Vibe Coding不是解放创造力，而是把开发者变成系统指挥官_服务软件

1. 当有人说“编程已死” 我更愿意说一句：死的是“打字员式编程”，活下来的是“定义价值的编程”。#大咖观察 #红衣聊AI #openclaw #ChatGPT#编程

2. 姚顺雨在腾讯首个研究：在“上下文”这事上，在座的各位都不及格

3. 柯林斯词典刚刚公布了 2025 年度词汇，竟然是 VibeCoding(氛围编程)。这个词是年初的时候由 OpenAI 创始工程师和特斯拉前 AI 主管安德烈·卡帕西提出的概念，指的是用自然语言跟 AI 对话，让 AI 帮你写代码。说实话，这个词入选，即使意料之外，同时又情理之中。毕竟今年确实是 Agent 元年，而 AI 编程也确实是最成熟和最热门的应用场景。毕竟，输入明确、反馈及时、结果可验证，编程这种高度结构化的工作天生就适合 AI。同时，看看各大厂推出的 AI 编程工具就知道了 AI 编程有多热门了。但这背后藏着一个更深刻的真相，绝大多数人都没意识到。我聊一聊这件事带给我的一点思考吧，是关于技能的本质的。1、我们一直误读了「技能」这个概念人类几千年来对技能的理解，其实建立在一个错误的前提上：掌握技能等于掌握执行步骤。学编程要背语法、记函数、理解算法。学外语要背单词、记语法、练发音。学烹饪要记配方、练刀工、控火候。我们相信只要把这些「执行细节」装进大脑，就算掌握了一项技能。但 VibeCoding 的出现撕掉了这层遮羞布。什么意思呢？原来所谓的技能掌握，本质上只是在用大脑做一件机械的转译工作。把想法转译成语法规则，把需求转译成代码逻辑，把意图转译成具体操作。这个过程消耗了人类大量的心智资源，却跟真正的创造力关系不大。一个程序员花 80%的时间在琢磨怎么写出符合语法的代码，只有 20%的时间在思考产品该解决什么问题。前者是转译，后者才是智能。2、技能的真相：目标感知力才是核心那么技能的本质到底是什么?VibeCoding 给出了答案：技能的核心从来都是对目标的精准感知能力，以及把这种感知清晰表达出来的能力。你得知道自己到底想要什么。这听起来简单，实际上极其困难。一个新手跟 AI 说「帮我写个网站」，得到的可能是一堆无法使用的代码。因为「网站」这个概念太模糊了，需要登录吗?需要数据库吗?界面风格是什么?用户路径怎么设计?而一个高手会说「我需要一个会员制的知识付费网站，包含课程列表、视频播放、进度记录功能，界面要简洁专业，参考 Notion 的设计风格」。这种精准的目标描述，本身就是顶级技能。过去我们无法分离这两种能力，因为你必须先学会写代码，才能理解什么样的需求是可实现的。但现在 AI 承担了转译工作，让我们终于看清：原来真正稀缺的从来不是执行细节，是对目标的深刻理解。3、人类智能的进化方向：从执行者到设计者这揭示了一个反直觉的真相：人类智能的进化，一直都是在不断抛弃低层执行能力，向上攀登到更高的抽象层。原始人需要记住每一块石头的位置、每一条河流的走向。现在我们有地图，这些记忆变得毫无价值。农业社会的人需要凭经验判断天气、计算播种时间。现在我们有气象预报和日历，这些技能也消失了。工业时代的工人需要精准控制力道、熟练操作机器。现在有了自动化生产，这类技能同样被替代。每一次技术革命，都是人类把低层执行能力外包给工具，把认知资源解放到更高维度。VibeCoding 只是这个过程的最新一环。它要抛弃的是「把想法转译成具体实现」这个中间层，让人类直接在「目标设计」这个层面工作。4、新的分水岭：你能想象到哪一层?这导致了一个新的能力分层：未来的核心竞争力，是你能够在多高的抽象层面上思考和表达。第一层人说「我想学编程」。他们还停留在工具层面，以为掌握工具就是掌握能力。第二层人说「我想用 AI 做个 APP」。他们理解了目标的重要性，但对目标的想象还很粗糙。第三层人说「我发现线下书店的顾客经常找不到想要的书，能不能做个 AR 导航系统，扫一下书架就显示每本书的位置和评分」。他们能精准感知到真实世界里的问题，并设计出具体的解决方案。第四层人说「书店导航只是表面需求，本质是实体书店在与电商竞争时缺乏体验优势。我们需要重新设计整个购书流程，让逛书店变成一种社交和发现的乐趣」。他们看到了问题背后的系统性矛盾。第五层人说「实体书店的衰落反映了注意力经济的结构性转变。我们需要创造一种新的文化空间形态，让深度阅读和偶然发现在算法推荐的时代里仍有存在价值」。他们触摸到了时代的底层逻辑。注意，这五层人都可能在用同一个 AI 工具。但他们创造的价值差距可能是十倍、百倍，甚至千倍。5、我们需要重新学习「学习」这件事这意味着教育的整个底层逻辑要被推翻重建。传统教育的核心是「知识传授」：老师把自己脑子里的执行步骤，灌输到学生的脑子里。这在 AI 时代已经变成了无用功。新教育的核心应该是「感知力训练」：如何精准感知真实世界的问题?如何理解复杂系统的运作逻辑?如何在混沌中辨识出有价值的目标?如何清晰表达抽象的意图?这些能力过去被认为是天赋，现在必须变成可培养的技能。因为这才是 AI 无法替代的人类智能。具体来说，未来的学习应该包含这几个维度：观察力训练学会看到表象背后的模式。为什么有些餐厅总是排队?为什么某些 APP 让人上瘾?为什么有的城市更有活力?系统思考训练理解多个要素如何相互作用。改变一个变量会引发什么连锁反应?长期后果和短期效果有何不同?意图表达训练把模糊的感觉变成清晰的描述。你想要的到底是什么?有哪些具体的衡量标准?边界在哪里?价值判断训练在多个可能的目标中做出选择。什么是真正重要的?什么是表面热闹的?什么值得投入时间?这些能力的培养，跟背单词、刷题、记公式完全是两回事。它需要大量真实世界的观察、思考和试错。6、最后的启示：技术进步在强迫人类成为更好的人VibeCoding 的出现，本质上是技术在强迫人类进化。过去你可以靠熟练度生存。做一个熟练工人、熟练程序员、熟练翻译，只要执行得足够好，就能有不错的回报。但现在这条路被堵死了。执行层面的工作，AI 都能做，而且做得更快更准。你唯一的护城河，是爬到更高的认知层面。这其实是件好事。因为人类的价值从来不在于像机器一样精准执行，而在于能够理解意义、创造意义。VibeCoding 的流行，标志着一个时代的结束和另一个时代的开始。在旧时代，掌握执行细节是能力的标志。在新时代，理解深层目标才是智能的本质。技术不是在替代人类，而是在逼迫人类找回那些真正属于人的能力：感知、理解、创造、判断。那些我们在追求熟练度的过程中差点遗忘的能力。某种意义上，这是技术对人类的一次拯救。它把我们从机械重复的执行工作中解放出来，强迫我们去做那些真正需要人类智能的事情。问题只有一个，那就是我们人类准备好了吗?#AI编程##AIGC##AI创造营##微博兴趣创作计划#

