“描述需求”，AI 生成完整代码，程序员只需要：
验证是否正确
运行测试用例
调整需求描述
换句话说，它是 “对话式编程”，更接近“告诉机器我想要什么，而不是怎么做”。
1.2 为什么会出现 Vibe Coding？
大语言模型（LLM）能力增强 → AI 能读懂需求并产出结构化代码。
开发成本上升 → 需要更快的原型开发方式。
业务复杂性提高 → 程序员不能再把精力都放在底层实现上。
1.3 未来可能的趋势
程序员从“码农” → “需求设计师 / 测试员”。
代码生成、调试、优化逐渐由 AI 主导。
IDE 可能直接支持自然语言开发，比如：
👉 我需要一个 API，能接收 JSON，返回里面的所有质数IDE 自动生成 Flask 项目、测试用例、运行环境。
2. 为什么选择 Python 做示例？
AI 模型最熟悉的语言
训练数据里 Python 占比巨大，AI 输出质量高。
语法简单
更容易从自然语言映射到代码。
生态丰富
数据分析、Web 开发、机器学习、测试框架都非常成熟。
适合教学与验证
用
pytest或unittest就能快速验证功能。
因此，用 Python 做 vibe coding 的示例最直观。
3. Vibe Coding 的工作流程
需求描述（自然语言）
开发者写下意图，例如：
“写一个函数 filter_primes，输入一个整数列表，输出其中的素数。”
AI 代码生成
AI 生成完整代码，包括函数、注释、测试用例。
运行与验证
执行代码，看是否满足需求。
错误修正
如果出错，把错误反馈给 AI：
“测试失败，边界条件 -3 没有正确过滤，请修复。”
优化 / 扩展
增加性能优化、更多测试用例、模块化结构。
这个流程和“敏捷开发”类似，但开发的主体不再是人类手写代码，而是人类驱动 AI。
4. Python 实战示例：筛选素数
4.1 自然语言需求
写一个 Python 函数 filter_primes(nums)，输入一个整数列表，返回其中所有素数。
请写出完整代码，包括辅助函数、测试用例，并确保能正确运行。
4.2 AI 生成代码（第一版）
from typing import List
def is_prime(n: int) -> bool:
"""判断一个数是否是素数"""
if n <= 1:
return False
if n <= 3:
return True
if n % 2 == 0 or n % 3 == 0:
return False
i = 5
while i * i <= n:
if n % i == 0 or n % (i + 2) == 0:
return False
i += 6
return True
def filter_primes(nums: List[int]) -> List[int]:
"""过滤出列表中的素数"""
return [x for x in nums if is_prime(x)]
def test_filter_primes():
"""测试用例"""
data = [1, 2, 3, 4, 5, 16, 17, 19]
expected = [2, 3, 5, 17, 19]
result = filter_primes(data)
assert result == expected, f"期望 {expected}, 实际 {result}"
if __name__ == "__main__":
test_filter_primes()
print("所有测试通过 ✅")
运行：
python primes.py
输出：
所有测试通过 ✅
说明初版代码正确。
4.3 增加边界测试
def test_edge_cases():
assert filter_primes([]) == [] # 空列表
assert filter_primes([0, 1, -3, -5]) == [] # 负数和1都不是素数
assert filter_primes([2]) == [2] # 单个素数
print("边界测试通过 ✅")
if __name__ == "__main__":
test_filter_primes()
test_edge_cases()
print("所有测试通过 ✅")
4.4 大数据优化（埃拉托色尼筛法）
def sieve_primes(limit: int) -> List[int]:
"""埃拉托色尼筛法生成所有 <= limit 的素数"""
sieve = [True] * (limit + 1)
sieve[0:2] = [False, False] # 0 和 1 不是素数
for i in range(2, int(limit ** 0.5) + 1):
if sieve[i]:
for j in range(i*i, limit+1, i):
sieve[j] = False
return [i for i, is_p in enumerate(sieve) if is_p]
def filter_primes(nums: List[int]) -> List[int]:
"""利用筛法提升大数据场景性能"""
if not nums:
return []
max_val = max(nums)
primes_set = set(sieve_primes(max_val))
return [x for x in nums if x in primes_set]
这样处理百万级数据时性能更高。
5. Vibe Coding 中的测试驱动
在 vibe coding 里，测试是核心：
人类不一定理解所有代码，但要能验证。
推荐使用
pytest自动化测试：
import pytest
from primes import filter_primes
def test_basic():
assert filter_primes([1,2,3,4,5]) == [2,3,5]
def test_edge():
assert filter_primes([]) == []
assert filter_primes([-1,0,1]) == []
def test_large():
data = list(range(100))
result = filter_primes(data)
expected = [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29,
31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71,
73, 79, 83, 89, 97]
assert result == expected
执行：
pytest primes_test.py
6. Vibe Coding 的优点与挑战
优点
开发快：减少手写代码。
门槛低：业务人员也能写程序。
快速原型：从想法到代码只需几分钟。
挑战
错误风险：AI 可能生成 Bug。
可维护性差：代码可能难以理解。
安全性问题：AI 可能引入漏洞。
依赖测试：必须写足够测试，否则无法保证正确性。
7. 练习题
试试以下自然语言描述，自己用 vibe coding（AI）生成代码：
排序算法
写一个 Python 函数 quick_sort(arr)，实现快速排序，并写测试用例。单词统计
写一个函数 word_count(text)，统计每个单词出现次数，返回 dict。API 接口
写一个 Flask API，接收一个整数数组，返回其中的素数。文件处理
写一个程序，读取 CSV 文件，计算某一列的平均值。
8. 总结与展望
Vibe Coding = 自然语言 → 代码 → 测试验证 → 迭代优化。
Python 是理想的实验语言，适合教学、原型开发、AI 驱动开发。
未来 IDE 可能会直接支持 Vibe Coding，测试与验证将比实现更重要。
程序员的角色会越来越偏向 设计意图 + 验证质量。