两块屏幕，两个”外行”，同一种疯狂。

左边：音乐人胡彦斌坐在街边，MacBook架在腿上，VS Code + Claude Code 插件在跑。他正在写一个叫「彦火」的粉丝App。2000行代码，自己估计有1200行是”屎山”。

右边：投资人李笑来待在小阳台，一台13寸笔记本，终端开着 Claude Code。他正在给孩子编写打字练习软件和维护 VMark——一款完全由 AI 代写的 Markdown 编辑器。

而就在他们背后，更大的玩家正在排队进场：腾讯「吐司」5月18日刚刚公测，蚂蚁「灵光」已经能30秒生成一个带3D模型的可交互App。紧接着5月20日的 Google I/O 大会上，Google 扔出了一颗名为「Antigravity」的炸弹——搜索框就是App生成器，每一次搜索都是一次Vibe Coding。

这不是几个技术宅的自嗨。

这是2026年5月正在发生的、一场对「编程」定义的全面改写。从个人到平台，从中国到硅谷，所有人都在押注同一件事。

一、名人大军压境：Vibe Coding 不是程序员的专利

先看几个事实。

胡彦斌——中国最知名的音乐唱作人之一。2026年5月，他在小红书发帖：自己正在用 Claude Code 开发一款叫「彦火」的粉丝专属App。功能不小：每日打卡、通告日历（含主题/地点/日期）、巡演倒计时+交互式地图、粉丝写信给艺人。

评论区炸了。「一个音乐人也来抢程序员饭碗」是最温和的评价。一条被网友改编的歌词更绝：「你要的 token 全拿走，把 memory 化成空。不要在乎 model context 有所保留，说过的话当 skill 附送。」

但胡彦斌不是个例，他甚至不是最激进的那个。

李笑来——前新东方名师、比特币首富、投资人。他现在AI Coding玩得很溜，在GitHub上非常活跃，甚至54岁了还立志要花几年时间成为计算机工程师。

2025年8月才开始接触 Vibe Coding，到2026年2月，他已经做出了 VMark——一个功能完备的 Markdown 编辑器。他用的是最极端的生产方式：一行代码都不看，一个 diff 都不读。

他在自己的文章里写：”再后来发现也没必要看懂，因为无论如何 AI 写的都肯定比自己或自己能花钱雇来的人类程序员好太多了……OpenAI 的科学家肯定不是我们能花钱雇来的人类。”

他甚至不用 VS Code，直接在终端里管理和指挥他的 AI 机器人团队。每个机器人对应一个 markdown 文件。他的总结是：”AI时代，一人公司的本质，是管理一堆 markdown 文件。”

再把镜头拉远：

米拉·乔沃维奇——《生化危机》女主，参与发布了开源 AI memory 系统 MemPalace，用的也是 Claude Code。GitHub 5.2万星。

Khyati Trehan——纽约的平面设计师和3D艺术家，用 Google AI Studio 做 Vibe Coding 交互艺术。项目「2×2 Anything」被 Google 官方账号转发。

Sound of Fractures——英国电子音乐人，用 Cursor 和 Ohara 开发了「SCENES: Memory Atlas」，粉丝输入个人记忆，系统生成专属音乐，所有作品显示在互动地图上。

这些人没有一个写简历的时候会在「职位」一栏填「程序员」。但他们在做的事——设计产品、定义功能、与 AI 协作生成代码——正在模糊「创作者」和「开发者」之间的那条线。