4. 硅谷巨头正疯抢高中生，斯坦福开设vibe coding课，清华AI博士甚至建议从幼儿园学起？AI海啸下，人才底层逻辑彻底变了，未来最值钱的不再是代码，而是你的“Vibe”#ai #vibecoding #秒哒 #硅谷 #AI时代学什么

5. 大模型的上下文工程，都说很重要，但相关的研究那么少，对Agent开发有什么影响，有大佬能解释一下吗？

6. 关于 VibeCoding 时代的思考，未来程序员的工作到底是什么么样的？需要什么样能力的程序员呢？1、现在的瓶颈不是写代码了以前做技术活，项目管理、需求文档、测试流程这些都很成熟，但写代码本身通常还是最花时间的部分。现在不一样了。AI 让写代码变得特别快，有时候几分钟就能生成一大段。真正拖时间的反而是代码之外的那些流程。所以当开发者，不只是会写代码和会用 AI，还得搞懂整个开发相关的工作。2、对齐（沟通）AI 写出来的代码看上去可能很专业，但不一定是你真正要的东西。为什么？因为整个流程像玩“传话游戏”：业务的人脑子里有个想法，他们告诉你，你再把这个想法变成指令告诉 AI，AI 根据你的指令写代码。中间每一步都可能“跑偏”。所以现在最重要的是：沟通清楚，让大家都对同一件事有同样的理解。3、质量保证（测试）以前写代码的过程就是不断遇到 bug、不断修 bug，顺便就把质量保证做了。现在 AI 一次能给你生成一个完整的后端或前端，看起来就像“直接能用”。但问题来了：你现在要花更多时间在测试上，确保各种情况都能跑得通。这比以前写代码本身更花时间。4、代码审查AI 写代码快，那审代码的人要看的东西当然就更多。人工看还是有必要的。但 AI 审代码也挺厉害的，能抓一些你没注意到的小问题。比如像 Coderabbit 这种工具，我自己就经常用。在提交代码前，我会在 Cursor 里让 AI 帮我审一遍。一次不够就多来几次，总能找到点问题。5、文档现在节奏快，没时间拉着几个人开半天会对齐。以前大家还会说“写自解释的代码”，不写文档也行。但现在 Claude、ChatGPT 这种工具，随便一句话就能帮你生成清晰的架构图和说明书。所以没理由再不写文档。你的每个项目都应该有：一份别人能看懂的说明和一份能让未来 AI 参与开发的背景资料。6、交付（迭代开发）传统项目管理都假设你是“做完 → 交付”。但现在 AI 让你一天能迭代五次。你跟产品经理在 v0 里画个初版，立刻就能改、能试、能看效果。所以，你需要一个真正的开发环境，随便试、随便改，快速看到结果。不是那种要等审批的预发布环境，是你可以随意玩的那种。7、总结未来厉害的开发者，不是那些“会提示 AI 写代码”的人。而是那些能：- 把别人模糊的需求讲清楚- 能测试得很全面- 能认真审查生成的代码- 能写清楚文档- 能快速做出新版本的人。因为代码已经快能自己写了，真正的工作都发生在代码之外。#科技先锋官##AI创造营##微博兴趣创作计划#

