氛围编程：借助ChatGPT，一小时构建iOS卡路里追踪应用

氛围编程掀起热潮 近期，氛围编程成为硅谷热门话题，这一概念由AI大神AndrejKarpathy提出。他亲自示范，在毫无Swift编程经验且未查阅文档的情况下，通过与chatgpt多轮对话，仅用1小时、400行代码，就完成了首个iOS卡路里追踪应用的开发并部署到手机。

ChatGPT助力应用开发Karpathy分享了与ChatGPT对话开发应用的过程，涵盖启动应用、功能增强、数据持久化、部署到手机等环节。ChatGPT从安装启动Xcode、配置项目开始，提供基础代码搭建原型，还按要求给出功能代码及建议，实现明暗模式切换等功能，并指导数据存储与应用部署。

网友积极参与实践 随着氛围编程走红，众多网友投身其中。开发者Luke VanIn用Claude编写约1万行代码构建游戏，xAI工程师kache实现动态重新加载逻辑，Louie Bacaj用Claude 3.7+o1Pro几小时做出益智游戏，还有角色扮演等小游戏也通过氛围编程完成。

氛围编程的界定并非所有AI辅助编程都是氛围编程。Karpathy认为，完全沉浸其中、不审查LLM产出代码构建软件才是氛围编程，而专业软件工程师使用LLM开发需遵循严格流程，二者有本质区别。

氛围编程的价值 氛围编程具有重大意义，它让普通人也能完成定制化任务，降低编程学习门槛，还能帮助资深工程师了解模型能力边界，值得不同水平的开发者体验。