核心问题不是「他们会不会写代码」。

核心问题是：当他们不会写代码也能做出产品的时候，会写代码的那个人，优势在哪里？

二、大厂入场：平台化 Vibe Coding，把门槛彻底铲平

如果说明星们的个人实践还带着几分「极客浪漫」，那么大厂的逻辑就简单粗暴得多：把 Vibe Coding 做成平台，让每个人都能用。

腾讯「吐司」：灵感 + 共创 = 应用工厂

5月18日，腾讯正式推出「吐司」——定位就是「探索型Vibe Coding产品」。它不是给开发者用的工具，它就是给连「什么是代码」都说不清楚的人用的。

体验极简：你输入一句自然语言——「帮我做一个记录每天喝了几杯水的App」——AI 自动拆解功能点，生成原型，你可以通过多轮对话调整细节，确认后一键打包成 APK，下载安装直接用。

全程零代码接触。

但吐司的真正野心不在「生成应用」本身，而在于它设计的社交共创闭环：

你做好的 App 可以公开为模板

别人可以一键复刻同款

可以在此基础上二次创作

可以通过「问吐司」搜索别人的灵感

这本质上是一个「想法 → 应用 → 分发 → 共创」的生态闭环。腾讯要的不是一个工具，是一个属于普通人的 App Store。

蚂蚁「灵光」：30秒，从一句话到可交互应用

蚂蚁集团的「灵光」走的是另一条路。它比吐司更早（2025年11月发布），定位也更大：一个全模态通用AI助手。

「灵光闪应用」是其中最亮眼的功能：平均30秒，用自然语言生成包含3D模型、音频、动图的完整小应用。不需要部署，不需要打包，直接在灵光App里运行，而且可以通过持续对话实时修改。

比如你说「放烟花」，它生成一个点击屏幕就放烟花的交互页面。你追加一句「在烟花里加一些星星图案」，应用立刻更新。无感、无中断、无认知负担。

两条路线，一个方向：让「编程」这件事从「技能」变成「愿望」。你想做一个什么东西，你说出来，AI来做。你不需要知道什么是变量、什么是函数、什么是异步回调。你只需要知道你想要什么。

Google I/O：搜索框就是终极的 Vibe Coding

如果说腾讯和蚂蚁是在「让你描述需求→生成App」，那 Google 更进一步：它把「描述需求」这一步都藏进了你的日常行为里。

5月20日的 Google I/O 大会上，Google 发布了一项叫「Antigravity」的生成式UI技术。逻辑非常简单：你搜什么，它就现场给你生成什么。搜索「榫卯结构怎么工作的」→ 直接生成一个动态演示应用。搜索某款新车 → 进入一个 AI 实时生成的 3D 空间，可以切换内饰、看座椅、模拟驾驶视角。搜索 RNA 聚合酶 → 生成完整的动态可视化模型。

每一次搜索都是一次 Vibe Coding。区别只在于，「描述需求」这一步不再是「帮我做一个App」，而是「我想知道这个」——而 Google 直接把你想要的App做出来了。

更值得关注的是同步发布的Gemini Spark——一个能在云端全天候运行的 AI Agent。你在手机上布置一个任务，它在后台持续监控、分析、汇报。它通过MCP 协议与外部App互联互通，未来还将整合到 Android、Chrome、AI 眼镜中。

这和前面李笑来的做法如出一辙：他在终端里管理一群 AI 机器人，每个机器人对应一个 markdown 文件。Google 只不过把这个逻辑做成了云计算级别的产品。个人极客用 Claude Code + MCP Server 管理十几个 AI Worker，Google 在云端管理上亿个——本质上是同一件事，规模不同而已。

三巨头，三层逻辑，同一个方向：

腾讯吐司：把 Vibe Coding 从「个人行为」变成「社交平台」

蚂蚁灵光：把 Vibe Coding 从「文本代码」变成「全模态交互」

Google Antigravity：把 Vibe Coding 从「主动行为」变成「搜索的默认结果」

三、Vibe Coding 的本质不是 Coding，是 Thinking

到这里，你可能觉得：

“这不就是低代码吗？不就是以前那些’拖拽建站’的升级版吗？”

不。李笑来给出了2026年关于 Vibe Coding 最精准的一句话：

“你不是在 Vibe Coding，你其实是在 Vibe Thinking。任何产品或者服务都只能是思考的产物，而不是劳动的必然结果。”