7. 提示词工程、上下文工程都过时了，现在是 Harness Engineering 的时代

8. WIRED 最新长篇报道揭示了 OpenAI 在 AI 编程工具赛道上追赶 Anthropic 的内幕。记者采访了超过 30 位知情人士，包括 Altman、Brockman 等高管，拼出了一幅少见的画面：OpenAI 这一次是追赶者。几个关键数字：Claude Code 年化收入超过 25 亿美元，贡献了 Anthropic 近五分之一的营收；Codex 截至今年 1 月底刚过 10 亿。去年 9 月 Codex 使用量只有 Claude Code 的 5%，到今年 1 月追到了 40%。差距在缩小，但远没追平。Altman 把 AI 编程称为"罕见的数万亿美元市场"，认为 Codex "很可能是通往 AGI 最可行的路径"。【1】起了个大早OpenAI 才是这件事的先行者。2021 年就推出了初代 Codex，后来授权微软做成了 GitHub Copilot。但 ChatGPT 在 2022 年底爆火后，编程团队被拆散，资源全部砸向消费级产品。内部觉得这个领域已经"被 GitHub Copilot 覆盖了"。Anthropic 走了不同的路。2024 年初用大量真实代码库训练 Claude Sonnet 3.5，6 月发布后编程能力惊艳开发者圈子，Cursor 接入后用量暴涨，Anthropic 随即开始内测 Claude Code。Brockman 自己承认，OpenAI 在用真实代码库训练这件事上"起步晚了"。【2】追赶的代价OpenAI 直到 2024 年底才认真搞编程智能体，几个分散的内部小组花了好几个月才合并成统一团队。Altman 还试图以 30 亿美元收购编程初创公司 Windsurf 来弯道超车，但微软横插一脚。微软一直靠 OpenAI 的模型驱动 GitHub Copilot，不希望 OpenAI 再出竞品。拉锯几个月后交易在去年 7 月告吹，Windsurf 创始人被 Google 挖走，团队被 Cognition 收购。【3】GPT-5.2 带来的转折真正让 Codex 追上来的是 GPT-5.2。Notion 联合创始人 Simon Last 说他和团队因此转投 Codex，理由是："Claude Code 会骗人，说自己在干活其实没干。"OpenAI 在今年超级碗投放的广告也是 Codex 而非 ChatGPT，押注力度可见一斑。Codex 的风格也有意思。研究员 Katy Shi 说虽然有人吐槽它像"干面包"，但很多工程师反而喜欢这种不拍马屁的调性，写代码需要直接的批评反馈。不过两家都在烧钱抢用户。有开发者反映 200 美元/月的套餐实际用出了超过 1000 美元的量，本质上是花钱让开发者养成习惯，再按用量收费。【4】更大的问题AI 编程智能体的影响已溢出硅谷。上个月 Claude Code 被认为间接引发了万亿美元级科技股抛售；Anthropic 宣布 Claude Code 能改造 COBOL 老系统后，IBM 股价创 25 年最大跌幅。思科总裁 Jeetu Patel 告诉员工：用这些工具不会丢饭碗，但不用一定会。安全方面，非营利组织 Midas Project 指责 OpenAI 在 GPT-5.3-Codex 的安全评估上偷工减料，OpenAI 对齐负责人 Amelia Glaese 否认了这一说法。Brockman 的感受可能代表了很多工程师的心态：这种工作方式"很解放"，但当你变成指挥成千上万个 AI 智能体的人时，"你不再深入了解具体问题是怎么解决的"，有时觉得自己"正在失去对问题的直觉"。OpenAI 内部许多工程师说自己已经几乎不手写代码，每天就是跟 Codex 对话。产品负责人 Fidji Simo 说，目标是让 Codex 最终驱动所有产品，不只写代码，而是帮人完成任务。AI 编程工具之争远没有结束，竞争焦点正在从"谁先做出来"转向"谁能让开发者真正信赖"。来源：www.wired.com/story/openai-codex-race-claude-code/

