随着新的、更擅长编码的人工智能模型的发布，开发者越来越多地使用人工智能来生成代码。最新的例子目前的Y Combinator批次，这个著名的硅谷创业加速器。Y Combinator管理合伙人Jared Friedman在YouTube上发布的一段对话中表示W25创业批次中有四分之一的项目有95%的代码库是由人工智能生成的。 Friedman表示，这个95%的数据包括编写用于导入库的代码，但考虑到了人类输入的代码与人工智能的比较。 “我们并不是资助了一群非技术创始人。这些人都是高度性的，完全有能力从头开始构建自己的产品。一年前，他们会从头开始构建自己的产品，但现在95%的产品是由人工智能构建的，”。 在一段名为“ vibe coding是未来”的视频中，Friedman与Y Combinator首席执行官Garry Tan、管理合伙人Harj Tag和普通合伙人Diana Hu讨论了使用自然语言和直觉来创建代码的趋势。 上个月，特斯拉前人工智能负责人、OpenAI前研究员Andrejpathy描述了“vibe coding”这个术语，用来描述一种使用大型语言模型（LLMs）编码的方法，而不关注代码本身。 不过，生成的代码远非完美。研究和报告观察到，一些人工智能生成的代码可能会在应用程序中插入安全漏洞，导致停机或出错，开发者更改代码或进行大量调试。
在讨论中，胡表示，即使产品构建者大量依赖人工智能，他们必须擅长的一项技能是阅读代码并查找错误“你必须有品味和足够的训练，才能知道大型语言模型吐出的是好东西还是坏东西。为了做好‘氛围编码’，你仍然需要品味和知识来判断好坏，”她说。 谭也同意创始人需要经典编码培训才能长期维持产品的观点。 “假设一家初创公司的代码95%人工智能生成的，并且在市场推出一两年后，它有1亿用户在使用该产品，那么它会崩溃吗？不会。但是，第一推理模型并不擅长调试。因此，你必须深入了解产品发生了什么，”他建议道。 风险投资家和开发者们对人工智能驱动的编码感到兴奋包括Bolt.new、Codeium、Cursor、Lovable和Magic在内的初创公司在过去12个月内筹集了数亿美元的资金。 “这不是一时的流行。不会消失。这是编码的主导方式。如果你不做，你可能会被落下，”谭补充道。
