【导语】近来,不少家长来咨询AI相关项目。一个更现实的问题是:当学生在学习中使用AI时,他们真的理解AI吗?以Vibe...

近来,不少家长来咨询AI相关项目。一个更现实的问题是:当学生在学习中使用AI时,他们真的理解AI吗?
以Vibe Coding为例,它正在改变创意落地的方式,让想法更快变成产品、作品与体验,但很多家庭对此仍然陌生。
很多人一提到AI,第一反应就是一个对话框。但其实,AI不是某一个App,也不只是“问答工具”。
今天常见的AI,至少可以理解成几种能力的组合:
第一类——生成内容
比如生成文字、图片、视频、音频,甚至代码;
第二类——识别和理解
比如看懂图片、分析视频、识别语音;
第三类——多模态处理
也就是把文字、图像、声音放在一起理解和生成;
第四类——调用工具完成任务
比如帮你整理资料、生成原型、修改代码、连接不同软件流程。
换句话说,豆包、ChatGPT、Claude这类产品更像是“入口”,真正重要的是它背后的能力层。

所以,当我们今天在讨论“AI+”时,讨论的也不只是“让AI帮我写一段文字”或者“帮我出一张图”。更准确地说,我们讨论的是:AI能不能参与创作、参与表达、参与交互,甚至参与把一个想法变成一个可体验的原型。
这也是它和传统数字工具最不一样的地方。
Vibe coding不是你去写代码,而是你去“说清楚你想要什么”。

“Vibe coding”这个词是2025年由Andrej Karpathy提出来的。最简单的理解是:
你不用自己一行一行写代码,而是先把你想做的东西用自然语言说出来,让AI先帮你搭出来,再通过不断补充、修改、反馈,把它调成你想要的样子。
Replit也把它概括成:用自然语言去指挥AI代理写代码。
如果用更日常的话来解释,Vibe coding是这样的:
你不需要说:“我要先建一个文件,再写一个函数。”
你会说:“我想做一个会跟着声音闪动的界面,颜色偏冷,鼠标移动时画面要有延迟感。”
然后AI先把代码搭出来,你再继续告诉它:“不够梦幻,速度慢一点,交互更柔和一点。”
也就是说,你的工作重心从“写代码”转向“描述效果、判断结果、不断调整”。
当然,这并不等于“完全不需要思考”。
Vibe coding本身就带有一种“先做出来再说”的实验语气。并不是所有AI辅助编程都应该被叫作Vibe coding,如果你认真检查、测试并理解了代码,那更接近“AI 协作写代码”,而不是“完全交给感觉”。

很多人一听到AI coding,就会自动想到“做一个网页”。但网页其实只是其中一种表现形式,不是唯一结果。
AI coding真正能做的,是把一套想法变成可运行的行为逻辑。
这个逻辑最后可以长成很多不同形式:
它可以是网页,也可以是一个3D场景、一个互动影像原型、一套声音与灯光的触发规则、一个投影映射界面,或者一个连接传感器的装置逻辑。

像Claude的Artifacts官方说明里,就直接把它定义成可以通过描述生成shareable apps、tools、visualizations和experiences。
所以,对学生来说,网页不应该被理解成“最终形式”,而更像是一个中间容器。真正关键的是你能不能借AI coding先把互动关系搭出来,把叙事节奏跑起来,把观众会看到什么、听到什么、触发什么,先测试出来。
一旦这些逻辑成立,它就可以继续往空间装置、投影、声音、互动展陈、甚至表演系统里延伸。


你可以先把它理解成:
AI帮你搭建了一套可被体验的空间叙事结构。
假设一个学生用电脑做了一个实体模型,模型本来只是一个静止的空间对象,观众看到的是体块、路径、材质和氛围。但当你使用AI coding去完成一个交互原型时,你其实是在为空间增加时间、触发、顺序和感知逻辑。

这时,作品的重点就不再只是“长什么样”,而是“观众会先进入哪里、接着感知什么、在哪个节点被触发、情绪如何推进、记忆如何被调动”。
原本静态的模型,开始拥有了被阅读的节奏,同时也有机会进一步连接现实场景,投影可以落到模型表面,灯光可以随着叙事层层亮起,声音可以区分不同区域的情绪密度,按钮、传感器或触摸点也可以替代鼠标,让观众不再只是观看者,而变成触发者。
这样一来,整个项目也延伸出更具展示价值、传播效率和应用潜力的呈现方式。

所以,AI coding不是让每个学生都去变成程序员。未来的创作,不只是“把作品做出来”,而是“把作品的行为、节奏和体验也一起设计出来”。
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