9. #IT那些事儿# OpenAI 把编程赛道拱手相让，这个决定到底对不对？【2021 年，OpenAI 内部有一个非常清晰的自我定位：我们是 AI 时代的 AWS，不是 AI 时代的 Google Docs。】基于这个判断，Codex（OpenAI 的代码模型）的商业化被交给了微软——最终变成了今天所有人都知道的 GitHub Copilot。这个决定，在当时看起来无比合理。为什么这么做是"对的"？微软给了三样东西：100 亿美元的投资、Azure 的算力（GPT-4 是靠它训练的）、以及 GitHub 上一亿开发者的入口（注：微软在 2018 年以 75 亿美元收购了 GitHub）。如果你想推广 AI 编程工具，GitHub 就是最自然的渠道。OpenAI 提供模型，微软做产品，看起来是教科书式的平台战略。而且当时大家对 "AI 写代码" 的想象顶多停留在：更聪明的 IDE 自动补全。没人觉得这是什么大事。【2022 年 11 月，一切变了】ChatGPT 上线，全球震动。它证明了一件事：模型本身就是产品。用户不在乎 API、SDK 和平台生态，他们只想直接用。OpenAI 内部战略开始悄悄调转——从"平台公司"变成"产品公司"。但编程这个赛道，他们已经让出去了。【Anthropic 抓住了这个窗口】2023–2024 年，Anthropic 重点砸代码能力。Claude 3.5 Sonnet 的代码能力突然领先，恰好撞上了 Cursor 的崛起。Claude + Cursor 两者一叠加，给开发者带来了完全不同的体验——不是"补全"，而是"协作"。而后 Agent 来了。Claude Code、Devin 这类工具开始能读整个 repo、改代码、跑命令、提 PR。这时候，Copilot 的产品设计突然显得像上个时代的东西。【OpenAI 为什么现在那么急？】因为他们终于想明白了一件事：AI 编程不是一个 feature，它是一个入口。软件开发市场规模 > 1 万亿美元/年。2024–2025 年，他们试图收购 Windsurf，重建 Codex 产品团队。但编程这个入口，已经有人在守着了。【这个故事被硅谷反复讨论，因为它复现了一个永恒的命题】平台 vs 应用——技术公司往往过早做平台，而真正的价值往往在应用层。Android 很重要，但改变世界的是微信、抖音、Uber。很多人现在认为，AI 编程就是这个时代的 Killer App。而 OpenAI 曾经拥有它，然后，亲手让出去了。

