Vibe Coding能降低非专业开发者编程门槛吗？全网观点大PK_服务软件

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35. 【系统扫盲】VibeCoding入门指南

36. 何为Vibe Coding？以及我们可以用来做什么

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38. Vibe Coding

39. Vibecoding案例

40. 我的免费 Vibe Coding 教程，爆了！

41. Vibe coding零基础入门

42. 什么是 Vibe Coding？

43. 今天重点推荐一个

44. 2026 了，vibe coding一定要好好用起来

45. 谈谈 vibe coding

46. 【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，

47. Vibe Coding

48. 2025年柯林斯年度词汇发布，“vibe coding”是什么意思？

49. 什么是Vibe Coding? 给初学者的完整手册

50. 极智编程

51. 从AI辅助编程到Vibe Coding

52. 聊一聊AI Coding、Vibe Coding的实践感悟，文中附AI编程工具和10个使用技巧

53. 什么是VIBE CODING

54. 浅谈 Vibe coding

55. 6款Vibe Coding工具让开发从从容容游刃有余

56. vibe coding开局爽，后期难

57. Vibe Coding专用IDE来了！非程序员的编程革命进入2.0时代

58. 法律人的新神器来了

59. 一文搞懂什么是 Vibe Coding（附主流工具对比）

60. 2026年Vibe Coding实战

61. 我的 AI 编程工具分享（Vibe Coding）

62. AI 时代的编程双雄

63. 我的 Vibe Coding 教程开源了！

64. 如何开始氛围编程（Vibe Coding）？一篇真正适合新手的入门指南

65. Vibe Coding完全指南

66. 为什么你要立即开始 Vibe Coding

67. 月入9万，已经有大学生用 Vibe Coding捞到第一桶金了

68. VibeCoding

69. 普通人不需要vibe coding

70. 一家估值超过 1.4 亿美元的初创公司高级工程师，实际上是如何使用 AI 编码的（95% 是“vibe Coding”，但有体系）我昨天在共享办公空间里遇到一位高级开发者，他在一家融资超过 1.4 亿美元的初创公司工作。他已经编程 8 年多了，并提到自己现在基本上有 95% 的时间是在“凭感觉写代码（vibe coding）”，但速度却比以往任何时候都快。我很好奇，就请他详细讲解一下自己每天的实际工作流程——毕竟大家总在争论 AI 编码在真正的公司里到底有没有用。结果发现，他有一套既具体又灵活的流程。大多数新功能，他都是直接在终端里与 Claude Code 对话——描述他想构建的内容，然后让 Claude 生成一个粗略的结构。他不会追求完美，只要能达到 70% 的完成度，不被实现细节卡住就行。然后他会切换到 Cursor 进行清理。他说关键区别在于：他能实时看到 AI 写代码，而不是事后收到一大堆需要人工审查的代码块，这样可以立刻发现奇怪的“幻觉”问题。让我震惊的是——他还用 AI 工具来审查 AI 生成的代码。听起来多此一举，但这些工具能捕捉到不同类型的问题。他尝试了很多代码审查工具，最后选择使用 Coderabbit 的 VSCode 插件来做快速检查，然后提交到 PR，由 Coderabbit 的 GitHub 应用进行更详细的分析。测试流程仍然完全由人类负责。所有代码在上线前都会通过完整的测试套件。AI 只是在辅助编写测试，但最终的部署决策仍由人类决定。他提到他们现在功能发布速度提升了大约 40%，但不是因为 AI 在做架构决策，而是因为 AI 处理了重复的实现部分，工程师可以专注于系统设计和代码质量。他说，采用这种工作流的初级工程师升职更快，因为他们可以通过专注于设计，让 AI 处理枯燥的部分，从而交付出接近高级工程师水平的成果。他们的初创公司大约有 80 名工程师，这种方式正在各个团队中逐渐成为标准。有没有其他人在公司看到类似的工作流？我特别好奇“AI 审查 AI”这部分，虽然听起来违反直觉，但似乎确实有效。#人工智能##程序员#

71. 灵光一夜爆火，一句话就能做出小应用，当AI发展得越来越快——你就知道，孩子真正要练的，从来不是技能本身#近6成程序员称不会给孩子报AI编程课 #AI时代教育 #灵光#孩子要学什么

72. 英伟达“护城河”要塌了？但这次是老黄自己动的手【X.PIN】

73. TRAE中国版白送SOLO，一人指挥一支AI大军重磅消息！SOLO终于上线TRAE中国版了，Waitlist免费开放中本期视频实测TRAE的新版本，亮点很多 1、先规划再动手的 Plan 模式 2、带专家团一起干活的 Subagent 子智能体 3、DiffView 差异视图 4、多任务并行 5、上下文智能压缩长时运行不掉链子 SOLO终于把AI从“瞎干活的外包”变成了“懂协作的队友” #AI #人工智能 #TRAE #AI编程 #vibecoding

74. AI圈排第一的KOL，履历和表达含金量都很高的Andrej Karpathy发了一篇年度总结，列出了2025年大模型行业最重要的6大技术成果，写得非常通俗易懂：1、RLVR（可验证奖励强化学习）今年以前，大模型的主流训练方案，就那三样——- Pretraining（预训练），爬完全网数据，学会怎么预测；- SFT（监督微调），找人给模型提供参考答案，推动过拟合；- RLHF（人类反馈强化学习），模型生成多个答案，人类打分，让它开悟；RLVR提供的新方案，是让模型去做存在标准答案的复杂数学题，得出结果后再去核对答案，通过这种明确的试错，模型开始演化出了推理能力。而RLVR的普及，吞掉了今年的大多数算力消耗，并为使用者新增了「让模型思考更久一点」的质变按钮，OpenAI的o1开创了这条路线，到o3则是真正的拐点。2、锯齿状的智能今年开始意识到，大模型并不是智能生物，它更像是一种被召唤来的幽灵。人类的智能，是为了在恶劣的自然环境里生存下来而持续进化的，但大模型的智能，是为了模仿人类说话、在做数学题时拿到奖励、为了在基准测试里考高分而设计的，所以这让大模型呈现出「薛定谔的聪明」——一方面可以理解最难的奥数题，另一方面连一个单词里有几个r都数不清楚。所以基准测试的意义确实不大了，所有公司都在刷题，甚至把训练都放在特定的数据集上，这么搞下去，AGI来不了。3、Cursor比这款产品的成功更有价值的是，今年有很多AI原生服务开始标榜自己是「xx行业的Cursor」，这意味着大模型在应用层的渗透已经开始了。Cursor跑通的商业逻辑，是为垂直市场封装大模型这门生意，像一个产品经理的角色，负责把技术变成即插即用的生产力工具。未来的搭配可能是这样的——大模型厂商负责教育出具有普遍能力的大学生，而Cursor这样的公司则负责把这些大学生培训成可上岗的实习生。4、Claude CodeClaude Code是迄今为止最让人信服的Agent，它运行在本地设备里，理论上来说，你能用键盘和鼠标做什么事，它也能做到。对比之下，我会认为OpenAI有点走偏了。OpenAI太想把一切都塞到ChatGPT里了，以致于Codex、Agent等新技术都倾向于放到云端，而不考虑本地部署。在通用对话框里完成一切当然很有AGI的感觉，但现实是，我们依然处在一个模型能力不算稳定、上下限差异巨大的中间时刻，端到端的智能体可能是更优解。这不是说本地和云端哪边更好的问题，用户的数据仍然主要存放在本地——代码、密钥、上下文、生产环境这些——Anthropic搞对了优先级，把Claude Code放进了一个优雅的命令行界面里，摆脱了只能用浏览器访问的困境。能干活的大模型，就应该变成这样的「田螺姑娘」。5、Vibe Coding这是我在推特上随口发明的一个词，没想到火得不行，此处应有掌声。Vibe Coding让编程不再只是少数专业程序员的特权，任何不懂代码的人都能驾驭编程能力为己所用，这就叫「权力归于人民」。和以前的技术革命不同，这一次，普通用户能从大模型里获得的益处要远远高于专业人士和大型公司，代码生产的廉价化，让我们实现了软件自由。举个例子，我为了找一个Bug，专门通过Vibe Coding写了一个程序，而它在完成使命之后，就可以被扔掉了，像一张废弃的餐巾纸。这会彻底动摇软件工程师的职位要求。6、Nano Banana你们都把Nano Banana当成一个牛逼的图片模型，但在我眼里，他是大模型「GUI化」的雏形，直接通向人类与AI交互的图形界面。大模型基于语言文本，所以天然喜欢对话格式，但人类不是这样的，人类是爱发出「太长不看」这种怪叫声的生物，与费时费力的文本相比，我们更喜欢通过视觉消费信息。这也是Dos被Windows取代的过程。未来的大模型，会从自己的舒适区走出来，转而用人类喜闻乐见的格式来输出信息，比如图表、简报、动画、网页这些，Nano Banana是第一个把信息处理和图像表达融合起来的模型。这是2025年最难以置信的标志性事件，没有之一。总之，这是一波未平、一波又起的一年，大模型的能干和愚蠢都远超出了我的想象，这个行业连10%的潜能都还没有发掘出来，要做的事情还有很多，记得系好安全带。

