從大廠產品經理到英語老師，這8個AI實戰分享刷新了我對Vibe Coding的認知｜AIDONE 開放麥

最近，OpenAI 創始成員 Andrej Karpathy 在推特上分享了他使用 Claude 進行數周高強度編程后的感受。

他說自己的工作流在這幾周內發生了巨變，從 80% 手動編碼，轉變為 80% 由AI來寫，這有點傷自尊。但對于不懂代碼的我們來說，編程的門檻正在消失意味著創造的可能性正在打開。

上周末，APPSO 在廣州未來社·533 舉辦了第二期「AIDONE 線下場」，這次我們的主題恰好就是 Vibe Coding。

我們攜手專注人機交互的 AI 專家薛志榮老師，一場「 0 基礎手搓 AI 工具」的創作工坊，和數百位創作者現場用 AI 手搓產品，一起感受「AI 超簡單」。

「原來，創造工具的第一步，不是寫代碼，而是學會清晰地表達。」

現場一位創作者的感嘆，其實也是這期 AIDONE 想聊透的是事：清晰的思考和表達，是 AI 時代的核心生產力。想明白，說清楚，其他的交給 AI 去做。

AIDONE 現場精彩瞬間回顧

在開放麥環節，來自 AI 產品前線與獨立創作領域的八位分享者，講述了自己與 Vibe Coding 的故事。

故事的主線是：AI不會讓程序員消失，但它正在讓更多人成為創造者。這或許就是 Cowork 時代最大的意義。

以下是 APPSO 為大家整理的開放麥干貨內容，enjoy ～

字節跳動 TRAE 產品經理 Leon Wang：從專業工具到全民應用

字節跳動 TRAE 產品經理 Leon Wang 帶來了 Trae 一周年的觀察。

一位社區用戶通過 Trae 為他們制作了周年官網。整個過程行云流水，用戶只需要描述需求、上傳頁面截圖，AI 就開始工作。代碼自動生成，錯誤自動修復，甚至部署到互聯網也只需點擊按鈕。王說，25 年 1 月發布時，Trae 還像Photoshop，必須是專業人士才能使用。到 26 年，它似乎已經變成了「美圖秀秀」。

他還分享道，字節內部一位商科背景的同事，用 Trae 處理 Stack Overflow 的公開數據。沒有任何代碼基礎，他通過自然語言對話，讓 AI 完成數據清洗、圖表可視化、生成 Excel 報告，最后甚至整理出一份出版級的 PDF。

AI coding 在 25 年很火，到 26 年，它已經不只是 AI coding，而是一個 AI general 的工具，可以服務于各行各業。

部分實錄

大家好，今天借此機會，想跟大家在線下實際聊一聊，從行業從業者的視角來看當前 AI Coding 發展到了一個怎么樣的地步，然后也聊點實際的，比如說我們在座的各位，怎么樣能夠更好地把 AI 這件事情應用到自己的日常生活當中。

先簡單介紹一下 Trae 吧，Trae 是一款 AI Coding 的工具，類比來說，它是面向開發者朋友們使用的一個編程工具，有點像大家修圖的時候可能會用到的 Photoshop 這樣的專業工具，Trae 在 2025 年 1 月份的時候發布了海外版，到 2026 年 1 月，剛剛好在 1 月 20 號走過了一周年的歷程，在全球的注冊用戶已經超過了 600 萬。

從我們的視角來看，大家理解 AI、Coding、IDE 這幾個詞加在一起會比較拗口，也比較艱深，可能會想這是一個程序員使用的工具和軟件，那對我來說有什么用呢？坦誠地講，如果在 25 年 1 月份的時候，我覺得這個工具確實是非常面向專業的人，就有點像你是個修圖專業的，然后你用 Photoshop 能帶來非常大的提升，能把這件事情做得非常好。但現在我們覺得它似乎已經到了美圖秀秀的這樣一個階段，能夠非常地造福我們千千萬萬個行業的不同工種的人。

接下來我們想通過幾個例子來跟大家聊一下，平時怎么可以使用 Trae 來幫助我們進行一些想法落地，或者怎么樣對我們的工作、生活有一些真實的幫助。

剛才所說，我們 25 年 1 月份的時候發布，到 26 年 1 月份正好一周年，我們社區里有個同學非常自主報名，通過 Trae 幫我們做了一個一周年的官網。接下來給大家看一下這個官網最初的版本是怎么實現的，這里一刀未剪，稍微加了個速。

大家可以看到他寫了一份對這個官網的描述，大概需要有一個中國地圖，里面有一個點贊的功能，并放上了他的一些頁面截圖作為示例。然后 AI 就開始工作了。對于普通人來說，可能不用太過關心什么是代碼，代碼只是來幫助我們實現腦海中想法的一個中間媒介。在之前 AI 還沒有那么發達的時候，這些中間有很多錯誤需要我們人工自己去理解，但到現在這個階段，我們可以看到 AI 也經常會寫出一些問題，然后 AI 它自己會找到問題所在，會自己去處理一些非常艱難的，比如說像語言的環境問題、各種各樣的報錯問題，這些問題 AI 已經能夠熟練解決了。

我們只需要清晰地跟它表達我們所想要的東西，在 2026 年 1 月份，它已經能夠很好地幫我們完成工作。經過 AI 自己去跑之后，這樣一個軟件的雛形就已經出現了。

阻礙我們發揮自己 idea 的另一個東西就是，在本地搭建了一個東西其實沒什么用，我希望把它部署到互聯網上，分享給朋友們。可以看到，在 Trae 里面我們也支持了這樣的能力，能夠讓大家輕松地把自己想要的東西部署到互聯網上。