10. 谁能掌握能源、算力，还有应用生态，谁就能定义未来。 #大咖观察 #红衣聊AI #能源 #算力

11. 告别KV Cache枷锁，将长上下文压入权重，持续学习大模型有希望了？

12. 智能体上下文工程：为什么文件系统成了AI记忆的最佳载体？

13. 为什么 VibeCoding 这么火？AI 编程能够在 IT 领域这么快大规模的应用？其实，原因可能就是两点：上下文更集中和程序具有可验证性。什么意思？详细解释一下。第一个是上下文更集中。对于编程来说，工具和上下文往往在一个地方：IDE、代码库、终端。这让 AI 更容易理解和执行。但一般的知识工作分散在几十个工具里。想象一个 AI Agent 试图起草产品简报：它需要从 Slack 聊天记录、策略文档、上季度的仪表板指标，以及只存在于某人脑子里的机构记忆中提取信息。今天，人类就是那个粘合剂，通过复制粘贴和在浏览器标签页之间切换把这一切拼接起来。在这些上下文被整合之前，AI Agent 只能局限在狭窄的用例里。所以，想要让 AI 在其他领域可以更集中的规模化使用，就需要解决这个问题，或者对上下文有更好的解决方案。目前最好的解决方法就是最近比较火的 Skills 。第二个缺失的要素是可验证性。代码有个神奇的特性：你可以通过测试和错误来验证它。模型制造商用这个来训练 AI 更好地编程。但是，其他领域的很多工作，并不具有可衡量性和验证性，比如，你怎么验证一个项目管理得好不好，或者一份战略备忘录写得怎么样？我们还没找到改进通用知识工作模型的方法。所以人类仍然需要在循环中监督、引导，展示什么是好的。如果顺着这两个条件继续往下推，其实就能看到一个更大的结论：Vibe Coding 火的不是“编程”，而是它刚好踩中了 AI 最容易规模化落地的那块“甜区”。AI 并不是突然“会写代码了”，而是第一次遇到一个：上下文高度结构化、结果可以被快速验证、反馈闭环极短的工作形态。编程只是最典型的代表。你在 IDE 里敲一句需求，AI 生成代码，跑一下，报错或通过，立刻得到反馈。这正好符合强化学习和人类协同训练最舒服的环境。所以，为什么其他知识工作暂时很难复制 Vibe Coding 的成功？因为它们同时缺两样东西：- 上下文没有被收敛- 结果没有被形式化只要这两点不解决，AI 就只能当“高级搜索 + 自动补全”，而很难进入“协作生产”。所以你会看到一个很有意思的趋势：AI 在写代码、做数据处理、生成 SQL、写测试时进展飞快在战略、管理、判断、决策上却进展缓慢不是模型不聪明，而是工作本身还没被“工程化”。未来 AI 是否能在某个行业大规模落地，取决于这个行业能否被改造成“像编程一样的工作”。也就是说：- 能不能把上下文压缩到少数系统里- 能不能把“好不好”变成“对不对”- 能不能把反馈周期从“几个月”缩短到“几分钟”谁先做到这一点，谁就会诞生属于自己的 “Vibe X”。#科技先锋官##微博年度新知博主##AI创造营#

14. 「Github一周热点99期」提升ClaudeCode效率10倍的工具？

15. 虽然我自己已经完全切换到Claude Code，但是了解一下为啥还会有那么多人Cursor也能有更全面的观点，评论区说说你都怎么用的？Reddit上有个帖子：r/vibecoding社区问"为什么有人还在用Cursor而不是Claude Code？"去年Claude Code发布后，社区普遍认为它会压倒Cursor。但现实是，Cursor仍然有大量用户。从评论区大家的回答可以看出Cursor的强项：1）开箱即用 — 安装后不需要额外配置，能立即开始编码2）IDE集成最好 — 所有传统IDE功能都有，快捷键熟悉3）上手快 — 工程师5分钟内就能适应，没有学习曲线4）成本低 — 月费$10，功能够日常用5）代码补全 — 行级补全做得很好，快速迭代时很顺手而Claude Code的强项：1）推理深度 — 能理解整个项目的逻辑，不只是当前文件2）自主修复 — 出错时能自动分析和修复，不需要人工干预3）全局追踪 — 跨文件改动时能保持一致性4）测试生成 — 能自动生成高质量的单元测试5）学习成本 — 需要学会用Prompt和Agent思维Reddit的共识是：根据场景不同，选择不同。Cursor适合：✅ 日常编码和快速迭代（原型开发、功能添加）✅ 简单的脚本和工具（几百行代码）✅ 新手或想快速上手的工程师✅ 团队需要"开箱即用"的工具Claude Code适合：✅ 大型遗留代码重构（1000行+，逻辑复杂）✅ 跨文件的系统性改动✅ 自动化测试补全✅ 需要"深度思考"的复杂问题「Cursor像是IDE的助手，Claude Code像是一个高级的工程师助手。前者帮你更快地打字，后者帮你思考怎么改架构。」原文讨论：www.reddit.com/r/vibecoding/comments/1pu1g9b/people_still_using_cursor_over_claude_code_can/#HOW I AI##程序员#

16. Antropic Claude 推出新概念 Agent Skills，让 Claude 从“通用模型”进化为“可编程的专用智能体”，它通过可加载的技能体系，将人类的知识和流程转化为可复用的智能模块。1. 核心概念：Agent Skills 是一种“技能包”，由说明文档、脚本和资源组成。Claude 可以在需要时动态加载这些技能，而不是一开始就加载全部上下文。2. 作用：让 Claude 能执行特定领域的任务，比如处理 PDF、填写表单、运行脚本、执行数据分析等，相当于给 Claude 增加“专业模块”。3. 结构：每个 Skill 是一个文件夹，核心文件是 SKILL.md，包含技能的元数据（名称、描述）和使用说明；也可包含其他资源文件或可执行代码。Claude 根据任务需要，分层加载这些内容。4. 原理：Claude 先读取每个技能的基本信息，当判断某个技能相关时，再逐步加载其详细内容或脚本执行逻辑，实现「渐进式上下文披露」。5. 优势：（1）增强 Claude 的专业性与上下文理解；（2）减少 token 占用，提高执行效率；（3）让组织可复用知识，把程序性经验打包成模块化能力。6. 安全与可扩展性：Skills 可以自由创建与共享，但要注意代码安全和上下文来源；未来 Claude 还将具备自动创建、评估和优化技能的能力。Blog：www.anthropic.com/engineering/equipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills#人工智能##程序员#