75. 为什么我会感觉vibe coding让程序员越来越浮躁了？

76. OpenAI 首次曝光 Sora 幕后：4 人 28 天搞定产品，Vibe Coding 可能已经过时了

77. Vibe Vibe专题站Vibe Coding 是2025年最火的编程新方式，核心理念是用自然语言描述需求，让AI生成代码，开发者负责想法，AI负责实现。这样既零门槛又高效，适合设计师、产品经理、文科生等零基础人群，也适合有一定基础的开发者系统提升全栈能力。Vibe Coding 全栈实战教程分为基础篇和进阶篇。基础篇从“什么是代码”开始，教你如何用AI做出第一个作品，掌握最小可行产品（MVP）思维，避免功能膨胀，快速验证想法。进阶篇则深入Next.js、TypeScript、Prisma等现代技术栈，涵盖企业级开发流程、安全意识、测试部署，让你具备独立开发完整产品的能力。项目强调安全意识，从第一天起教你保护用户数据，避免常见漏洞。未来还将推出交互式教学，包括动画演示前后端交互、数据库沙盒操作、架构图解和核心概念对比，帮助理解复杂技术细节，提升学习体验。Vibe Coding 不仅是技术训练，更是一种思维转变——从写代码的码农，到指挥AI的产品设计者。它让开发变得更智能、更高效，也更适合创业者快速搭建MVP，避免资源浪费。该项目由多位高校优秀学子联合打造，欢迎社区贡献和反馈，持续优化内容和互动体验。🔗 vibevibe.cn

78. AI Coding不再丑，TRAE一键还原高保真产品经理、设计师狂喜！ TRAE竟然能把Figma设计稿直接变成一个活生生的网站。从像素级还原到交互动效，从数据库、管理后台到支付变现，全程托管，指哪打哪让AI成为你的10倍员工，这玩意儿，旦用难回！ #AI #人工智能 #AI编程 #TRAE #Figma

79. Google Antigravity 的中文教程已经上线了。适合把 Vibe Coding 当作下一步技能来学的人。视频从环境安装一直带到第一个可运行的 App，全程中文讲解，降低了语言门槛，方便上手。视频里的主要内容包括：- 零门槛的中文环境配置，跟着做能把开发环境搭起来；- 介绍一个把多种能力合并到一起的工作流（四合一思路），便于理解它的用途；- 演示 AI 自动操控浏览器的实际流程，能看到 Agent 如何执行任务；- 完整实战：一步步开发一个“航班追踪器”，包含从思路到实现的落地过程；- 进阶部分讲到并行化的做法，适合想做复杂任务编排的用户参考。为什么值得看？因为它把从入门到实战的步骤连起来了，能让你更快把概念转为可运行的项目。注意：这套教程是学习工具和工作流的一个路径，不等同于万能解决方案。看完后最好跟着做一遍，把学到的流程应用到自己的小项目上。#科技先锋官##AI创造营##微博兴趣创作计划# 默庵·超级个体的微博视频

80. AI 编程真的有用吗？Cursor｜TRAE 深度实测！

81. #傅盛说中国AI应用迎来要爆了时刻##技能五子棋被AI实现了# “中国的AI应用能力是最强的”，这话是中国AI界的领军人物傅盛说的。有多牛呢？仅凭一句话，30秒钟的时间就能让AI把技能五子棋做成一个真实的小游戏，还能融入各种飞沙走石、力拔山兮的技能。不用写代码，直接下指令即可完成编程全流程，这在我最开始接触编程的时候简直是天方夜谭。所以我们明显能感觉到在如今的中国，AI正处在全面井喷式爆发的前夜，每隔一段时间，我们都看到AI意想不到的新能力。普通人不用专门学习编程，也能AI创造新东西，赶紧来全身心的拥抱AI吧。

82. 当OpenAI们还在拼谁烧的钱多中国工程师已经在拼谁的方法更巧。#大咖观察 #红衣聊AI #OpenAI #kimi

83. 轻松学会！高手都在用的AI编程大法！

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

85. Vibe Coding 终极指南 V1.2开发者在与 AI 搭档编程时，经常面临规划混乱、代码难维护的问题。Vibe Coding 是一个以规划为核心，结合系统提示词和模块化设计的终极 AI 编程工作流程，帮助你从想法到可维护代码，形成一条清晰可控的流水线。它提供了丰富的提示词库，涵盖需求澄清、开发计划、代码实现、测试验收等全流程，确保 AI 不会失控，项目结构清晰且易于扩展。无论是 CLI 还是 VSCode 扩展，都能顺畅体验。主要特点包括：- 以规划驱动开发，避免 AI 自主引发混乱；- 完善的系统级提示词集合，规范 AI 行为边界；- 闭环交付流程，从需求到测试全覆盖；- 共享记忆库，实现人机同步的项目上下文；- 支持多种 AI 模型和环境，灵活高效。项目地址：github.com/tukuaiai/vibe-coding-cn/tree/main适合开发者、团队和 AI 协同工作场景，助你打造可审计、可复盘、可持续的 AI 编程新体验。

