截圖來自社交平臺X

自發(fā)布之初,這個項目就獲贊“讓AI的內(nèi)幕走向普及”,最近每次更新,都會因時間和成本的降幅的因素,在開發(fā)者群體中引發(fā)討論。

目前,該項目在GitHub上已有超過5.2萬顆星,另一個類似項目“nanochat”也有4.2萬顆星。

卡帕西本人也完成了角色轉(zhuǎn)換,目前,他以“原生AI教育”為己任,創(chuàng)辦Eureka Labs,免費提供AI教學(xué)視頻,強調(diào)“從零構(gòu)建”和“與細節(jié)斗爭”,力圖讓人們既能熟練使用AI,又具備脫離AI獨立工作的能力。

很多開發(fā)者、愛好者甚至普通人,都曾在Youtube上追更學(xué)習(xí)他的“Zero to Hero”教學(xué)視頻。

截圖來自GitHub

截圖來自GitHub

不過,他的另一重身份,讓事情顯得有些吊詭。

去年2月3日,卡帕西發(fā)帖稱自己找到了一種新的編程方式——vibe coding(氛圍編程),可以沉浸在靈感之中,忘記代碼的存在,甚至不用鍵盤,只是向大模型提出要求,之后就全部接受它給出的結(jié)果。

他發(fā)現(xiàn),即使不再看差異對比,遇到錯誤信息直接復(fù)制粘貼,對一些臨時小型項目來說也能交付成果。

這一概念隨即在開發(fā)者社區(qū)引發(fā)共鳴。隨著性能更強的大模型的涌現(xiàn)、Cursor等工具的流行,vibe coding的門檻越來越低、實現(xiàn)效果越來越好,吸引了大批實踐者,也成為當年度AI領(lǐng)域的重要趨勢,還入選了《柯林斯詞典》年度詞匯。

2月初,人們紛紛紀念起“vibe coding一周年”,討論中有關(guān)于個人生產(chǎn)力的解放、編程門檻的消解等積極論調(diào),也有程序員面臨失業(yè)、“鍵盤長草,編程已死”等憂慮。

而對活躍于時代前端的開發(fā)者來說,一邊從基礎(chǔ)開始了解AI,興奮或疲憊地跟上時代之輪,一邊又不無擔(dān)憂地沉迷于vibe coding,心事重重地解放雙手,這略顯矛盾的景象,好像已經(jīng)成了一種日常。

程序員,掙扎在時代的縫隙中

Anthropic推出的編程助手Claude code是開發(fā)者目前最常用的工具。

與此同時,這家公司也是“AI替代論”的濫觴地之一。其發(fā)布的《經(jīng)濟指數(shù)報告》一直在分析、追蹤AI對人類就業(yè)的影響。

今年1月的報告提出,高學(xué)歷、高復(fù)雜度任務(wù)被替代風(fēng)險更大, AI的“去技能化”(Deskilling)效應(yīng)已經(jīng)彰顯。Anthropic CEO達里奧·阿莫代(Dario Amodei)曾預(yù)測,5年內(nèi)AI可能讓一半的初級白領(lǐng)崗位消失,導(dǎo)致整體失業(yè)率上升至10%-20%。

Anthropic Economic Index report: economic primitives,2026.01.15

數(shù)據(jù)顯示,Claude傾向于涵蓋需要較高教育水平的任務(wù)。圖片來源:Anthropic Economic Index report: economic primitives,2026.01.15

而這家滿布開發(fā)者的公司,也在此前的一份內(nèi)部調(diào)研中提及,員工已將20%的繁瑣工作完全委托給Claude,并普遍感到生產(chǎn)力提升,但同時擔(dān)心自身深度編程能力的退化。

阿莫代還在今年的達沃斯經(jīng)濟論壇期間直言,在Anthropic內(nèi)部,已經(jīng)能看到未來的趨勢:實際上需要的開發(fā)者會越來越少,而不是越來越多。

“我們正在思考如何在公司內(nèi)部以合理的方式應(yīng)對這個問題。”他稱。

這似乎又是一個有些矛盾又充滿象征意味的圖景:開發(fā)者可能會用自己開發(fā)的工具替代自己。

這些話題在網(wǎng)絡(luò)上很有討論度,這樣的境遇看來令不少人焦慮。有的程序員以“不學(xué)AI,不明不白就失業(yè)了。學(xué)了AI就好了,就能明白自己為什么失業(yè)了”來總結(jié)當前的境況。