我們可以看到他點擊部署按鈕，現在在處理這樣的情況，整個的使用方式已經逐漸地從專業化轉向平民化。專業化的時候，我們可能得非常懂中間的代碼結構、錯誤處理，在 26 年這個時間點，我們可能只需要去表明我們的意圖，通過自然語言的方式告訴 AI，我希望怎么樣，這里出了什么問題，你幫我去修一下，這件事情已經可以非常好地運行了。

可以看到，到這個階段的時候，我們已經在 Trae 里完成了部署，然后它生成了一個域名，部署到了海外一個叫 Vercel 的平臺上，通過一個簡單的操作，整體流程可能花了不到一個小時，因為中間 AI 生產代碼需要點時間，然后完成了這樣一個網站的上線。這樣的話我們可以把 idea 很快地制作出來，分享、部署在網絡上，給伙伴們分享。

這個例子可以看到，日常如果我們有一些小需求、工具類需求、網站類需求，之前在北京的時候，很多時候大家會有一個 idea，但是很難找到同事或開發者去實現它，到 26 年的時候，我們覺得你現在有一個 idea，完全可以使用 Trae，用 AI 來幫你完成落地。它可能是一個網站，可能是一個你想要的工具，比如說你想要一個自定義的鬧鐘，想要一個自己的紀念日倒計時工具，日常生活中的無數小需求，現在通過鍵盤簡簡單單說幾句話，現在的 AI 就已經可以幫你實現了。

AI Coding 在 25 年非常火，發展到 26 年，我們覺得它已經不僅僅是 AI Coding 了，更像是一個 AI General 的工具，可以服務于各行各業。現在我們非常推薦大家，如果你有任何工作上的需求、目標，完全可以先讓 AI 去幫你產出初步的結果，然后你根據這個結果做進一步的下鉆、深挖、專業化，它會大大提高你的效率。

這就是我們在 25 年到 26 年的過程中發現 AI 完成的一個非常大的變化，以及在我們看來，它已經對很多工作形態的范式產生了非常深遠的影響。AI 現在確實已經非常強大，使用 AI 變得非常簡單，我們強烈推薦大家在遇到任何問題的時候，去使用合適的 AI 工具來幫助我們解決問題。

最后一點就是我們也非常希望大家能夠來使用 Trae，我們希望大家能夠 Build Faster With 我們的 IDE Trae，謝謝大家。

阿里巴巴 Qoder 團隊技術專家 泮圣偉：干活不抱怨的新同事

Qoder 被比作一位新同事，泮圣偉說，這位同事有三個特點：靠譜、懂審美、會擴展。靠譜意味著遇到問題能自己修復，交代的事情事事有回應。懂審美是因為內置了最強的多模態模型，生成的頁面不再是千篇一律的藍紫色，而是真正好看的設計。會擴展則通過 Skills 實現，它不僅能寫代碼，還能做 PPT、做視頻、寫公眾號。

現場演示中，他提了一個需求：幫我做一個活動報名網站。AI 開始詢問功能需求、頁面設計，生成待辦列表，然后逐步完成。整個過程中，用戶不需要看代碼，只需要關心最終交付的效果。泮圣偉說，用頂級模型確實會貴一些，但為了達到最好的效果，這個價格是值得的。

AI 不僅會生成好看的圖片，還會用多模態模型去感知整個頁面是否協調。從首頁到報名表單，從二維碼生成到后臺管理，端到端的驗證都能由 AI 完成，把任務交給它，然后你去做其他想做的事情就好了。

部分實錄

今天給大家帶來的就是關于介紹一下我們 Qoder 這個產品，就是送一個干活不抱怨、復盤不甩鍋的新同事。那為什么這么說呢？我拿同事來舉例子，我們等會兒就可以看一下。

首先就是 Qoder，我們在座大家同學其實都是對 AI Coding 感興趣的，首先就是說我們都看不懂代碼，也處理不了程序里面的錯誤。所以首先，Qoder 我們要解決的第一個問題就是，它得靠譜，遇到問題它得自己修復。我交給它的事情，它得給我搞定，這是第一個點。

那第二個點是什么呢？就是我們要做 Vibe Coding，我們可能會做一些創意，會做一些網站。那 AI 如果不懂審美的話，那我可能覺得會很難受。所以我們在里面是內置了最強的多模態模型，然后可以給我們的作品帶來更多的可能性跟創新。

那第三個點是什么呢？就是 Qoder 這個產品，它不僅僅會做網站，它還會做 PPT，還會做視頻。因為 AI Coding 已經支持了 Skills 這樣的一個特性，它可以任意地擴展。等會兒也可以演示一下。

首先這個是我們 Qoder 產品，然后我們這邊其實分了一個切換，左邊這個其實是我們可以認為對專業的程序員來說比較友好，這邊能看到一些代碼、工程。但是在座的各位都不用管它，我們進來后這一切，就是一個對話框。那首先上來，我們可以先提個需求，比如說我想要做一個家庭相冊的這樣的一個應用，然后我想要有什么什么功能。反正這些都是需求，我們不用管，發送就好了。OK，第一個任務就布置出去了。

