Vol. 160 一年多以后,再聊 AI 写代码 Vibe Coding
枫言枫语
Feb 01
Vol. 160 一年多以后,再聊 AI 写代码 Vibe Coding
Vol. 160 一年多以后,再聊 AI 写代码 Vibe Coding

枫言枫语
Feb 01
这期节目没有按计划做 2025 年度复盘,而是借 Simon Willison《The Year of LLMs》的洞察,结合主创团队一年来的 Vibe Coding 实战体验,展开一场真实、锋利又带温度的技术对话 —— 不谈 hype,只聊代码跑起来之后,人站在哪儿。
本期 podcast 深度梳理了 2025 年 AI 编程范式的跃迁:从需人工盯梢的早期辅助,进入高度自主的 YOLO 模式;推理能力成为新分水岭,推动 Coding Agent 走向成熟闭环。Vibe Coding 虽大幅降低门槛,却也放大幻觉风险 —— 它让非程序员快速造出工具,却未必理解其边界。AI 搜索正重塑信息获取方式,却因黑灰产干扰与结果不可溯而引发信任危机。节目中反复强调:AI 不是万能体,而是效率杠杆;真正稀缺的,是人的品味、判断力与系统性执行力。NewsBot 等案例印证,AI 可承担新闻筛选、播报甚至运营,但‘一句人工手写’的坚持,恰恰守护了内容的温度与独特性。未来属于通才 —— 懂技术、会产品、有审美、能表达的 AI 驾驭者,而非仅会写代码的执行者。
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YOLO 模式意味着开危险权限后程序自动操作可能清空电脑
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Reasoning 和 tool using 结合,让 2025 年成为 Agent 之年,可得出更精确结果
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现在 AI 几乎奠定未来写代码模式,项目 Git 库中大量代码由 Vibe Coding 生成
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AI 搜索虽结果唯一但难以证明其正确性,需二次核实
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有人掌握了让豆包收录抖音记录的方法
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Cursor Code 是让命令行里 Coding Agent 流行的开山鼻祖
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YOLO 模式的可怕之处在于未知其真正会做的事
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缄默状态下程序获取邮箱验证码可管理个人互联网账号,造成清空股票等严重后果
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大语言模型可用自然语言交流,但人们并不清楚其工作原理,也难以解释为何对话能得到相应结果
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大语言模型能力已成熟,使 NewsBot 从玩具转向大众产品
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AI 在工具中既做体力活又有智慧分析
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做大需求时应先开 Plan Mode、多轮 review plan、写 test case
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LLM 能写大量代码但不擅长调试,从海量输出中识别高质量代码仍是难题
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即便到 2026 年 1 月,程序员仍十分重要,以开车不懂修车比喻未来可能很多人不懂代码
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AI 会替代只会写代码的程序员,但无法替代领域专精专家
1:09:43
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未来真人感或最珍贵,AI 公司可能要模拟真人瑕疵
1:13:35
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AI 时代个人品味决定信息筛选质量,NewsBot 的偏向应由用户决定
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未来将减少 AI 生成、增强人味,本地模型能力将大幅提升
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AI 能力有限,缺乏人类的特色和灵活性
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与 GPT 聊天能带来意外收获,发现惊喜时刻可分析其背后原因,激发做产品的灵感
1:29:03
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有想法并不难,关键是谁能将想法落地
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Vibe Coding 的重点是让人忘掉代码,从更高维度看问题