高管亲自"氛围编程"：厌倦等待IT排队，他们选择自己动手构建工具

"我已经厌倦了向那个本该帮我开发工具的人反复解释需求"——当软件开发者几乎全面拥抱AI编程助手之际，企业管理层——CEO及其他高层管理人员——也开始借助这些工具，通过"氛围编程"的方式构建各类智能体和效率应用。

这一趋势覆盖范围从简单的工作流自动化到服务数百名用户的完整生产系统不等。常用工具包括Claude、Cursor，以及这些高管日常所用平台中越来越多内嵌的AI功能。驱动他们的动力，有人是出于对IT需求队列的不耐烦，有人则是对技术本身的真实好奇。而结果，也比外界的热情所呈现的更加参差不齐。

从零开始构建14万行代码

Codenotary联合创始人兼CEO摩西·巴尔（Moshe Bar）并非程序员，却从2025年3月起为IBM 3270大型机终端用户构建了一套公告板系统（BBS）。他设计了数据库结构——包含用户、消息、主题、帖子和聊天等数据表——其余全部交给Claude完成。整个系统如今已有14万行代码，而巴尔本人亲手修改过的，只有大约10行。

"在两年前，以这样的规模、这样的可靠性、这样的实用性，在如此短的时间内完成这个项目，是根本无法想象的，"巴尔在接受The New Stack采访时表示。

这套系统运行在moshix.tech:3270，拥有500名用户和数千条活跃讨论，至今从未宕机。巴尔每隔八周通过Claude进行一次安全审计，并已将代码开源，其他人也据此搭建起自己的BBS实例。

那10行他亲自修改的代码？是他在跨大西洋飞行途中，趁Cursor触达请求上限的间隙改动的菜单文字。此后，他再没动过一行源代码。

唯一持续存在的挑战来自3270协议——这是IBM于1970年代初制定的一套晦涩的、精确到比特位的标准。Claude偶尔仍会回退到Unicode或错位光标，这类问题已被巴尔纠正过数百次。"就像一个拿着博士学位的幼儿园小孩，"他说。但这套系统仅运行在23MB内存上，一年多来从未出现安全事故。巴尔估计，如果按传统方式开发，需要三到四名资深开发者，每人年薪40万到50万美元。

双线并行验证：亲手跑通才算数

OutSystems CEO伍德森·马丁（Woodson Martin）的"氛围编程"实验则更为系统化。他在团队创建的MCP服务之上构建了一款个人移动端应用，并同时进行了两套平行开发——一套使用OutSystems自家的AI编程工具Mentor，另一套使用Claude，两者连接同一后端。

"我已经厌倦了向那个本该帮我开发工具的人反复解释需求，"马丁在接受The New Stack采访时说，"我当时就想，'算了，我自己来。'"

这款应用是一套个人首席参谋系统，整合了客户账户情报——包括购买信号、网站行为、内部数据——并在会前为他生成一份可以在手机上随时调取的简报，取代了此前每次都要消耗45分钟的PowerPoint汇报和多轮准备会议。

马丁还在公司推行一套名为V2MOM的目标管理框架（源自他此前就职的Salesforce），其团队已将其产品化为MCP服务。在与高管进行一对一沟通前，他会通过该框架查询个人目标与公司目标之间的对齐缺口。围绕这一框架构建的智能体层，如今已帮助公司在组织层面实现变革的逐级传导。

在Codenotary，巴尔也将自身的AI辅助编程经验转化为公司层面的决策：三到四个月前，他宣布公司所有开发工作将全面转向大语言模型。他的逻辑直截了当——云计算曾将产品上市时间从三年压缩到一年，大语言模型又将其再次压缩到三个月。

"如果你不能在三个月内从零打造一款新应用推向市场，你很可能已经错过了窗口，"他说。

当被问及成功构建BBS后是否有了"程序员的感觉"时，巴尔坦然承认："没有。遗憾地说，没有——因为当我看着那些代码，里面有些东西做什么，我完全不知道，真的完全不知道。"

小工具，大改变

其他高管的项目规模更小，但出发点如出一辙。AI自动化平台Zapier联合创始人兼CEO韦德·福斯特（Wade Foster）在LinkedIn上分享了自己使用Zapier SDK在Cursor中构建个人AI首席参谋的经历。"SDK负责处理我工作中所有工具的权限认证，编程智能体处理其他一切。我只需要描述我想要什么。"

Anaconda外部传播经理杰西卡·斯蒂法诺维奇（Jessica Stefanowicz）用Claude完成了她人生中的第一个"氛围编程"项目——一个奖项追踪仪表板。该工具每周自动更新，监控申请截止日期和提交要求，并根据具体的业务动态和产品推荐适合申请的奖项，替代了原本每周约一小时的手动工作。

客服与运营平台Front的首席营销官大卫·斯莱特（David Slater）在接受The New Stack采访时介绍，他借助Notion构建了一套双智能体系统，用于在90天周期内管理50至70个OKR指标。其中一个智能体负责在双周检视会议前标记需要关注的领域、提前生成针对负责人的问题；另一个则在评审结束后，为产品、销售和高管团队三类受众分别生成定制化的状态报告——整个过程无需编写任何代码。