86. PSI引擎吊打LSP，JetBrains为何在AI编程时代被Claude Code反超？

87. Vibe Marketing 的综述“Vibe marketing”是一个新兴概念，类似于 vibe coding 的方法论，将 AI 驱动的自然语言提示和迭代实验扩展到品牌营销领域。它强调通过描述“vibe”（氛围、直觉或情感共鸣）来快速生成、测试和优化营销内容，而非传统的手动规划和执行。该术语于 2025 年初开始流行，主要源于科技和营销社区的讨论，如 Greg Isenberg 在 X 上的推广。以下基于 2025 年 9 月当前公开信息，对其技术原理、现状、可行性方法及相关工具进行综述。技术原理Vibe marketing 的核心是利用 AI 代理和自动化工具，将人类创意转化为可执行的营销输出。类似于 vibe coding 的提示工程，但焦点在情感连接、品牌叙事和受众互动上。关键原理包括：自然语言协作：营销人员用日常语言描述目标 vibe（如“创建一个针对年轻消费者的轻松、真实的美妆活动，强调社区和可持续性”），AI 生成内容、广告、登陆页或社交帖子。底层依赖 LLM（如 GPT 模型）和计算机视觉工具，分析文化趋势、受众情绪，并匹配品牌声调。自动化迭代循环：AI 不止生成，还测试绩效（如 A/B 测试广告变体），并基于反馈（如点击率、情感分析）自动优化。涉及工作流自动化，处理从内容创建到分发的一切，减少人为干预。情感与数据融合：结合 AI 的数据驱动（如分析竞争广告、客户痛点）和人类直觉（如文化相关性），创建“磁性”体验。风险包括内容泛化不足，导致品牌不一致或低质量输出。这一原理使营销从资源密集转向敏捷，但依赖 AI 的情感理解能力，目前仍需人类监督以确保真实性。现状Vibe marketing 于 2025 年初兴起，已从概念进入实际应用，尤其在初创企业、电商和美容行业。当前现状包括：采用率：小型团队和 solo 营销人员使用它加速原型（如生成整个数字产品发布，包括销售页和广告序列）。报告显示，它可将营销周期从数周缩短至数天，成本降低 10 倍。例如，美容品牌使用 AI 生成产品图像和公式，快速响应趋势。挑战与争议：批评者认为它是“炒作”，无法完全取代人类信任构建，且 AI 工具在长期使用中表现不佳（如生成低质资产）。过度依赖可能导致内容同质化或忽略深层受众洞察。另一方面，积极案例包括 B2B 增长，使用 AI 混合情感与速度，降低客户获取成本。扩展领域：已扩展到社交媒体自动化（如小红书或 Twitter 内容生成）和全渠道活动。预计到 2026 年，它将成为主流，招聘“vibe marketer”职位增加，这些角色结合工程、设计和分析技能。成熟度中等，适用于快速迭代场景，但关键系统（如金融品牌）仍需谨慎。可行性方法Vibe marketing 高度可行，尤其适合 lean 团队或 solopreneurs，但需结合人类判断避免 pitfalls。方法类似于 vibe coding 的指数级实验：快速生成-测试-迭代。以下是主要方法：基本流程：定义 vibe：用提示描述目标受众、情感基调和结果（如“创建一个病毒式 Instagram 赠品活动，针对 Z 世代，强调兴奋和社区”）。AI 生成：工具自动创建资产（如广告、帖子、登陆页）。测试与迭代：运行 A/B 测试，分析指标（如互动率），反馈给 AI 优化。部署与监控：自动化分发，实时调整。最佳实践（基于指南）：精确提示：包括具体细节（如渠道、证明元素、社会证明）以提升输出质量，避免模糊。混合方法：AI 处理执行（如内容生成），人类聚焦策略（如痛点分析、信任构建）。对于复杂活动，从 vibe 原型开始，然后人工精炼。风险管理：整合情感分析工具检查真实性，使用数据验证（如转化率）而非仅靠 vibe。强调频率和社会证明，以构建长期信任。适用场景：快速测试想法、病毒营销、内容规模化；不适合高风险品牌（如需精确合规）。评估可行性：简单任务成功率高（如生成广告变体）；复杂项目需多次迭代，效率可提升 5-10 倍，但输出需验证以确保情感共鸣。总体而言，非技术人员可上手，但专业营销需融入现有栈以最大化效果。相关工具以下是支持 vibe marketing 的常用工具，多为 AI 驱动的工作流和生成平台。使用表格比较关键特性：LindyAI 代理平台，支持自动化营销任务，如生成广告和分析竞争。复杂工作流，集成多渠道。学习曲线，需自定义。全栈营销，内部工具。Taskade工作流构建器，用于 AI 协作生成内容和自动化社交发布。易用，非码农友好。免费版限额。内容创建，团队协作。n8n开源自动化工具，构建营销工作流，如抓取数据并生成个性化信息。灵活，自定义强。需要基本技术知识。数据驱动营销，自动化。Zapier无码集成工具，连接 AI 与营销平台（如自动运行 IG 赠品）。快速设置，广泛集成。高级功能付费。入门级 vibe，跨渠道。Phantom Buster数据抓取和自动化工具，用于分析竞争广告并生成变体。竞争情报强。隐私合规风险。广告优化，领英营销。JasperAI 内容生成器，专注于营销文案和创意。品牌声调匹配好。输出有时泛化。文案、社交帖子。Creati创意工具，将图像转为电影式故事和品牌音频。视觉营销高效。专注创意，非全栈。病毒活动，美容品牌。SynthMindAI 代理，帮助运营社交媒体，如小红书/Twitter 内容生成和自动化。跨平台，爆款模板分析。新兴，稳定性待验证。社交自动化，内容研究。这些工具多免费试用或开源，预计未来将更集成（如实时情感反馈）。建议从 Zapier 或 Lindy 起步，结合 vibe coding 工具如 Bolt 以增强。总之，vibe marketing 代表营销的民主化和加速趋势，推动品牌更敏捷地响应文化，但需平衡 AI 效率与人类情感深度。未来随着 AI 进步，其在品牌领域的应用将更成熟。

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92. AIStudio 新推出的 Vibe Coding 功能，可以直接在网页上开发功能，并且能实时预览结果，将做好的应用分享给其他人，你也可以基于其他人的应用去二次开发，在 Gallary 中也许能发现一些有趣的应用。访问地址：网页链接

93. 大神 Miles 分享了他的 Vibe Coding 提示词，并称这是“迄今为止他用的最有感染力的编程提示”。认真读完一遍，确实非常值得借鉴： 1. 角色定位升维：技术合伙人不是我们习惯说的“技术专家”，而是“技术联合创始人”。这个身份站位更高，意味着要和我一起想产品、做决策，而不只是写代码。 2. 执行流程清晰：Discovery → Planning → Building → … 整个过程被拆解成标准阶段，潜台词就是：别瞎折腾，按规范的产品/工程流程一步步来。 3. 沟通方式明确：我做决策，你来实现把我当成产品负责人，AI/开发是技术合伙人：用通俗语言解释技术方案、在关键节点同步、提供选项而不是替我拍板。外加一套清晰的 Rules：要做是真正可用、拿得出手的产品，并且始终让我在知情和掌控之中。这种提示词设计的核心，就是让 AI 不再只是“写代码的工具”，而是一个靠谱、专业的技术合伙人。

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99. Vibe Vibe —— 人人都能学会的 AI 编程（Vibe Coding）指南在线阅读： www.vibevibe.cn/Datawhale的教学项目，这是一份面向零编程基础学习者的 AI 辅助编程系统化教程，从「我有一个想法」到「我做出了一个产品」，让人人都能成为 Builder。本教程分为四大板块，采用渐进式学习路径设计。基础篇:Vibe Coding 启示录(写给所有人的 AI编程入门) （目前完成的基本上是这部分）进阶篇:Vibe Coding 全栈实战教程（坑）实践篇:分人群项目实战（坑）优质文章篇:精选学习资源（坑）#科技先锋官#

