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Vibe Coding: intention instead of implementation
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AI
DOI：10.1515/icom-2026-0018.png)
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摘要
En 中文
大语言模型（LLMs）和AI辅助开发工具正在重塑设计师和UX专业人士的工作方式。在“Vibe Coding”这一术语下，我们描述了一种实践导向的工作模式，其中功能原型和软件工件主要通过与大语言模型（LLM）进行迭代、自然语言对话而产生。基于真实项目，本文从两位UX从业者的角度审视了Vibe Coding。我们的观察表明，Vibe Coding并非技术断裂，而可以被理解为快速原型设计的持续延伸。关键区别在于劳动分工：重点从手动实现转向意图表述、情境引导和持续质量评估。同时，多样化的用例揭示了明显的局限性。如果没有定义好的UX流程、用户理解和明确的质量标准，Vibe Coding很快会产生功能上可行但通用的输出。基于实践经验，我们提出了意图-情境-质量（Intent-Context-Quality）模型，并讨论了哪些能力在Vibe Coding中变得尤为重要，哪些则依然处于核心地位。本文基于真实项目提出了实践性反思，批判性地考察了Vibe Coding在专业UX环境中的运作方式，并为从业者和研究者提供了可转移的见解。
Keyword:
Vibe Coding
AI-assisted design
conversational prototyping
human-AI collaboration
UX skills
design-development convergence
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