"我不是技术用户，没有通过写代码来构建这些智能体，"斯莱特说，"但这套系统从根本上改变了我管理部门核心运营节奏的方式。"

分析师：热情之外，风险不可忽视

对这一趋势持保留态度的分析师并非少数。

Forrester分析师安德鲁·科恩沃尔（Andrew Cornwall）在接受The New Stack采访时指出，非技术背景的高管确实在构建有实质意义的Web应用，但同时也列出了一系列风险：氛围编程产出的应用通常没有经过安全加固，往往无法通过审计合规检查，而且常常在没有预算和维护计划的情况下就被甩给CIO或CTO。最糟糕的情况是，高管使用了未经批准的AI服务提供商，从而导致公司数据泄露。

"如果氛围编程者和使用者都清楚这类应用的局限性，它们并不比他们过去用电子表格构建的工具更危险。"他补充道，更棘手的问题在于，一款外观精良的应用可能会掩盖它究竟是经过专业维护的系统，还是仅靠提示词拼凑起来的临时产物。

他的Forrester同事肯·帕梅利（Ken Parmelee）则提出了两点质疑：其一，高管往往并非独立完成开发——通常有IT人员参与其中，只是高管在内部宣传中拿走了全部功劳；其二，更根本的问题在于，大多数非开发者都会撞墙。"非开发者不具备系统性思维，"帕梅利说。一旦项目需要数据库、持久化内存或后端集成，大多数人便无法独立推进。"他们能做非常简单的应用或流程，但很多时候这并不等于真正的业务价值。"

Constellation Research分析师霍尔格·米勒（Holger Mueller）则认为，怀疑者低估了一个重要的正面效应：高管自己动手构建自动化，就不会占用开发者预算或工程产能。"企业其他项目得以维持正轨，"他说。

Futurum Group分析师布拉德·希明（Brad Shimmin）表示，其研究机构正在观察到智能体编程（即氛围编程）的快速向外扩展。根据他们近期对818名数据专业人员开展的"决策者调查"，75%的受访者表示，借助生成式AI和智能体AI工具，他们已将更多时间投入业务本身，而非编码流程。

"从趋势来看，我们在非IT专业人员、尤其是高管群体中看到了同样的加速和扩展，"他说，"这些人并非在写传统意义上的软件。在一端，他们在自动化大量任务，以释放时间和精力；在另一端，他们在用这些工具推动变革、探索新机遇。与其召开会议讨论一个新想法，不如直接构建一个可运行的原型来压力测试这个想法——如果验证成功，再将早期成果移交给IT团队进行精炼和落地实施，从而加速上市节奏。"

边界在哪里，还没人知道

巴尔对自己在这一分布中所处的位置心知肚明。"我想我算是个例外，因为应用的体量确实不一般，"他说。在他的观察中，大多数氛围编程者只是在解决一个具体的痛点——一个小而明确的应用。能够服务数百名用户的完整系统，属于凤毛麟角。

但可能性的下限仍在不断抬高。巴尔回想起几年前曾自信地告诉邻居，开发者需求永远会保持旺盛，如今他开始重新审视这个判断。"我开始觉得那也许是个误判，"他说，"因为我渐渐觉得，对开发者的超规模需求，也许正在慢慢走向尾声。"

《氛围编程》一书的作者吉恩·金（Gene Kim）对这一时刻做出了更宏观的描述："我们正在见证一场软件革命，它可能会让1990年代的互联网热潮看起来不过是一次预热。"

金在去年接受The New Stack采访时表示，AI编程代表着一场"比DevOps大10到100倍"的变革——他正在用自己的声誉押注"氛围编程"的潜力。

那些在业余时间摸索氛围编程的高管们，或许正是这场变革的先行者。

Q&A

Q1：什么是"氛围编程"（Vibe Coding）？高管们用它来做什么？

A：氛围编程是指借助Claude、Cursor等AI工具，通过自然语言描述需求，让AI自动生成代码，从而构建应用或自动化流程，无需具备专业编程能力。高管们正在用它构建个人效率工具，例如会前智能简报系统、OKR管理智能体、奖项追踪仪表板等，以绕过IT排队流程、快速实现自己的工作需求。

Q2：氛围编程构建的应用有哪些安全和合规风险？

A：Forrester分析师指出，氛围编程产出的应用通常缺乏安全加固，无法满足审计合规要求，且往往在没有预算和维护计划的情况下就被移交给CIO或CTO。最大的隐患是高管可能使用了未经企业审批的AI服务商，导致公司敏感数据外泄。此外，外观精良的应用可能掩盖其实际上只是依赖提示词临时拼凑的事实。

Q3：非技术背景的高管能独立完成复杂系统的开发吗？

A：目前来看存在明显上限。Forrester分析师帕梅利指出，非开发者通常不具备系统性思维，一旦项目涉及数据库、持久化内存或后端集成，大多数人便无法独立推进。此外，部分所谓"独立完成"的项目背后其实有IT人员的参与。简单应用和流程自动化是高管氛围编程的主要适用场景，大规模生产系统仍是少数例外。