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。

Part 01.什么是Vibe coding？

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”。

Part 02.“网页”不是Vibe coding唯一的表现形式：AI coding更重要的是“行为”和“体验”

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。

Part 03.空间叙事如何用Vibe coding呈现？

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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