100. 对你而言， Vibe Coding 的乐趣是什么？

101. 再见，程序员！硅谷全员AI Coding，卡帕西宣告9级地震来了

102. 5个让我们真正掌控AI开发的关键思维转变（读beyond.addy.ie后感）氛围编程（Vibe Coding）很厉害，让我们开发速度飞快！然而，这种初期的速度感往往是一种幻觉。当项目进入深水区，那些依赖直觉跳过的细节开始反噬：难以追踪的bug、混乱的架构、潜在的安全漏洞……项目很快就会陷入停滞。这种从快速起飞到寸步难行的困境，正是氛围编程的陷阱所在。如何超越氛围编程的局限，从一个AI工具的使用者，转变为一个能够真正驾驭AI、构建生产级应用的工程师，记住这5个关键。1. 警惕“70%陷阱”：快速原型之后是真正的挑战氛围编程能让我们迅速完成大约70%的工作，一个看起来功能完备的应用很快就能呈现在眼前。但这正是“70%陷阱”的开始。剩下的30%会变得异常艰难，并暴露出几个典型的困境：- 退二进一模式（修复一个bug却引入了更多新bug）；- 隐性成本（需要深厚的工程经验才能确保代码的可维护性）；- 收益递减（AI工具对资深开发者的帮助远大于初学者）。这部分工作需要的是真正的工程深度，而不仅仅是漂亮的提示词。正如指南中一句极具冲击力的警告所言，我们必须对此保持警惕：“Vibe coding is fun until you start leaking database credentials”需要明确的是，氛围编程本身并非低质量的代名词。它只是AI辅助开发光谱中的一端，非常适用于快速创建原型和验证想法。但对于需要长期维护、要求稳定和安全的生产级系统，我们必须超越它，采用更严谨的工程方法。2. 黄金法则：先规划，后编码与AI协作的最高效方式，不是直接命令它写代码，而是先让它给出一个计划。这是从被动接受到主动掌控的关键一步。直接索要代码，我们将失去对架构和技术选型的控制权；而要求计划，则意味着我们始终是项目的掌舵人。比如：- 糟糕的提示：“给我做一个待办事项应用” - 最佳实践：“给我提供几个待办事项应用的架构选项，从最简单的开始。先不要写代码——只概述方法，然后问我选择哪个方向。” 或直接提供一个迷你产品需求文档 (mini-PRD)为什么“规划先行”如此重要？因为它迫使AI首先呈现其思考过程和架构选择。我们需要记住一个关键数据：十有八九，AI会默认推荐一个过于复杂的方案，我们需要主动要求它进行简化。通过审查计划，我们可以指导它简化设计，确保技术栈符合我们的团队标准，并从一开始就保证项目走在正确的轨道上。这能帮我们避免在错误的方向上浪费大量时间，最终推倒重来。3. 思维升级：从“提示词”到“上下文工程”如果还停留在琢磨如何写出“完美提示词”的阶段，那么是时候进行一次范式转变了。专业的AI辅助开发，核心在于从传统的“提示词工程”升级到“上下文工程”（Context Engineering）。前者是静态的、依赖反复试错的；而后者则是动态的、系统化的，旨在为AI构建一个完整、精准的“信息环境”。可以把AI模型想象成CPU，它的上下文窗口就是RAM内存。我们的任务就像一个操作系统，在处理每个任务时，精准地将必要的数据加载到这块内存中。加载的上下文越是相关和精确，CPU（AI模型）处理任务的效果就越好。具体应该向AI的“RAM”中加载哪些信息呢？- 相关的代码文件和片段- 设计文档和数据库模式 (schemas)- 完整的错误信息和日志- 期望的输出示例通过系统地管理上下文，而不是零散地提问，我们将获得质量和稳定性都远超以往的输出结果。4. 把AI当作“初级开发者”同事一个非常实用的心态是：将AI生成的代码，视为一位充满热情但经验尚浅的初级开发者的产出。它能快速完成任务，但它的代码绝对需要我们这些资深开发者来把关。这意味着，最终的责任在我们身上。作为项目的负责人，我们的核心职责包括：- 严格审查代码：主动检查代码中是否存在安全漏洞、性能瓶颈和潜在的逻辑错误。不要盲目相信AI会自动遵循最佳实践。- 无情地测试：在AI完成每一次修改后，都必须运行测试。正如指南中一个关键警告所言：“Critical: No matter what you do, you'll hit situations where AI breaks your app.” 小步迭代、频繁测试是避免灾难的唯一方法。- 确保质量标准：验证AI生成的代码是否符合团队的编码规范、可维护性要求和整体架构设计。我们是质量的最后一道防线。AI是一个强大的执行者和加速器，但它增强的是我们的能力，而非取代我们的专业判断。最终，构建出高质量软件的，依然是我们的经验和决策。5. 一个被低估的技巧：用“视觉”引导AI在与AI的协作中，我们常常忽略了一个简单但极其有效的沟通方式：视觉。俗话说“一张图片胜过千言万语”，这句话在AI辅助开发中同样适用。为AI提供视觉上下文，往往能一次性解决那些需要反复用文字描述才能说清的问题。这是一种非常强大的技巧，因为它能以最直观的方式传达我们的意图。下次遇到与UI相关的问题时，不妨试试以下几种方法：- 附上产品模型的截图或设计稿- 直接从Figma等设计工具导入设计- 提供包含错误的浏览器实时截图当我们向AI展示一个带有错误信息的界面截图，并要求它修复时，它能立刻理解问题的具体场景，从而给出更精准的解决方案。这种提供“单次解决方案”（one-shot solution）的效率，是纯文本沟通难以比拟的。总之，真正的AI辅助开发，其核心是一场深刻的思维转变。我们正在经历两个关键的演变：- 从关注“实现”（Implementation）到关注“意图”（Intent），- 以及从“编码”（Coding）到“策展”（Curating）。这五个关键点，共同指向一个未来：开发者将更多地扮演架构师和系统策略师的角色。未来的工作流将演变为：由我们来定义清晰的意图和目标，而AI则作为我们最得力的助手，负责规划路径、生成代码、执行测试。我们将从繁琐的编码工作中解放出来，专注于创造性的问题解决和系统设计。#ai创造营# #程序员#