任務布置了之后就不需要管了，當然你感興趣細節你也可以看。趁這個時間我可以給大家放一段我們的產品的一個視頻，因為最近這段視頻在推特上差不多有近 200 萬的播放量。

基本上這些就演示了，然后我可以再給大家演示一下更多的一些東西。首先介紹一下，就是說我們這邊直接提需求就好。然后這里其實有面對專業開發者的 Spec 驅動，我這里也可以直接搭建網站或者原型探索。

比如說我們選擇搭建網站，就按照剛才的需求來，我們來看一下它的效果。這是第一個需求，然后我們再來，我們這里其實有內置 Skills。比如說，就以我們今天的主題為例，幫我做一個炫酷的宣傳 AI 未來社的一個視頻。那么我們可以使用一些內置的 Skills。

可以看到，就直接生成了一個這樣的一個視頻。然后當然我剛才只講了一句話的一個需求，其實它里面使用的是現在非常火的 Skill。當然，它不僅能做視頻，它其實還能做 PPT，還能做其他，我們可以再看一下。比如說我再加一個，幫我總結一下當前的項目，做一個 PPT。

可以看到，就是其實我完全就沒有看它里面到底做了什么，我只需要關心我的需求。然后為什么給大家演示又做 PPT 又做視頻呢？其實，首先，Qoder 它是一個專業的 Coding Agent，就是說寫代碼的一個平臺，然后當然因為近期非常火的那些 Skills，我們內置了之后，或者說我們下載進去之后，它不僅僅能寫代碼，其實它可以通過寫代碼來做很多其他的事情。

百度秒噠產品總經理 朱廣翔：需求即產品

百度秒噠的朱廣翔自稱是個資深程序員，從初中寫代碼寫了快 20 年，工作后卻做了產品經理。他發現自己走了 20 年彎路，因為以后可能再也不需要寫代碼了。

現場演示中，他打開百度搜索首頁，截圖，然后在秒噠里說一句話：幫我參考圖片，做一個搜索網站，支持網頁檢索功能，把搜索結果展示在網頁上。AI 就自動生成產品文檔，列出核心功能，點擊生成后，智能體開始工作。它先寫 To Do 列表，把所有任務整理清楚，然后開始寫代碼。朱廣翔說，代碼只是實現需求的媒介，用戶不需要關心。

秒噠的邏輯是把整個產研團隊智能化。產品、運營、研發、設計、測試，每個環節都用 Agent 建模。用戶只需要發起最原始的命令，拿到最終結果，中間完全不需要操心。他還展示了一個價值 140 萬的油井設計平臺，由中石化工程師通過秒噠制作。原來花錢買的軟件不懂業務，現在懂業務的人可以直接把專業知識變成應用。

生成的應用不只是展示頁面，而是既有前端又有后端的活應用。用戶數據會真實存到后臺，還能看到 UV、PV、使用時長。應用發布后，可以直接在百度里搜到，流量獲取也變得簡單。

精華實錄

「死了么」上線的時候，秒噠有很多網友都受到了激勵，找到了靈感，在秒噠上做了無數個類似的產品，我當時大概看了幾個，比如右上角這個「死了么」，復刻了一個「死了么」，但和原始「死了么」不一樣，功能更多，后來又做了一個「到了么」，甚至還有一個 50 多歲的醫生，是肛腸科醫院的院長，做了一個「拉了么」，看大家有沒有按時清空自己，還有「好了么」「下班沒」，特別多。

所以說這樣一個時代還是非常好的時代，現在只需要花 1000 塊錢，就能賺 1000 萬，以前是不敢想象的，今天我也演示一下，現場怎么樣生成一個像這樣直接可用的應用，其實真的只需要極化，甚至不需要一千，可能成本就是十塊錢、二十塊錢。

今天，我們現場做一個百度搜索出來，Vibe Coding 就是通過聊天的方式說我要做什么，然后把產品做出來。聊天描述百度搜索稍微有點困難，因為它有些樣式，為了快速把樣式一起說出來，我可以截圖，通過圖片、圖文并茂的方式說需求。

我現在打開搜索主頁，截個圖，然后怎么進入秒噠？在百度里直接搜「秒噠」，這個「秒噠」是擬聲詞「噠」。我打開百度，截圖復制下來，直接搜「秒噠」，進入秒噠平臺。這是我們的產品，百度一下，立即使用，進來之后就能看到一個對話框，和任何大模型產品沒有任何區別，這里不用寫任何代碼，一句話就能用。

我們可以把剛才那個截圖直接復制上來，然后對著這個圖直接說需求，我可以開語音：「幫我參考圖片，做一個搜索網站，支持網頁檢索功能，把搜索的結果展示在網頁上。」

通過一張圖，一句話，就可以復制一個百度，類似這樣的，我們可以再試幾個，非常簡單，現場有很多小朋友，我可以直接再做幾個游戲，剛才候場的時候無聊，自己給自己做了一個，帶大家一起做一個，比如手勢交互的貪吃蛇，可以來一個，然后可以再開一個，秒噠可以無限并行地生成，反正就是一堆智能體在后邊干活，一堆假人干活。

大家可以看到剛才我要做百度，說完之后，AI 幫我寫了一個產品文檔，說我的需求是要做什么東西，名稱是什么，核心功能有哪些，提到搜索、結果展示等等，我覺得這個文檔不錯，很像我們的 PM，這就是我們的產品經理智能體給的結果，我直接點擊立即生成，說明我認可了這個需求，貪吃蛇和超級瑪麗也是一樣，幫我寫了需求，我可以點立即生成。