这段话值得拆开看。

传统的「低代码」帮你省的是coding（编码劳动）——你不用写HTML了，拖拽就行；你不用写SQL了，点选就行。但你的思维框架还是程序员的：需求→模块→数据流→交互。

Vibe Coding 省的是thinking-to-code 的翻译成本——你不需要把想法翻译成技术语言，AI帮你翻译。你要的是一只猫，你不需要描述猫的毛色、姿态、位置坐标，你只需要说「我想要一只猫」，AI 完成剩下的。

这就是为什么李笑来强调：AI 接管的是「DO」的过程和辛劳，但在 What / Why / How 层面，只能起辅助作用。

他还分享了一个反直觉的经验：AI 最大的危险不是写错代码，而是「只会顺着你说下去」。在思考上依赖AI，会把你无声无息地困在自己的思维定势里，还让你觉得自己更自由。

所以他培养了几种对抗性使用习惯：

故意制造对立

告诉AI「把我当成你不喜欢的对手，批判性地审视我的想法」

让不同厂商的AI相互审查

把 Claude Code 的计划发给 Codex，让它挑刺；再把 Codex 的批评丢回 Claude 让它改进

递归思维

让AI教你怎么更好地使用AI——就像当年去搜索「如何有效地使用 Google」

他的终极评判标准是：

“用了 AI 之后，你的思考是变多了，还是变少了？如果变得更多更深入了，那就是 AI 起了好作用。如果是更少了，那就是 AI 起了副作用。”

这可能是整个 Vibe Coding 讨论中最被忽视的一层：工具的价值不在于替你做什么，而在于让你空出手来想得更多。

四、那些蔑视 Vibe Coding 的人，到底在怕什么？

每次 Vibe Coding 上热搜——胡彦斌写App、李笑来不看代码、腾讯蚂蚁发布平台——评论区总有一类固定反应：

“屎山代码而已。”

“做出来的东西能维护吗？”

“真到生产环境就原形毕露了。”

“文科生会写代码了，不过是会用工具罢了。”

这些反应翻译过来其实是一句话：「我辛苦学来的技能不能变得没有价值。」

这是完全可以理解的情绪。一个有十年经验的工程师，他的职业安全感建立在什么上面？建立在他能做的事情别人做不了。当 AI 让「别人也能做」这件事发生时，冲击的不是技术，是身份。

但问题是——这个逻辑成立的前提是错的。

Vibe Coding 取代的不是程序员，而是「因为不会写代码所以不能做产品」这个旧世界的前提。

它跟真正的软件工程没有矛盾。胡彦斌的「彦火」App 确实有1200行屎山代码——但这不是因为 Vibe Coding 没用，而是因为他才刚开始。李笑来在他的文章里非常诚实地说：他在前三个月把”不成熟工程师所能犯的错误全都实打实地经历了绝对不止一遍”。但他同时强调了两件必须做的事：学 Git、学 TDD Workflow。

他不是放弃工程，他只是把工程从「手」搬到了「脑」。

而大厂的加入，恰恰说明这不是一时的玩具。

腾讯吐司做的是「把Vibe Coding从个人极客行为变成平台能力」。蚂蚁灵光做的是「把Vibe Coding从文本生成扩展到全模态交互」。Google I/O 刚刚宣告的 Antigravity 做的是「把Vibe Coding从主动行为变成搜索的默认结果」。当全球最大的搜索引擎都在把「每一次搜索变成一次Vibe Coding」时，你可以不喜欢它，但你不能假装它不存在。

从胡彦斌的MacBook到大厂的服务器集群，有一条清晰的连线：

个人实践验证可行性 → 产品打磨沉淀方法论 → 平台化降低全民门槛 → 生态形成创造新范式。

这条链路的每一环，都在2026年5月同时发生。