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106. 今天看到一篇文章，作者（Joe Mag）是亚马逊的一位工程师，他所在的一个资深工程师团队，过去三个月里借助 Coding Agent，代码产出效率是普通高效团队的 10 倍。但作者可不像傅老板那样说人类程序员要被替代，毕竟人家是专业程序员，他反而是来浇冷水的。他用亲身经历告诉我们：当你的速度提升 10 倍时，你面临的风险和瓶颈，可能也放大了 10 倍。并且“AI Coding”带来了新的变革”——它彻底改变了软件工程中关于“成本”和“收益”的传统计算方式。他们的用法是这样的：他自己提交的代码里，有 80% 是 AI 写的。但这绝不是“Vibe Coding”。他们管自己的工作流叫 “Agentic Coding”（智能体编码）。AI 在这里扮演一个“能力超强、但没有责任感”的初级程序员。人类工程师则是那个经验丰富的“技术主管”或“架构师”。工程师的工作流变成了：1. 拆解任务（自己先想明白，或者和 AI 一起头脑风暴）。2. 给 AI 下指令。3. 逐行审查 AI 的输出。4. 反复迭代，直到对质量完全满意。5. 最终提交PR，并为这些代码负全责。这里面人的作用是最重要的，并没有闲着，只是把工作重心从手写代码转移到了“提要求”和“代码审查”上。我以前打过一个比方：如果说 AI 编程就像汽车引擎一样，可以越来越快，但是软件项目交付速度并不会跟着一起变快，因为汽车跑得快，光引擎快还不够，还要考虑路况、司机的能力。作者在文章中也用了一个类似的比喻：> 当你在赛道上以 200 迈的速度狂飙时，你需要巨大的“下压力”来把车死死按在地面上，否则你会在第一个弯道就飞出去。在软件工程里，“飞出去”指的就是 Bug 和系统崩溃。编码的速度上去了，相应的 Bug 出现的概率和系统奔溃的概率也会跟着上升：- 过去：一个团队可能一年才会遇到一两次严重的生产环境 Bug。- 现在：当你以 10 倍的速度提交代码时，哪怕 Bug 出现的概率不变，你遇到 Bug 的绝对数量也会翻 10 倍。以前一年一次的事故，现在可能每周都来一次。这种“事故率”是任何团队都难以承受的。而很多吹捧 Vibe Coding 的人有意无意都忽略了这些问题。要享受 AI 带来的 10 倍编码速度提升，相应的你也必须要想办法把“出问题的概率”降低 10 倍，甚至更多。当然作者也给了一些具体建议：1. 借助 AI 降低本级搭建开发测试环境的成本，做好“风洞测试”提高代码质量最好的办法就是加强测试。作者一直很推崇一种“风洞测试”的思路。就像造飞机一样，在真正上天前，会把模型放进风洞里吹。在软件里，这就是指在本地搭建一个“高仿真模拟环境”。比如，你的系统依赖了 10 个外部服务（数据库、认证、支付等），你就把这 10 个服务全本地运行或者模拟出来。然后，在你的电脑上就能完整地跑一遍端到端的测试，甚至可以模拟各种极端失败情况。这种测试能抓出大量在“组件”之间缝隙中隐藏的 Bug。以前为啥不做？太贵了！模拟和维护这些服务的工作量太大，大多数团队都放弃了。现在为什么能做了？AI 擅长干这个！ AI 智能体非常擅长写这种逻辑清晰、行为明确的模拟服务。作者的团队在 AI 的帮助下，只花了几天时间，就为他们那个相当复杂的系统搭建起了一套完整的本地“风洞”。过去要几周甚至几个月的活，现在几天搞定。2. 做好持续集成部署（CI/CD）早些年瀑布开发的时候，模块划分好后，都是各自开发，开发后再集成，集成时会很多问题，要花很长时间才能稳定下来。后来持续集成开始流行：> 越早集成越早可以得到反馈，越频繁集成越是可以减少问题复杂度。到现在 CI/CD 已经是公认的软件工程最佳实践，但真正做好的团队也不算太多，原因同样也是搭建和维护这样一套流程成本不低。另外还有一个问题就是很多团队虽然做了 CI/CD，但是流程耗时巨长，一个 PR 等所有各种测试、发布跑一遍，少则十分钟，多则上个小时。以前没有 AI 的时候，这些问题还不明显，现在 AI 能力强了反而成了障碍。特别像汽车引擎速度上来了，还是跑在土坑路上。所以 CI/CD 也需要跟着一起升级，把反馈循环从“小时级”压缩到“分钟级”。你需要一套快到夸张的基础设施，能在几分钟内发现、隔离并回滚有问题的改动，让其他没有问题的改动继续前进。3. 决策和沟通系统也要升级10 倍的代码产出，意味着也要 10 倍以上的沟通和决策效率。以前开发个系统，需要各种开会，讨论很久，最后才开工干活，毕竟要依赖其他人的模块，要先定义好协议，否则后面都没法集成。另外各种技术决策也要反复讨论很久，毕竟那时候开发成本高，如果决策错了返工代价太大。而现在如果还是以前的沟通效率，会极大的拉低整体效率，也许最高效的是尽可能的减少沟通，每个人做的事情尽可能不依赖于其他人。包括我以前提到过的微服务方案，也许在 AI 时代是个不错的选择。对技术决策来说，现在反倒是可以有更多机会试错了，不必像以前一样过于严谨的去反复论证技术决策。AI 带来的 10 倍编码速度，它更像是一个给汽车升级了一个全新的“引擎”。如果你只是把它装在原来的“老爷车”上，你得到的不会是 10 倍的速度，而是 10 倍的问题。AI Coding 的真正价值，不仅仅是写得快，更是它让那些过去“好是好，但太贵”的最佳软件工程实践（比如CI/CD、自动化测试）变得便宜可行了。就像你不仅仅是升级汽车的引擎，还把汽车经常跑的马路一起升级一下，以前的老司机不是让 AI 替代，而是让他们能适应新的高速引擎，给他们舒服和安全的驾驶环境。---原文：The New Calculus of AI-based Coding 网页链接译文《AI 编程带来的新变革》：网页链接