今天也講一下我們在這個領域的進展和思考。我們現在整個大模型已經把 AI 進入了一個新的階段，如果把整個互聯網發展一分為二，分成兩個時期，前互聯網世界主要解決如何獲取信息、如何表達觀點，不管是各種電商、信息流、社交，其實都是信息的交流，現在完全不一樣，現在可以直接進入生產了，比如通過 Coding 幫我做應用、優化算法、提升企業生產效能，直接進入生產時代。

在這個時代下，聚焦應用開發賽道，整體大盤在快速增長。當前我們也是順應了整個計算機的發展史，回顧整個計算機，沒有計算機之前用算盤、機械計算，有了計算機之后，一開始是匯編語言、機器語言，不知道有沒有人見過 0101 的打孔條，只有兩個符號 0 和 1，人根本看不懂，只有計算機能看懂，翻譯成可執行內容指導計算機算數，后來覺得人不懂就沒法參與生產創造，所以有了匯編語言，第一次把語言面向人類邏輯優化，開始出現程序員，通過編程進行生產，匯編語言還是非常難懂，我大學匯編語言考 100 分，現在打開書根本看不懂，非常抽象，和人的邏輯不是完全對應。

還有很多資源管理的人類不需要理解的語言，再往后發展有了大家熟悉的高級語言，像 C、Python 等等，再往后有各種模型框架，比如 PyTorch、TensorFlow 等，一行代碼等于原來的 100 行，進一步提效，沿著這條曲線無限擬合。

終局就是語言越來越簡單，越來越能被人類理解，門檻越來越低，程序員越來越多，極限就是所有人可以理解的自然語言，大白話，這時候不僅是程序員能參與生產創造，所有人都可以，就像現場剛才做的，每個人都可以做自己的想法。

秒噠就是把整個產研團隊人格化、AI 智能化，人的團隊，產品、運營、研發、設計、測試，有一套環節，從需求來了之后收集信息、專業知識，畫原型，做 UI 設計，技術設計，寫代碼，做測試，部署，分發流量，運營，收集用戶反饋，進入下一輪迭代，每一步都是人做的，有自己的技能、知識，我們把這些用 Agent 建模，通過多 Agent 協作完成整體交付，過程中沒有一個真人參加，全是假人，用戶只需要發起最原始的命令和拿到最終結果，中間完全不需要操心。

MiniMax 技術架構師杜磊：AI 實習生總有一天會轉正

MiniMax 最新發布了 MiniMax Agent 桌面端，同步上線了專家 Agents 功能，把辦公 Cowork 場景帶給了國內用戶。

在 MiniMax 的杜磊看來，Cowork 的特別之處在于能夠實現本地化，管理電腦里的東西。HR 定期給候選人打招呼，Agent 處理了。客戶反饋效果不好需要排查，以前要找一堆日志，現在把問題和 Trace ID 給 Agent，跑完結果 80% 都是對的。數據分析也很常見，幾十萬條數據，讓它識別表頭、定義任務、找出關注點，都可以通過 API 實現。

他還分享了一個具身智能的 demo，花了兩周業余時間。即便對具身智能底層原理不清楚，兩周內一邊問問題一邊做效果，也可以跑通。在 Agent的幫助下，現在他理解了 VLA 能做到什么水平，模型在一定情況下能配合到什么水平，也對與真實世界交互有了更多理解。

精華實錄

我們公司內部打造了一款全員通用的 Agent 產品，命名為 「 Agent 實習生 」 —— 最初取這個名字，正是期待它能完成從 「 實習 」 到 「 轉正 」 的能力迭代，而如今這款產品的實際落地形態，就是它正式「轉正」的標志。對于這款 Agent，我們無需糾結具體形態定義，以 AI 的核心能力為標尺，厘清核心價值即可，目前產品已搭建起內部 plug in、skills 能力體系，還沉淀了內容創作領域的專家能力模塊，HR 日常對接潛力候選人的溝通工作，也已交由該 Agent 處理。

作為公司的售前崗員工，我日常還會兼顧售后、交付相關工作，創業公司的工作特性本就意味著崗位邊界模糊，常會面臨各類突發工作需求。其中最典型的是客戶 API 問題排查，以往需要在多個日志系統中逐一檢索，效率極低；現在只需將問題描述和 Trace ID 給到 Agent 實習生，它輸出的排查結果 80% 以上都是準確的，幾乎無需額外手動查日志，工作效率實現了質的提升。

不僅是技術支持類工作，Agent 實習生也為銷售團隊賦能顯著，讓銷售同學能從繁瑣事務中抽離，將精力聚焦于高價值的商業判斷：比如判斷客戶是否值得深度跟進、不同溝通階段該傳遞的核心信息、后續溝通節奏的設計等核心工作。

在數據分析、文檔處理這類高頻工作中，Agent 實習生的提效作用同樣突出。面對幾十萬條的測試數據，它能快速分析數據規律、提煉核心關注要點；接入本地系統后，還能識別本地表格數據，并根據表頭自主定義任務完成分析，我本人日常做數據分析、起草報告和文檔，均會借助這一能力，也讓這類工作的開展方式被重新定義。