但實際上,就像卡帕西每次更新課程都能吸引數(shù)百萬次點擊一樣,仍有很多人樂此不疲地對AI追根溯源,即使新的大模型、編程工具、vibe coding好像已經(jīng)讓“成果”可以繞過“理解”,自動完成操作環(huán)節(jié)。

一位資深極客對作者表示,他對現(xiàn)實和未來充滿樂觀。

很大程度上,在他看來,“vibe coding包括更牛的agent,能讓想法更快原型化,最大程度實現(xiàn)我的想法”。由此,最關(guān)鍵的就變成了“想法”本身,或者說“為什么寫代碼”“寫什么代碼”,而這需要穿透AI的系統(tǒng)本質(zhì),預(yù)判技術(shù)更迭。

“AI時代,理解AI就是理解時代,想法決定未來。”他稱,真正理解AI,能夠用一切方法最大效率使用AI工具的人,不僅不會失業(yè),還會得到重用,而未來更是可能會成為明星級的超級開發(fā)者。

但也不是所有人想被“卷”進時代洪流。

有程序員對作者表示,“碼農(nóng)的工作本來大多就是重復(fù)完成既定任務(wù),學(xué)習(xí)AI也是被公司逼的”。

也有程序員認為,自己只是“被動學(xué)習(xí)”,而且邊學(xué)邊感到沮喪和焦慮。一方面,好像之前的學(xué)習(xí)經(jīng)歷、工作經(jīng)驗迅速貶值,另一方面,AI的編程能力突飛猛進,讓他們感受到很可能工作不保,“本來35歲就容易失業(yè),現(xiàn)在看起來都不是年齡問題了”。

也有開發(fā)者提示,AI編程離普通人仍有距離,能用其開發(fā)滿足自己需求的程序的人其實不多。

還有人表示,目前大部分AI編程、自迭代的成果有劣化傾向,消費級的產(chǎn)品仍需大量人力,以此證明,就業(yè)市場至少短期不會發(fā)生劇烈動蕩。

不同的看法和感受,只是時代癥候的某種折射。

在這背后,正是技術(shù)極速向前飛奔時拽出的“裂谷”,有些人已看到了另一側(cè)的風(fēng)景,有些人則終究會留在這一邊。而很多開發(fā)者,可能只是恰好活在了二者的縫隙之中。

走向“agentic engineering”

正當人們?yōu)関ibe coding一年來的戰(zhàn)績興奮不已時,卡帕西又提到了一個新的概念:agentic engineering。

他稱,雖然監(jiān)管和審查更加嚴格,但事實上如今AI編程已日益成為開發(fā)者的默認工作流程。而在不犧牲軟件質(zhì)量的前提下,充分利用agent的優(yōu)勢,成為了新的趨勢和目標。

為此,他建議以agentic engineering的名稱來區(qū)別于vibe coding,而在新的范式下,agent已是默認設(shè)置,99%的情況下開發(fā)者不會直接編寫代碼,而是協(xié)調(diào)代理來編寫代碼并進行監(jiān)督。

截圖來自社交平臺X

截圖來自社交平臺X

卡帕西的看法,想必與近期爆火的agent明星開源項目Openclaw(原名Clawdbot)不無關(guān)聯(lián),他在該項目早期即予以贊許,還通過其生成了自己的agent,甚至派去參與另一個爆火項目——agent版“貼吧”Moltbook。

接連走紅的新項目和新名詞,已經(jīng)讓agent出圈,甚至普通人都對此有了fomo感(錯失恐懼癥)。而開發(fā)者,更是迅速走向了agent。

目前,不少資深開發(fā)者已經(jīng)過上了“雙面人生”。每天仍按時上下班為公司打工,但通過早中晚及工作間歇與家中agents的簡短交流發(fā)布指令,指示它們?yōu)樽约和瓿杉媛毠ぷ魃踔潦沁\作“一人公司”,扮演起了老板的角色。

小紅書上的一則帖文稱,訂閱了200美元的Codex、Claude和69美元的Githu Copilot,1-2天完成老板布置的weekly sprint,剩下的時間全部搞副業(yè)、陪家人,在社區(qū)引發(fā)熱議,圍觀、艷羨的普通人不在少數(shù)。

不過,作為新工具的使用者、一眾agents的領(lǐng)導(dǎo)者,就更需要再制定任務(wù)、監(jiān)督執(zhí)行、驗收成果等方面具備更強的綜合能力,包括不斷學(xué)習(xí)借鑒或自己開發(fā)skills,讓agents更好地完成工作。