107. Minimax M2.1 实测，Coding 多语言能力迎来重大突破

108. 整理最近阅读和实践的 Vibe Coding 最佳实践1. 清晰规划比盲目 “让 AI 自由发挥” 更重要1) “Planning is everything” ——不要让 AI 自己随意规划整个项目，否则代码会混乱。2) 最开始要做一个 Game Design Document（GDD，或者如果是应用的话，就是产品需求文档 PRD），以 Markdown 格式写清你的构想。3) 之后要让 AI 基于这个设计文档 +技术选型，生成一个实现计划（implementation plan），而不是直接让 AI开始写代码。4) 实现计划里的每一步都应该是小粒度，并且附带测试，这样每次 AI 写出的功能都能被验证。2. 维持上下文一致性：用 Memory Bank（记忆库）1) 建议创建一个 `memory-bank` 文件夹，把 GDD、tech-stack、implementation plan、progress、architecture 等重要文档都放进去。2) AI 在生成代码时 “总是” 读取关键规则 /文档（例如 architecture.md, game-design-document.md），以保证它写出来的东西是基于你当前的整体结构，而不是零散乱写。3) 你还应该在 `progress.md` 中记录每一步完成情况，在 `architecture.md` 中补充每个文件或者模块的架构解释。这样未来回顾或让 AI 继续开发时，会更清晰。3. 迭代 + 验证 + 提交1）用 AI 写第一步（实现计划里 Step 1）之后，不要马上继续下一步，而是让你自己运行测试：确认 AI 写的代码是否满足预期。2）每完成一个 step，就 commit 一次。这样可以保留历史，也便于后退／修正。3）每一步都开启新的对话（新的 Chat /新上下文）让 AI “重新读 memory-bank + progress 再继续下一步”。这种方式能避免上下文混乱。4. 为新特性写 feature-specific 文档1）在基础框架（base game / app）完成后，想加新功能（特效、声音、UI …）时，不要直接命令 AI 写代码，而是为每个大功能写一个 `feature-implementation.md`：列出小步骤 +测试。2）然后让 AI 逐步实现这些 feature，保持明确、模块化、可测试。5. 错误处理 & 卡住时的方法1）如果 AI 生成功能出错，用 Claude Code 的 `/rewind` 回到上一步重新尝试。2）对于 JavaScript 错误，建议把控制台（console）日志／错误复制到 VSCode，让 AI 帮你分析。3）如果问题很复杂、卡住了，可以把整个 repo 做成一个大文件（用类似 RepoPrompt / uithub 的方式），然后请 AI 从整体视图帮你诊断。6. 优化 AI 工具使用1）对于小改动（refactor /小调整等），建议使用较小 /中等能力的模型（如 GPT-5 medium）进行，以节省成本，同时保持响应质量。2）配合使用 CLI 和 VSCode：既可以在命令行里运行 Codex CLI / Claude Code 来看 diff，又可以通过 VSCode 插件维持开发节奏。3）为 Claude Code 或 Codex CLI 自定义命令，比如 `/explain $arguments`：先让模型理解某个模块 /变量 /逻辑，然后再让它基于理解做任务，这样能提升生成质量。4）频繁清除对话上下文（如 `/clear` 或 `/compact`），避免旧对话内容影响新的 prompt。7. 风险意识与权衡1）虽然 vibe coding 鼓励快速产出，但这种方式有潜在风险：AI 写出的代码可能结构混乱、未来维护困难。社区里有人提到 “代码混乱到调试噩梦”。2）有人指出 AI 写出的逻辑有 bug（如并发问题、不正确的 API 调用等），这些 bug 很难被察觉，因为代码“看起来对”。3）如果项目到后期进入生产阶段（或用户较多时），最好考虑重构（vibe-refactor）：有人在社区里专门提供这种服务，把用 AI 快速写出的 “原型 / β 版本” 变得更健壮。4）保持适度的审查机制：虽然是 vibe coding，但定期审查代码、做重构、建立测试习惯非常重要。8. 持续反馈与学习1）每次迭代完成后，不仅记录 progress，还记录 architecture 的变动和思考，这样下次生成代码时 AI 有 “记忆” 可用。2）如果你卡住了，或者某些 prompt /策略不成功，可以向社区求助（例如 Reddit 的 r/vibecoding）。很多人都在分享他们失败 +成功的经验。3）建议保持小步快跑 — 用 AI 快速原型验证想法，不要一次把所有功能堆进去。发现方向对了再慢慢加。9. 综合心得1）vibe coding 是一个强大的快速原型工具：它可以让你很迅速地把想法验证出来。但它不应该取代所有传统的软件工程流程，尤其是当你追求长期维护或扩大规模时。2）上下文管理非常关键：记忆库（memory-bank） + 明确规则（Always read architecture / GDD）是维持项目健康的重要支撑。3）测试不可省略：每一步有测试、每个 feature 都拆开实现并验证，是保证生成代码可用性的关键。4）灵活结合 AI 与人类判断：AI 写的东西非常有用，但人类需要持续审查、校正、重构。5）社区很有参考价值：阅读其他 vibe coder 的经验（比如他们卡住了什么、重构怎么做）对自己的实践非常有帮助。 #微博兴趣创作计划# #ai创造营#

109. 看看作者如何将氛围编程的成本将到0。I optimised my vibe coding tech stack cost to 0自从 Vibe Coding 出现以来，我一直在大量尝试构建各种产品。有些是面向消费者的产品，有些则是……用来替代昂贵商业软件的内部工具。但从一开始我就非常清楚一件事：Vibe 技术栈真的很贵。最初我尝试了很多工具，比如 Bolt、v0、Replit、Lovable 等等。其中 Replit 给我的效果最好（是的，这里可能有点主观，和我做的应用类型有关）。但即便如此，我每个月在这些工具上的花费通常也在 25 到 200 美元之间。再加上 API、模型等其他成本，每月账单轻松超过 300 美元。和雇一个开发者相比，这样的成本是否划算？是的。但它真的“物有所值”吗？不是。于是，在接下来的几个月里，我不断对整个技术栈进行优化：要么完全免费（或几乎零成本）用于内部项目，要么在面向消费者的产品中保持极度精简的成本结构。现在，我的完整技术栈是这样的。1，IDE（开发环境）使用的是 Google 的 AntiGravity，完全免费。如果你有学生邮箱，还能获得更高的使用权限。2，AI 文档使用 SuperDocs，100% 免费且开源。3，数据库使用 Supabase，Nano 计划是免费的，对基础需求来说已经足够。4，认证系统使用 Stack Auth，支持最多 1 万用户免费。5，大模型（LLM）测试阶段使用 OpenRouter 或 Gemini（通过 AI Studio）。生产环境使用的是通过 Unsloth AI 微调的自定义模型。你可以直接在 Google Colab Notebook 里用 Unsloth 对模型进行微调。6，版本管理与分发使用 GitHub 或 GitLab，二者都完全免费且开源。7，快速部署使用 Vercel，免费档对个人和业余项目已经足够。8，数据分析使用 PostHog、Microsoft Clarity 和 Google Analytics。这三个工具都是免费的，而且各自关注点不同。我个人建议三个一起用。访问：www.reddit.com/r/vibecoding/comments/1q1j9i8/i_optimised_my_vibe_coding_tech_stack_cost_to_0/#HOW I AI# #程序员#