目前我們的 Agent 實習生內置了多類 PGC 專家能力，一部分已在內部落地使用，另一部分則基于外部高熱度場景打造，比如游戲、電商網站相關場景。其中一個高頻剛需能力是本地文件整理，涵蓋下載目錄、頭像目錄、桌面目錄等，這也是所有員工打開桌面版 Agent 后最常使用的功能；此外，針對網友熱門的三五分鐘短片、短劇生成需求，Agent 能將全流程放在后臺自動運行，在瀏覽器端就能呈現不錯的效果。

作為大模型公司，我們也與 Trae、秒噠等 Vibe Coding 工具展開合作，為其提供大模型能力支持；同時有大量個人開發者通過各類開發腳手架調用我們的 M2.1 模型 API，這也讓我們的 Coding Plan 用戶實現快速增長，我們也能實時感知到開發者群體不斷提出的新需求、新想法。

從公司組織與工作模式來看，AI 原生公司的特性打破了傳統的組織架構，創業公司本就人員精簡、一人多崗，而 Agent 實習生的落地，為跨崗工作的開展大幅提效，讓我們能更高效地應對多元的工作需求。

除了產品，我分享一個我個人Vibe Coding 的 case， 我利用兩周業余時間，完成了一個具身智能與大模型結合的 demo 開發，核心原理是將 LLM 模型與當下主流的 VLA 模型融合，復現了市面上具身智能的主流用法。開發前我對具身智能的底層原理完全陌生，整個過程都是邊學習提問、邊落地調試，直至最終跑通效果；也正是通過這次實踐，我對 VLA 模型的能力邊界、模型在實際場景中的配合度，以及 AI 與真實世界的交互體驗，建立了初級認知。

當下，我們正從Vibe Coding向Vibe Working邁進：在 Agent 實習生產品中，每個員工都能搭建專屬的場景專家，讓 Agent 在后臺持續自動化完成各類復雜任務，比如自動生成并發布小紅書文案。而這，也正是 AI 與人類真正實現協同工作（cowork）的開端。

一線英語老師 Brandon Wu：工具不該定義我們的生活

作為一名英語老師，Brandon Wu 從學習工具談起。他說，我們用百詞斬背 80 個單詞，就天然認為學習了 80 個單詞。但通過軟件刷 80 個，和真實掌握 80 個，真的可以畫上等號嗎？我們用 To Do list 打勾來檢測效能感，勾多就覺得今天完成了很多事情，勾少就覺得效率差。我們在用工具定義生活的重要性，也通過工具定義每天是否過得有價值。

那當工具越來越智能化、便捷化的時候，我們是否不僅要把學習、工作、生活通過工具獲得便利，也要把這些的標準讓步給工具？

Brandon 認為所有通用工具都是為平均用戶創造，不為我而創造。因而用 Vibe Coding 開發了客制化的點名系統，可以設置某些學生多點幾次，某些學生暫時不點。還有背書系統，可以根據配圖、音頻、完形填空等不同方式，幫助不同學生更好地掌握課文。他還做了一個口譯練習網站，因為現有材料只服務于考試，難度不夠階梯化，內容也過時。

他說，Vibe Coding 是一場技術平權運動。每個聲音都應該被聽到，每個個性化的需求都能夠被實現。

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如何用 Vibe Coding 來便捷我個人的生活呢？比如說最簡單的一個點名系統，在課堂上我要請不同的小孩子起來點名回答問題，這個時候就出現一個問題，就是隨機也不隨機，如果我們把它這樣一個事情讓步給軟件班級小管家的話，你會發現它就是一個真實的隨機點名，可是真實的課堂并不是這樣的，也就是說你也存在你的個人需求，你在工作中存在我的個人需求，我在課堂上也存在我個人對于學生的需求。

比如說有一些愛走神的學生，我希望這節課能多給他點幾次名，再比如說有一些非常害羞的同學，我是否能夠給他減少次點名的機會？或者這節課我暫時不點他的名字，當然還有其他各種各樣的需求，比如說前兩天媽媽告訴我，今天上課不要點他名，或者多點幾次名，當我出現這樣需求的時候，我會發現，我把這些東西交給 AI，交給 Vibe Coding ，只要我通過自然語言，生成一個點名的系統，然后我告訴他有一些名字是不要出現，有一些名字多幾次出現，或者是重復按照 3 次、5 次之后再次出現，你會發現這個點名系統就變得更加客制化，只為我服務，只為我的這一堂課服務。

同樣有背書系統，作為一個英語老師，一定繞不過去背書這個環節的，我也希望在背書環節能夠通過 Vibe Coding 來實現真正的客制化，比如說有一些人真的需要一些通過配圖才能更好地去學習，才能更好地背下來英語，比如說一篇很枯燥的課文，我們把每一句話輸入到 Nano Banana 里面去，然后讓它根據這一句話來生成不同的圖片，這些都是現在可以做到的。

而通過這樣的方式，就可以幫助孩子，適合通過配圖來增強理解的人，會更好地學習這篇課文。同樣的，有一些孩子是聽覺更加靈敏的，那么也可以通過音頻的輔助，還有一些孩子是希望通過完形填空的方式，也就是說一篇課文摳出不同的空出來，然后每一次的空都是不同的空，當他比如說經過 10 輪之后，那么這篇課文他就已經掌握住了，通過不同的方式，經過不同的客制化的方式，他就可以更好地去掌握這篇課文，乃至提升他的學習。