17. Vibecoding绝非普通AI辅助编程工具，更不是程序员的放置类游戏，它是人类首次实现创造性认知劳动全链路异步托管，是对劳动模式、认知逻辑与文明底层范式的终极重构，彻底跳出了传统开发的实时耦合框架，构建起「发起-托管-异步执行-成果收割」的异步认知托管闭环，这才是其革命性本质。它的核心颠覆，是把开发从“开发者实时主导代码执行”，转变为“人类只做需求边界定义、顶层决策与成果验收，AI Agent全权托管全链路执行”，将开发者从代码执行者解放为价值决策者，彻底打破“时间换成果”的线性劳动逻辑，实现低认知投入、高成果回报的非对称价值创造。Vibecoding的成瘾性，绝非简单行为主义强化，而是非对称收益的多巴胺长效锚定、托管式主体性的深度建构、未完成感的异步卸载、多线任务的收益叠加四重机制共振，让人类摆脱执行琐碎的精神内耗，以决策主导创造，获得前所未有的自我效能感。这场革命重构了认知劳动：实现决策层与执行层彻底分离，创造门槛从“精通执行技能”降至“清晰定义需求”；推动认知负荷从执行细节转向价值决策，重塑人类核心竞争力；开启决策前置的创造新时代，让创造从精英专利走向全民参与，重构人类时间感知与劳动范式。同时需警惕主体性空心化、认知能力退化、行为异化、价值判断迷失四大陷阱，始终坚守：人是目的，不是工具。AI是人类能力的延伸，而非替代，守住独立思考与真实价值创造，才是这场范式革命的终极意义。#新媒沈阳聊ai#

18. AI 的本质不是算力，而是「上下文革命」

19. MiniMax M2.7+OpenClaw实战！AI到底能接管多少工作？

20. #苹果Siri升级路线图曝光#1. 苹果计划今年对Siri进行两次重大升级：iOS 26.4将新增个性化功能（含个人上下文理解、连续对话等），iOS 27将升级为完整聊天机器人，预计6月WWDC后亮相；2. 新版Siri将深度集成苹果全系统及第一方应用，支持信息搜索、图文生成、文件分析等主流AI功能，不设独立应用，唤醒方式不变；期待全新国行版Siri上线

21. Agents automation & Agent as teammate，Vibe coding 了一个多月，折腾了一个版本😄支持多需求源的自动接入，支持 AI 工作流的编排，也做了基于看板的任务自动化流转，成员的经验可以沉淀为技能和胶囊，在团队内共享。支持团队使用和个人本地使用，也支持租户管理，适合做企业版部署。目前完成度 80%，哈哈哈，估计还得肝好多个晚上😅

22. 在线开发智能代理系统遇到上下文管理难题？推荐看看 muratcankoylan 的开源项目「Agent Skills for Context Engineering」，这是一个面向生产级 AI 代理系统的全面技能库。它提供了完整的上下文工程方案，涵盖基础理解、架构设计、多代理协作、工具开发、评估优化等多维度技能，帮助你科学管理语言模型的上下文窗，实现最高效的上下文利用和智能决策。主要亮点：- 深入讲解上下文衰减、压缩和优化，避免模型“迷失中间”；- 支持多代理架构设计，含监督者模式、图谱记忆、沙盒环境等；- 提供完善的评估框架，支持LLM作为裁判进行性能对比和偏差缓解；- 包含项目开发全流程指导，从概念设计到流水线部署；- 独家认知架构技能，形式化建模代理心智状态，实现理性推理与解释；- 跨平台、通用原则，适配Claude Code、Cursor等主流代理平台。GitHub：github.com/muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering无论你是搭建单一代理还是多智能体系统，这套技能库都能助你构建、优化和调试高效智能体，推荐 AI 开发者和研究者深入学习！#AI创造营##人工智能#

23. 没想到吧，全球知名的柯林斯词典刚把「VibeCoding」选为2025年年度词汇。说没想到，也没想到，但是也并不意外，毕竟，都说今天是 Agent 元年，而 Agent 发挥价值最大的领域也确实是 AI 编程，相比于其他领域，编程领域是 AI 应用和落地最好的。原因很简单：编程是最结构化的工作。输入明确、反馈及时、结果可验证，这些特征都非常适合 AI 的学习逻辑。#AIGC##AI编程##微博兴趣创作计划##VibeCoding#