110. 在一个复杂项目里如何进行 Vibe Coding？本质不是“让 AI 多聪明”，而是“让 AI 不犯低级错”。一、先约束好 AI：构建明确、稳定的项目背景在复杂项目里，最忌讳的不是 AI 写得慢，而是它一上来就“写得太对、太新、太理想化”。所以第一步一定不是写代码，而是让 AI 对这个项目先有感觉，有「上下文的整体感觉」。1 目标是什么你不是在告诉模型“写一个函数”，而是在反复强调：1）我们到底在解决什么问题2）为什么只能用这种方式解决3）哪些事情在这个项目里是绝对不能发生的如果有详细的历史需求文档，可以先做一次人工摘要，只保留三类信息：1）业务目标和非目标2）历史包袱导致的硬约束3）之前踩过的坑然后把这个摘要作为“背景文档”反复引用。重要的不是完整，而是稳定。示例提示词可以类似这样：你需要先理解一个背景：这是一个运行了 5 年以上的复杂系统，核心目标是稳定性而不是优雅设计。我们当前要解决的是 XXX 问题，之前尝试过的方案是 YYY，但因为 ZZZ 被放弃。任何方案都不能引入跨模块的隐式依赖，也不能改变已有对外行为。2 风格与约束的稳定性这里其实是在帮 AI 建立“审美边界”。1）这是偏工程稳健，还是偏实验探索2）是可以牺牲性能换可读性，还是反过来3）是宁可多写代码，也不要聪明抽象这些话不需要一次说完，而是要在多轮对话中反复出现，甚至换着说法说。示例提示词可以类似这样：在这个项目里，我们通常选择更啰嗦但直观的实现方式，不太接受为了复用而引入额外抽象。3 当前阶段的位置感这是非常容易被忽略的一点。你要明确告诉 AI：我们现在到底是在干嘛。1）是在快速原型阶段2）还是在已有方案上收敛3）或者是在重构、补边界、补日志示例提示词：注意当前阶段不是探索方案，而是在已有实现上做小幅、可控的改动，目标是降低未来维护风险，而不是提升设计美感。Vibe Coding 的关键从来不是某一句 Prompt 写得多漂亮，而是你是否在整个对话中持续维护这些隐性约束。一旦这个 vibe 稳住了，模型输出质量往往会出现明显跃迁。二、刻意把 AI 调成「谨慎的老工程师」在真正让模型写代码之前，可以强调这几件事：1）这是一个老系统，稳定性优先于优雅2）宁可多写几行防御代码，也不要隐式假设3）输出要尽量贴近现有风格，而不是最佳实践4）所有改动都要假设未来接手的人并不知道上下文这些话本身并不复杂，但重点在于“多次出现、从不同角度出现”。例如你可以在不同阶段这样说：1）“这个系统历史上因为隐式假设出过事故”2）“我们这里默认读代码的人对业务不熟”3）“如果有歧义，宁可显式判断”当这些约束被反复强化之后，AI 的输出会明显更像一个谨慎、保守、怕背锅的老工程师。这本质上是在给 AI 塑造一个人格，而不是一个技能。三、把握好节奏，而不是追求万能 Prompt在 Vibe Coding 里，Prompt 本身的重要性其实被高估了，真正重要的是节奏控制。我一般会明显区分三个阶段。1 发散阶段：允许模型自由发挥这个阶段我会刻意不让它写代码，而是让它先“想”。例如：你先从系统设计和风险角度分析一下这个问题，不要给代码，实现细节可以先忽略。此时的目标不是得到方案，而是观察它默认的思考方向。如果方向就不对，说明前面的 vibe 还没对齐。2 收敛阶段：持续否定与校正在这个阶段，我会频繁给出否定式反馈：1）这个假设在我们这里不成立2）这个方案对新系统成立，但对老系统风险太大3）这里需要更保守一点注意，这里不是让它“全部重来”，而是微调思路。Vibe Coding 更像是在调一个模拟器，而不是下达一次性指令。3 精修阶段：进入「老手模式」当整体方向稳定后，我才会开始让它写代码，并且关注点会变成：1）边界条件是否显式2）日志是否对未来排查友好3）异常信息是否能单独看懂一个很明显的信号是：AI 开始主动补你没说出口的防御逻辑，这通常意味着 vibe 已经成型。如果你一开始就说“给我最终代码”，那基本是在放弃 Vibe Coding，而是在做传统 Prompt Engineering。四、别过度信任顺滑输出这是 Vibe Coding 最大、也是最隐蔽的坑。当 vibe 对齐之后，AI 的输出会变得非常顺：1）代码风格统一2）逻辑自洽3）注释看起来很合理但问题在于，模型会倾向于“合理化一切”。只要符合当前语境，它甚至可以把一个错误设计包装得非常像正确答案。所以我会给自己设几条硬规则：1）任何跨模块的假设，都必须由我显式确认2）任何“看起来很自然”的默认值，都要追问来源3）任何模型主动补的逻辑，都要问一句“如果不这样会怎样”Vibe Coding 解放的是写代码的手，但永远不应该替代验证逻辑的脑。五、如何在 Cursor 里真正落地如果你在用 Cursor，这套方法是可以固化下来的。1 在项目根目录维护一个 AI_CONTEXT.md内容不需要长，重点是稳定，包括：1）项目一句话定位2）核心设计原则3）明确反对的做法4）当前所处阶段然后在对话中反复引用它。2 使用 Cursor 的 system prompt 或 rules在 Cursor 的 Rules 或 System Prompt 中，可以放一个长期不变的提示词，例如：你正在协助维护一个长期运行的老系统。请优先考虑稳定性、可读性和防御性编程，而不是设计上的优雅或最新最佳实践。任何改动都应假设未来维护者不了解当前上下文。3 对每次任务加一个“阶段声明”例如：这次任务属于小范围修复，不涉及架构调整，请避免引入新的抽象层。这个简单的声明，对输出质量的影响往往非常大。———总结一句话：在复杂项目里，Vibe Coding 不是为了写得更快，而是为了让 AI 不胡来、不炫技、不自作聪明。当你把“边界、人格、节奏和约束”这四件事控制住，AI 才会真正成为一个靠谱的老同事，而不是一个精力过剩的新同学。

111. 全网最详细的Codex入门教程，手把手教你玩转Vibe Coding。

112. 为啥最近大厂都在搞 vibe coding?

113. 怕吃预制菜？我用AI开了家让大家放心吃的餐馆 #AI新星计划 #人工智能 #科技改变生活 #豆包电脑版 #豆包编程

114. 盘点一周AI大事(9月21日)｜逆转老年痴呆 OpenAI 上线最强编码模型GPT-5 Codex 编程世界杯总决赛，OpenAI的草莓模型拿下满分，吊打全部人类 Chrome全面接入AI，Gemini超越ChatGPT成为最受欢迎的应用 Luma发布首个带推理能力的视频模型Ray 3 Meshy更新3D模型Meshy 6 阿里发布开源动画模型Wan2.2-Animate 字节开源视频模型HuMo Meta发布带屏AI眼镜 DeepMind用AI攻克流体力学百年难题奥特曼投资的生物公司开启逆转老年痴呆临床试验 #AI新星计划 #人工智能 #OpenAI #AIGC #大模型

115. 当大模型接上“机械臂”！不会编程也能学的n8n教程——第一期

116. 这篇Vibe Coding文章值得一读！ 1. 深入探讨了 Claude Code 2.0 的进阶使用技巧及其作为 AI 编程智能体的演进过程。 2. 通过对比 Anthropic 与 OpenAI 旗下工具的性能，分析了 Opus 4.5 模型在速度、沟通力及意图检测方面的显著优势。 3. 详细解析了子智能体 (Sub-agents)、上下文工程 (Context Engineering) 及 MCP 服务器等核心机制，揭示了系统如何通过任务拆分和提示词注入来优化处理能力。 4. 分享其个人工作流和自定义指令，提供了从技术小白向高效人机协作转型的实操指南。访问：sankalp.bearblog.dev/my-experience-with-claude-code-20-and-how-to-get-better-at-using-coding-agents/ #ai创造营# #程序员#

117. AI 编程不是让你变懒，而是让你更像一个系统设计者。Coding 的确变少了，但你在Architecture & Orchestration（架构与编排）上，做得比过去任何时候都多。没有对代码的组织和结构化做设计，全靠 Vibe coding，项目是很难长大的。功能越多，越容易在后期陷入稳定性差、鲁棒性低、可维护性崩塌的泥潭。AI 本身并不关心这些系统属性，这也意味着，如果人类不主动构建它的秩序，那 AI 产出的代码就只能是一次次补丁的堆砌。