那除此以外，我還想講一點的是，因為我是一名老師，那作為我們 80 后，90 后、00 后，包括后面的 10 后，應該人生應該逃不掉一個詞，叫終身學習，

可能對于上一代人來說，終身學習可以是一個自我標榜的，可以孤芳自賞的一個標簽，那這個詞對于 90 后、00 后和10 后來說，應該就是一個要背負一輩子的枷鎖。

因為時代實在是發展太快了，就像我們今天過來這里去學一門新技術一樣的，各種各樣的技能都需要具備學習，哪怕是進入職場，或者進入職場 10 年、20 年，都需要去學習不同的技術，可是進入職場的時候，你會發現你的腦子開始不夠轉了，為什么那些知識總是進不了你的腦子

這個時候，我希望你要做的不是去買課，或者是去報班，或者是去直接去問 AI，而是要去問清楚你自己心中的一二三，就像前面，你要去問清楚你自己到底因為什么原因，到底是哪里不會，比如說現在有一些，很多職場人士需要考 CPA，或者是 CFA，或者是其他各種各樣的一些非常難度非常高的考試，你需要首先理清楚自己到底是哪里不會，比如說，你是因為英語的問題導致 CFA 一直學不好，或者是因為你的財會知識不夠，你需要去問清楚，然后根據你自己去定義你客制化的問題。

黃小仙來也創始人 小宇：從代碼禁區到創造起點

黃小仙的創始人賈浩宇是品牌設計師出身，完全代碼小白。他說如果沒有 AI 編程，不敢相信今天能用代碼寫網站實現想法。

黃小仙是一個朋友圈來源網站，去年 8 月 31 日誕生，一直在不斷進化。網站以黃小仙為 IP 打造整個環節，品牌宣傳片用 AI 全流程制作，插入了可夢、Sora、Nano Banana 等多個 AI 視頻工具。功能包括八字排盤、正緣預測、八字報告、人生推運，還有 Agent 持續陪聊。

賈浩宇曾參加很多活動，從微推推七周年大會到 Google 創意市集，從 AI 開源商業大會到 GDPs 全球開發者先鋒大會。他說，以前設計是舒適區，代碼是禁區，面對各種安裝、依賴問題很讓人火大。現在通過 Vibe Coding 把設計稿變成工具或產品非常簡單。

以前編程要懂算法、懂語法，一個小標點符號就有 Bug。現在只要把需求完美給到 Claude Code 模型，就可以實現從設計稿到 MVP 階段。這大幅縮短了寫需求文檔、給技術開發、開發排期的過程，能快速驗證想法，不再需要等開發資源。

通過 Vibe Coding 可以走得更遠、更寬、更廣。

精華實錄

大家好，我是黃小仙的創始人小宇，今天帶來的主題是黃小仙是如何誕生的，不是推銷產品，更想從代碼小白的角度講怎么完整全棧開發一個網站并投入使用，參加很多線下活動，希望給大家一些啟發。

最開始介紹一下我的網站，這是我們經過迭代的，黃小仙從去年 8 月 31 號在WayToAGI周年大會上誕生，一直在不斷進化、衍生，現在是目前版，還會持續進化，最開始進入黃小仙，更沉浸式體驗整個黃小仙過程，整體以黃小仙為 IP 打造整個環節，會進入品牌宣傳片，這個品牌宣傳片也是我用 AI 全流程制作的，里面插了很多 AI 視頻工具，包括即夢、Sora、Nano Banana。

點馬上體驗之后，進入像我一樣的界面，有八字排盤，進入皇帝八字，正緣，輸入照片能知道另一半長什么樣，這里面用了多模態圖像生成解決問題，八字報告，把八字排盤直接濃縮成一張報告，人生推演，最近在推特比較火。另外，呼叫小仙的 Agent，能持續陪大家聊天，解決實際問題。

我最開始是品牌設計師，完全代碼小白，一點代碼都不會，如果沒有 AI 編程，不敢相信今天能用代碼寫網站實現想法，這也是 AI 的機遇，我現在是 AI 產品經理，在做管理。

在沒接觸 Vibe Coding 之前，工作中有很多想法完成客戶需求，但是基于不會代碼，找不到開發同學幫忙，需求就慢慢不再做了，通過 Vibe Coding 成功彌補了美術出身不會代碼的問題，在薛老師和Shadow老師的課上學習了 Vibe Coding，從一個小工具、小產品，像現在做的黃小仙來這個小產品，工作和生活中一有空就自己搞點小工具，前一周比較火的 Slacks App，自己嘗試 Vibe Coding 很快實現基礎功能。

坦白來說，在沒有 Vibe Coding 之前，對客戶需求只是基于多模態大模型，像即夢做圖片滿足需求，現在通過做簡單 Demo 給客戶演示，客戶滿意度更高一點。之前設計是舒適區，代碼是禁區，面對代碼各種安裝、依賴問題很讓人火大，不懂怎么弄，現在作為不懂代碼的小白，通過 Vibe Coding 把設計稿變成工具或產品的過程非常簡單了。

以前編程是精準的藝術，既要懂算法，又要懂語法，一個小標點符號就有 Bug 沒辦法解決，做產品還要寫調研需求文檔，沒辦法用代碼實現，現在只要把需求完美給到 Claude Code 模型，就可以完全實現產品從設計稿到 MVP 階段。