24. OpenClaw 实战：让 AI 页面“秒开即用”，实现 VibeCoding 真正闭环

25. 云小二 Aivis 的架构实践——基于上下文工程与多智能体的自主服务新形态

26. 《MCP协议与AI Agent开发》007-MCP的基本原理（MCP上下文结构与层级划分）

27. 一文搞懂什么是 Vibe Coding？

28. 产品经理必懂的30个 VibeCoding 核心概念

29. VibeCoding

30. VibeCoding

31. Vibe coding你非要用Claude opus 4.6 或 gpt-5.3-codex以外的模型...好消息

32. Vibe Coding 零基础教程学习笔记

33. AI专有名词科普，什么是 Vibe Coding？

34. 一篇92页大模型Vibe Coding技术全面综述

35. 泰和泰人文 | 解决内容分发痛点，拒绝AI垃圾

36. 少数派们都在尝试的VibeCoding

37. Vibe Coding

38. Vibe Coding 体验报告

39. Vibecoding

40. Vibe Coding

41. 3 步学会 Vibe Coding

42. Vibe Coding在央国企

43. “VibeCoding”火了？当编程变成“对话”，青少年的创造力正在被AI无限放大

44. 大型VibeCoding真人秀（8）

45. 两种Vibe Coding

46. 从解析编程到数值编程

47. 拒绝Vibecoding！2026年真正的程序员都在玩古法编程

48. Vibecoding 时代，程序员会消失吗？——从“全自动”到“半自动”的冷思考

49. “AI，给我整点x86汇编！”从业25年，一名编程教师顿悟

50. 【介绍】vibe coding是什么|常用的vibe coding工具

51. Vibe Coding, Cursor, Claude Code 对比

52. Bubble、Cursor、Vibe Coding，其实根本不是一类工具

53. 不会代码的文科老登vibe coding了一段时间之后的感受记录（如果你也想vibecoding，建议你看下去）

54. 什么是Vibe Coding？一篇给小白的完全指南（亲测有效！）

55. Vibe coding，瓶颈真的不是模型。

56. 打造高可靠 AI 助手

57. 3.5KStar！GitHub高赞VibeCoding神级指南！

58. Vibe coding 道法术，我的读后感

59. 【知享堂|AI学习笔记】免费的《Vibe Coding 零基础入门教程》，爆了

60. 烧了6亿Token，我总结出15条Vibe Coding实战经验

61. 月入9万，已经有大学生用 Vibe Coding捞到第一桶金了

62. Vibe Coding工具选型指南

63. 小白如何快速上手Vibe Coding

64. ep 7 如何选择合适自己的ai工具来vibe code

65. 小白玩转Vibe Coding

66. 没有编程基础，怎么开发自己的应用？—响指 Vibe Coding 完整指南

67. 新手小白 Vibe Coding 入门指南

68. 柯林斯词典2025年度热词：Vibe Coding （借助AI将自然语言写成代码）

69. 首篇Vibe Coding综述，讲清楚Coding Agents的前世今生

70. vibe coding 的大模型

71. 挖到 4 个 Vibe Coding 的 GitHub 开源项目，速速收藏。

72. 立刻开始学习Vibe coding！真的！求你了听我的！

73. Vibe Coding（氛围编程）哪家强？

74. VibeCoding：上下文窗口不够怎么办？

75. 2025年AI编程工具深度实战：从Cursor到Windsurf，我的效率提升300%之路

76. 一文读懂Vibe Coding：让代码更丝滑，效率翻翻倍

77. Vibe Coding入门：用AI编程工具提升开发效率

78. Vibe Coding一年，我倒贴了230块（附账单） - 哔哩哔哩

79. Vibe Coding三个段位你在哪儿

80. 2025年柯林斯年度词汇发布，“vibe coding”是什么意思？

81. Claude Code最佳实践

82. AI 做应用工具对比：为什么“第一站”比工具本身更重要 —Bubble、Cursor、Vibe Coding（响指Haisnap）

83. AI编程工具Windsurf Wave13正式发布，SWE-1.5模型限时免费开放，不仅能生成代码，还能自动修复错误、优化设计模式，支持完整软件开发流程

84. Cursor vs Windsurf vs Trae：AI编程助手终局之战，谁才是程序员的真大腿？

85. 01集：什么是vibecoding，一句话解释清楚。从今天开始，我们正式进入28天的 vibecoding 学习。今天就把什么是vibecoding讲明白。 1、2025年2月，一个叫 Karpathy 的大佬发了条推文，诞生了vibecoding这个词。 2、vibecoding与传统coding的差别：vibecoding不用背语法，只要用自然语言结构化的交流。 3、vibecoding和你有什么关系？现在它把编程的门槛拉到了接近零，只要你有想法都可以变成真的。下一集，带你看看那些零基础的人，到底用 vibecoding 做出了什么东西。看完你会觉得：这个，我也行。下集见。 #vibecoding #零基础学AI #AI编程 #产品经理 #科技下一站