118. Claude Sonnet4.6编程追平Opus了，价格便宜4成，老金算了笔账

119. 「Github一周热点100期」爆火的AI编程工具却被Claude封禁？

120. 为什么 Claude Skills 的爆发点在 2026 年 1 月？问：Claude Skills 是去年 10 月中就推出的，为什么现在才突然火起来？这是个很好的问题。Claude Skills 确实在 2025 年 10 月中旬就发布了，但直到 2026 年 1 月才真正爆火。这背后有表面原因，也有更深层的逻辑。核心原因就是这东西如果只能在技术圈自嗨，它是火不起来的。去年 10 月份 Skills 编程领域其实很快就开始用起来了，而现在火，只是因为它出圈了，在技术之外的领域火起来了，非技术人员也用起来了。Skills 真正的价值其实是在非编程领域。去年 Coding Agent（比如 Claude Code、OpenCode）开始在非编程领域开花，而 Skills 的设计特点让它能很快找到 Agent 在非编程领域上的场景落地。1. 有 bash 和脚本能力，可以自动化本机操作Skills 让 Claude 能借助代码脚本操作你的本机系统，把很多琐碎的电脑操作变成自动化操作。Claude Code 的创建者 Boris Cherny 在 X 上分享过一个有趣的观察：自从 Claude Code 发布以来，他发现用户们在用它做各种非编码的工作——做度假研究、做 PPT、清理邮件、取消订阅、从硬盘恢复婚礼照片、监控植物生长，甚至控制烤箱。> Since we launched Claude Code, we saw people using it for all sorts of non-coding work: doing vacation research, building slide decks, cleaning up your email, cancelling subscriptions, recovering wedding photos from a hard drive, monitoring plant growth, controlling your oven.>> 网页链接这些场景和写代码完全不沾边，但 Skills + bash 能力的组合让这一切成为可能。比如我自己就做了一些工作流，帮我采集信息、写作、写 PPT、画漫画、发布，极大提升效率。像发文章到公众号、X Article 这些，以前需要手动重复的操作，现在一个 Skill 就搞定了。2. Skills 可以相互调用，用自然语言编排工作流如果是单一的 skill，作用其实有限。但当你有多个 skills，并且 skills 还可以相互调用，那意味着你可以编排工作流。Skills 让 AI 可以像《黑客帝国》主角 Neo 那样瞬间学会新技能：“I know kung fu”。Claude 会根据任务自动加载需要的 Skill，完成后再卸载，整个过程无需用户干预。而最神奇的地方在于，你只需要用自然语言去编排工作流。这中间会有 Agent/大模型去解读你的自然语言，按照工作流执行，有问题还会帮你修复。这极大地解决了非专业用户需要程序员协助编排工作流的问题。3. Skills 本身易于分发，几乎成了每个 agent 的标配一个 skill 只要有一个 SKILL.md markdown 文件和辅助的脚本或者文档，打个 zip 包就能发布。这种轻量级的设计让分发变得极其简单。有个时间点很重要，2025 年 12 月 18 日，Anthropic 宣布将 Agent Skills 规范开放为跨平台标准。很快，微软在 VS Code 和 GitHub Copilot 中集成了对 Agent Skills 的支持，OpenAI 也在 ChatGPT 的代码解释器和 Codex CLI 中采用了几乎相同的技能目录结构。Skills 在 10 月发布时，主要还是被定位为开发者工具。但随着生态成熟、开放标准确立、以及 Cowork 这样面向普通用户的产品推出，Skills 在非编程领域的价值才真正被释放出来。回顾这个过程：10 月：Skills 发布，开发者圈小范围关注11-12 月：技能规范开放、生态扩展、用户积累经验1 月：产品更新 + 非编程场景落地 + 病毒式传播 = 爆发Skills 的爆发是现在它找到了真正的价值定位，让非程序员也能通过自然语言编排复杂的自动化工作流。这才是 Skills 真正火起来的原因，随着更多场景被发掘出来，还会持续的火上一段时间。

121. 2025年，我们一起追过的AI Coding

122. 在公司做了次关于AI Coding的技术分享，最近事情太多，准备的不够，有些地方明显没讲好，但是整体还算是比较顺利。回忆去年差不多也是这个时候做的相同主题的分享，短短一年时间，整个编程范式已经产生了巨大的变化，去年的时候图二里关于ai和手工编码“谁是车，谁是马”的态度还是一半一半，今年手工写代码已经成了某种古法工艺。另外一个变化就是行业的结构已经在潜移默化的发生了变化。比如说，今天关于AI Coding的分享，台下听的最认真的竟然是一群产品经理……

123. 看到两条推文（见图2）DinoDeer：> 以 Claude code 发布为节点：> > 之前，技术团队是资产；> 之后，不会 vibe coding 的技术团队是负债。如果把技术团队的价值放在执行速度上，不会 Vibe Coding 确实会是负债，因为执行速度落后于时代。比如一些产品型的技术团队，借助 Vibe Coding 可以快速的产出原型，快速验证需求。如果技术团队的价值放在质量上，那么也不能这么说，毕竟 Vibe Coding 的结果，速度是快，但对质量还是缺少保障的，后期维护也会成本不低。比如一些对质量要求很高的，做基础设施的，可以 AI 辅助，但也没办法太过于放飞。上次看个新闻说微软本来打算用Rust 与AI 替换全部C/C++ 代码，后来还是觉得太过激进辟谣了😂至于凡人小北的观点：> 传统的技术团队会逐渐收缩，变成基础设施团队。 > 至于实现产品功能，未来可能是一种新的组织形式。确实是对于以产品研发为主的团队，正在开始发生的事情。过去，产品经理想一个功能，交给技术团队开发，再交给测试团队验证，几周后上线。未来呢？可能产品经理自己就能用 AI 工具把功能做出来，做完自己验证，几小时后上线。技术团队？他们在后面确保服务器不挂、数据库不崩、安全没问题。不是说不需要技术团队了，只是职责重新划分了。对于普通开发者尤其是新入行的，所需要的技能跟以前也会不一样，除了少数专业技术人才，不会再像以前分工那么细，做产品设计也会要 vibe coding 上线功能了，单纯的技术开发岗位会变少但要求会更高。这世界一直都是在变化的，短期可能达到一种平衡，当新的技术、因素加入，原有的平衡会别打破，会逐步产生新的平衡，如果正好处于这变化的过程中，是会有些不适，但也许没那么难。

124. 难用//@程序员邹欣:#微信公众号编辑器# 太难用，很少改进，一直是难解之谜//@宝玉xp:不要拿这种简单网页、游戏来证明前端已死，简单的应用确实不需要专业前端，但稍微复杂一点的生产级别的就必须要架构设计，模块拆分，还要考虑后期的维护性，比如你可以试着写一个生产级别的好用一点的chatbot、coding agent、视频编辑器、文本编辑器看看，就算是简单的CMS，内容一多用户量一大前端也不好做，不然为啥微信公众号还是做不好编辑器？//@牛炖V:而一年前，一个简单的web小功能，我都得去闲鱼花几百块找人实现。//@牛炖V:前端确实在某种程度上已死。我是算法工程师，没有做过前端和后端。前段时间用gemini2.5开发了一个AI游戏，从服务器框架搭建到部署到阿里云，从前端各种web功能实现到游戏特效编写，全部都能实现。后端或许还需要自身开发来承载大流量，但是前端只要懂一点其他编程知识就足以胜任了

125. 分享一点 AI Coding/Codex 实践技巧：告诉 AI 如何验证这个方法其实我提到多次，只不过再随手贡献一个案例罢了。Coding Agent 能力挺强的，能自己写代码自己调用工具，但是它有时候并不知道该如何验证数据。如果说你只是告诉它哪里错了，它并不一定能通过阅读代码找出问题所在，但如果你告诉它如何验证，那么它就能在修改完后自行验证，验证时如果发现问题就会继续修复，直到完全修复为止。比如我在调试一个 API 发现返回结果不对，那么我就告诉它输入是什么，实际输出是什么，期望结果是什么（甚至于我没说它也猜得到），然后让它自行写测试代码验证。那么它就不仅阅读代码修改问题，还会写测试程序去验证，直到解决问题。

126. 【老湿基】ZFS 小白入门 P3：数据时光机，快照克隆及其原理

127. Vibe Coding入门指南，让你轻松起步！

128. AI编程之Vibe Coding

129. Vibe Coding 现状研究报告

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131. Vibe Coding：AI时代的自然语言编程新范式

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165. 【极智编程：基于Qoder+PolarDB Supabase 实现全栈VibeCoding】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PolarDB Supabase MCP Server，可填补前后端断层，实现高效全栈应用生成，显著

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Vibe Coding能降低非专业开发者编程门槛吗？全网观点大PK

张大妈

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张大妈

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