這種變化把寫需求文檔給技術開發，再開發排期的過程大幅縮短，能驗證更多想法，不再需要等開發排隊、排期，現在通過 Vibe Coding 工作像指揮家，指揮一堆好用的模型，不再需要寫代碼，逐行敲代碼，用中文或英文提示詞，自動生成程序邏輯，像我這種小的獨立開發者，更在意要什么，而不是怎么寫前端或后端。

通過 Vibe Coding 可以把行業知識、審美能力、用戶體驗敏感度、AIGC 解決方案工作流變成產品或小工具，以前設計稿是終點，現在設計稿是起點，通過 Vibe Coding 可以走得更遠、更寬、更廣。

現在不再需要找開發朋友或同學對接，自己調研學習新技術、新文檔，想法可以很快驗證，Vibe Coding 的黑底白字終端、各種問題看不懂，只要把問題截圖或轉換成自然語言發給大模型，大模型比專業的人更懂，這樣可以把想做成產品的人變成已經做好產品的人。謝謝大家。

AI 系統實踐者李鈞林：將大腦里的活動像 3D 信息一樣保存下來

李鈞林開發了一個日記軟件 Category，源于一個思考：隨著技術進步，也許有一天可以將大腦里的活動像保存 3D 信息一樣保存下來。

這個日記軟件可以自動識別地點、位置、事件，甚至情緒。照片傳到云盤后，調用高德 API 識別當前位置。輸入英文單詞可以直接翻譯，保存為雙語條目。文本可以根據提示詞做各種處理，比如精華提煉。所有內容按時間戳排列，一天結束后同步到 Notion。

Notion 里有兩個板塊，Lifetime 記錄每天的時間線，Review 做每日復盤。李鈞林說，如果已經實現了每日記錄，就可以做到每日復盤。AI 可以根據提示詞總結用戶當天主要把時間花在哪里，接觸了什么信息。

這樣做的好處是有了深厚的上下文。他只需要輸入幾個字，AI 就可以根據倉庫擴展，提煉出詳細信息。相當于把自己的數據流打通。

他使用的方法是 Open Spec 規范化開發。因為 AI 每次跑同樣的提示詞，出來的結果都不一樣，需要規范化編程。他用 Cursor 生成 proposal，包含目標、當前情況、任務規劃。然后用不同的大模型做 review，最后才是編程。

部分實錄

隨著技術的進步，也許有一天的話，我們可以將大腦里面的一個活動，也可以像保存 3D 信息一樣，給它保存下來。那這一個日記里面，它可能包含了地點啊、位置啊，還有事件，還有甚至自己的一些情緒。這樣的話，如果我們能夠實現這樣的一個功能，那我們就可以去很立體地回顧自己的一個過去。基于這樣的思考的話，就是說我就是想嘗試把更多的信息加入一個筆記軟件里面去。

它也可以保存一條一條這個時間點的一個雙語條目。然后還有一種功能，比如說這里的一個文本，我把它輸入進去以后。它可以去根據我們這個 AI 的一個提示詞去做各種各樣的工作。

比如說這個是精華提煉的按鈕，那我按一下。剛才的那一段文本的話，它就會被分析，提煉出一個根據提示詞去提煉出來的東西。所以說這個相當于，就是說把我們所有接觸過的一些意識流全部作為一天的，按時間戳排列的一個東西，然后全部集中到這個時間流板塊過來，然后最后一天的話，它會將這里時間流這里的所有內容會同步到我的 Notion 里面去。

在這個 Notion 的話，我給它設置了兩個板塊，一個是 Lifetime，就是說所有，比如說我今天一共記錄了 30 條日記，那它的話就會在這個地方給我創建一個以今天的日期結作為題目的一個，時間線，比如說這個是昨天同步好的，就是說在這個時間點，然后我接觸了這樣的一個信息，然后其他時間點做了什么樣的一個信息，它就自動幫我保存了一個這樣的一個資料。

然后另外一部分的話，是做一個 review，我們可能是每周會復盤，或者說，那如果我已經實現了這樣的一個每日記錄，我就可以做到每日復盤。它可以根據提示詞，然后把當天主要時間花在了哪里，然后接觸了什么樣的一個信息，就直接保存到這個 notion 里面。那然后根據這些信息的話，我可以在這個上面去做一個利用。

有一個叫 Open Spec 的一個規范化開發，你每次給它一個提示詞，同樣的提示詞，它可能跑起來，但是出來的結果都不一樣，那就需要一個規范化編程。那我的一個制作的一個方法的話，就是這個，因為我本身，其實我不懂任何一行代碼，我就是完全靠這樣的一個開源庫，首先我只要告訴他我需要什么樣的一個軟件，我有這樣的一個需求。

我把這個需求先總結出來。然后再用這個 Cursor 是一個這個 IDE 的 AI 的一個軟件，然后去生成相當于是一個計劃，那這個計劃的話，相比我們提示詞的話，它是包含了更多的東西：我們的目標，還有這個現在當前的情況是怎么樣？然后全方位地去規劃這樣一個任務。

然后根據這個任務的話，再去做一個 review，你可以讓其他的 AI 去幫你做。比如說我在制作 plan 的時候是用 GPT，然后我用 review 的時候用另外一個大模型。那這樣的話，它的一個生成的一個就更符合自己的。自己的需求，然后最后才是編程，就是根據這個計劃，然后把這個 plan 交給一個大模型，然后讓它去。幫我把這個所有的代碼寫下來，寫下來，最后的話自己就去確認這些代碼是不是符合自己的一個要求。