86. 到底什么是vibe coding？

87. Vibe Coding：定义、演进与实践

88. 2026年程序员必学的AI编程助手：Cursor与Windsurf深度对比

89. Kimi K2.5 vs GitHub Copilot实测：大规模代码分析，到底该选谁？

90. 零基础入门 AI 编程， 10 分钟搓出粒子特效！

91. Vibe coding：一些个人实践笔记

92. 从业15年的Senior SRE怎么用Vibe Coding？这信息量简直炸了！

93. vibe coding真实感受，如果你也毫无代码基础

94. 别傻傻写代码了！用Vibe Coding这个方法，10分钟验证你的产品梦

95. AI编程助手大PK：Cursor、Windsurf、Copilot，选谁最划算？

96. 烧了几千美金学费后：我们总结了5条Vibe Coding避坑和硬核tips｜别把Vibe Coding当魔法，这里全是泪和钱包的教训！

97. Vibe Coding工具使用介绍（持续更新）

98. 每周见闻(38)：天差地别的 Vibe Coding

99. 是Vibe Coding的“氛围感”更强大，还是可视化编排的“确定性”更高效？

100. 纯小白福音！Vibe Coding 0基础到上手超详细教程

101. 我的Vibe Coding最佳实践 & 工作流

102. Vibe Coding正确姿势

103. 10分钟用vibecoding做出第一个应用很多人评论希望我出的普通人vibecoding经验分享来啦我想了很久要怎么讲最终还是决定先带大家做一个小应用而不是从概念开始讲那可能就太过于无聊了我希望这个小应用可以唤起你的vibecoding兴趣我认为兴趣是最重要的如果你顺利做出来了应用，欢迎留言如果有什么问题，也欢迎随时问我 #vibecoding #高效生产力 #AI工具 #人工智能 #AI

104. VibeCoding一周，我的认知刷新了

105. 2026 年三大 AI 编程助手深度横评：Cursor vs Continue vs Windsurf，谁才是你的终极选择？

106. 为什么我觉得 `bmad-method`、`spec-kit` 上下文模板不好用

107. 文科生也能玩vibe coding！2小时搞定开发部署全流程整体步骤： 1、用IDE工具开发出一个网页项目：小白建议用简单需求和目前能最快用上的AI编程工具（Trae、智谱GLM、antigravity、cursor等），先快速跑通流程再说 2、准备环境：在terminal里面检查环境（Node.js、python、Git） 3、部署到GitHub云端仓库：在 GitHub 创建一个 Repository ，把项目推送到云端 4、Vercel 部署：通过github登录，获取公开域名，允许公开访问 5、把项目地址分享给别人测试使用经验总结： 1、从最简单的需求开始，要用最快的速度跑通流程，得到正反馈，再慢慢上手做复杂项目 2、开发项目的时候，先让AI写出prd文档，确认后再开始执行开发。 3、用好AI助手，AI first #抖音知识年终大赏 #ai新星计划 #文科生 #vibecoding #AI编程

108. 终于把Claude Code本地跑起来了，看看缺少哪些文件，如何修复

109. 做了一个Vibecoding神器！一键生产专业文档

110. 20个Vibe Coding工具大横评，选错了全白费

111. 零基础厂妹vibe coding从入门到入门的白痴教程。。。过年无聊不如研究如何手搓一个同人女模拟器。。

112. 终于有人盘点vibecoding的价格了！

113. Vibecoding如何持续迭代？0代码保姆级教程

114. Claude Code 被吹上天，但我还是选 GitHub Copilot

115. 解决私有技术平台的vibecoding问题

116. vibecoding3个月到底花了多少钱？💰💰 给vibecoding观望者或者小白一个定心丸初始花费真不多。目前3个月总共花费2000元不到当然没算谷歌的300美金增额😂 但是可预计的是，接下去的费用可能会上涨。得做好api调用的控制。 #vibecoding #零基础学AI #AI编程 #产品经理 #为自己花钱

117. 【基于Qoder + RDS Supabase 构建 Vibe Coding 项目】VibeCoding是AI驱动的编程新范式，开发者通过自然语言描述需求，由AI完成全栈开发。结合Qoder与 RDS Supabase MCP Server，可填补前后端断层，实现高效全栈应用生成，显著降低开发门槛，

Vibe Coding不是解放创造力，而是把开发者变成系统指挥官

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