所用到的一個工具的話，主要包括就是 Cursor 啊，還有就是 Google 家的 Anti-gravity，Claude Code 這些。那就是說后續的話，就是說這些生成的這些信息，我可以進行一個標簽的一個管理，然后在這個標簽下面去分析，接下來做一個更加智能的東西。

黃小仙來也合伙人 劉俊濤：工作就像一個指揮家

劉俊濤說，以前工作中有很多想法去完成客戶需求，但基于不會代碼，或者找不到開發同學幫忙，需求就慢慢不再做了。

通過 Vibe Coding ，他成功彌補了美術出身不會代碼的問題。現在工作和生活中，一有空就自己搞點小工具。前一周比較火的死了嗎 APP，他也嘗試 Vibe Coding ，很快實現了基礎功能。

他提到一個對比：以前對客戶需求只是基于多模態大模型做圖片滿足需求，現在通過做簡單 demo 給客戶演示，客戶滿意度更高。以前寫需求文檔、給技術開發、再排期，這個過程大大縮短了。現在通過 Vibe Coding ，工作就像一個指揮家，指揮一堆好用的模型。

他強調，作為小的獨立開發者，更在意的是要什么，而不是怎么寫前端或后端。只需要把需求給到 Claude Code 模型，不需要擔心 API 的異步回調、健全這些問題，它會完全搞定。只需要一直提需求，一直點 Yes，就能完美復刻出想要的產品。

部分實錄

大家好，我叫劉俊濤。現在已經成功轉行AI 產品經理，在做管理。其實通過薛老師這第 16 期的課程，我也從一個完全不懂代碼的小白成功轉變成了一個可以 Vibe Coding、自己做產品的一個角色。

總的來說，之前的我設計可能是我的舒適區，但是代碼可能算一個禁區，面對那些代碼各種安裝、依賴這些問題，其實真的有時候很讓人火大，不會、不懂這個東西怎么弄。但現在作為一個不懂代碼的小白，通過 Vibe Coding 把一個設計稿變成一個工具或一個產品的過程，我覺得這個其實非常簡單。

以前編程可能是一個精準的、很精確的藝術。你既要懂算法，又要懂語法。有時候有一個小的標點符號，都會有 Bug，你沒辦法解決。在做產品的時候，可能還要寫調研一些需求文檔什么的，你直接沒辦法用代碼的方式來實現，但現在我只要把需求完美地給到 Claude Code 這種模型上，它就可以完全地實現我產品從設計稿到一個 MVP 的階段。

這種變化其實把我現在的寫需求文檔、給技術、給開發、再開發、再排期這樣的過程，大幅地縮短了。在這個花費的時間上，就可以去驗證更多自己的想法，不再需要等開發的排隊、開發的資源。我覺得現在通過 Vibe Coding 工作，就像一個指揮家在工作，指揮一堆很好用的模型。

不再需要逐行地敲代碼，用中文或者英文的提示詞，它會自動地生成一個程序的邏輯。像我這種小的、獨立的開發者，其實我更在意的是我要什么，而不是我去怎么寫這個前端或是這個后端。

以前我們做客戶、對客戶的需求、解決客戶的需求，最大的難點或者是做產品最大的難點，是客戶需要什么。我們只能通過寫一個演示文檔，不能做一個 Demo 去演示，客戶可能會保持很懷疑的態度。但現在通過 Vibe Coding 做一個 Demo，客戶會更滿意，然后做一個自己的產品。

現在做一個產品，做一個初步的、通過 Vibe Coding 做一個 MVP 初步的驗證，會在開發或者是客戶對接的時候會更好一點。就像我現在做的一個黃小仙，我跟我朋友做的黃小仙這個產品，開發周期，如果有客戶提到需求，要做一個這樣的產品，可能從排期到最后的落地、初步的落地可能需要兩天左右。但是這個時間其實黃花菜都涼了，但是現在我們只需要把我前期的需求給到 Claude Code 這樣的軟件。不需要再擔心什么專業的這種名詞，像 API 的異步回調，或者是健壯這些問題，它會完全幫我把這些搞定。

我現在用 Claude Code 開發產品的時候，只需要提好需求，一直點它的「Yes」，一直往下走。它會很快地完美地復刻出一個我想要的產品。通過 Vibe Coding 就是可以把我當前自己的行業，或者是其他行業的一些，比如說我自己行業的業務，包括自己之前的一些審美的能力，還有對用戶體驗的敏感度，還有那些 AIGC 的解決方案的工作流，都可以瞬間、短時間地變成一個產品或者一個小的工具。

以前我覺得我的終點可能是設計稿。但我覺得現在設計稿只是我的起點，通過 Vibe Coding，可以走得更遠、走得更寬、走得更廣。現在通過 Vibe Coding 不再需要我去找開發的朋友，或者是找開發的同學去對接，讓他幫忙給我看一下我的這個需求是否能解決。

我自己，其實有些東西，通過自己調研，學習一些新的技術，或者是調研一些新的文檔，你自己的想法就可以很快地去驗證。當然可能 Vibe Coding 的時候，你覺得那個黑底白字的終端，或者是各種問題看不懂。

但是你只要把這些問題截圖，或者是轉換成自然語言發給大模型，像 GPT 這樣的模型，你其實就不需要擔心你懂不懂，大模型它會更懂，它比你更懂，真的比有些專業的人更懂。這樣你其實可以把一個想做成產品的人變成一個已經做好了一個產品的人。謝謝大家。

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