這實際上要求,開發(fā)者對AI架構(gòu)有更深入、系統(tǒng)化地認知,而從預(yù)控風(fēng)險的角度來講,不懂底層邏輯就更難面對風(fēng)險。

行業(yè)的生態(tài)也在悄然變化。

《硅谷101》曾在節(jié)目中提到,硅谷招聘新員工時的能力評價體系已經(jīng)發(fā)生了改變,會要求面試者利用AI工具完成此前僅憑個人無法完成的任務(wù),以此評估其綜合生產(chǎn)力。國內(nèi)也有大廠會在面試前端時直接給出PRD(產(chǎn)品需求文檔),要求利用最熟悉的AI編程工具完成。

對于存在“就業(yè)焦慮”的開發(fā)者來說,這或許會演變成行業(yè)內(nèi)的“賽馬”。有開發(fā)者警惕,“AI解放勞動力的理想變成倒卷勞動力的現(xiàn)實”。

而所謂“一人公司”,在某種意義上似乎顯示了“個體”在技術(shù)平權(quán)的AI時代成為“主體”的前景,但也可能,只是讓“集團”“公司”的組成從“員工個體”變成了一個個體內(nèi)的“一人公司”(甚至“零人公司”)。

無論如何,這都對從業(yè)者提出了更高的要求,也解釋了卡帕西的“從零開始”AI教學(xué),為何在“編程已死”之際仍有如此吸引力。

“使用engineering一詞是為了強調(diào)它既是一門藝術(shù),又是一門科學(xué),還需要專業(yè)知識。這是一門可以學(xué)習(xí)和精進的學(xué)科,它有著自身獨特的深度。”

卡帕西寫道,他還表示,自己對接下來模型和agent的進一步精進、結(jié)合感到興奮。

在被視為“Agent規(guī)?;占霸?rdquo;的2026年,Openclaw的出圈已讓這項技術(shù)為人所熟知。

Moltbook和RentAHuman.ai(一個agent雇傭人類完成線下任務(wù)的網(wǎng)站)引發(fā)的熱議,正在重塑人們對于人與AI的關(guān)系的認知。

而Anthropic一次常規(guī)的法律類AI代理插件發(fā)布,則直接帶崩了美股軟件板塊,將商業(yè)模式面臨的巨大變革硬生生懟在市場面前。

2月6日,OpenAI和Anthropic又同時進行重磅更新,發(fā)布GPT-5.3 Codex和Claude Opus 4.6,AI自主完成任務(wù)甚至管理任務(wù)的時代已經(jīng)加速成為現(xiàn)實。尤其是Claude推出的Agent Teams功能,直接提供自動運行的agent項目團隊,目前正持續(xù)引發(fā)熱議。

截圖來自社交平臺X

截圖來自社交平臺X

在這種加速度中,緊趕慢趕的公司和開發(fā)者,都要尋找新的定位。

微軟CEO薩提亞·納德拉(Satya Nadella)此前提到,企業(yè)必須捍衛(wèi)自身的“AI主權(quán)”,將公司獨特的隱性知識和專有數(shù)據(jù)嵌入并控制在自己擁有的模型之中,而非僅僅依賴外部通用模型,從而防止核心企業(yè)價值的流失。

企業(yè)尚需要尋找新的護城河,掌控自己的命運,避免被AI替代。第一線的開發(fā)者,顯然要面臨更嚴峻的考驗。

Google Cloud AI總監(jiān)艾迪·奧斯馬尼(Addy Osmani)在個人博客中寫道,軟件行業(yè)正處于一個奇特的轉(zhuǎn)折點,AI編程已從輔助工具演變?yōu)槟茏灾鲌?zhí)行任務(wù)的智能代理,這正在動搖“從初級到高級”的傳統(tǒng)職業(yè)路徑,并從根本上改變開發(fā)者的技能要求、角色定義和成長模式。

截圖來自奧斯馬尼個人博客主頁

截圖來自奧斯馬尼個人博客

他據(jù)此提出建議,提示初級開發(fā)者應(yīng)使自己精通AI并成為多面手,使用AI編碼代理構(gòu)建功能,但必須能理解并解釋大部分代碼行,聚焦溝通、問題分解等不易被替代的技能,并通過構(gòu)建項目集證明自己能立即發(fā)揮作用。

而高級開發(fā)者應(yīng)成為質(zhì)量和復(fù)雜性的守護者,聚焦架構(gòu)、安全等AI難以解決的“最難的20%”問題,同時將自己定位為導(dǎo)師和協(xié)調(diào)者,拓展為“T型人才”并推動以技能為先的實踐。

“預(yù)測未來的最佳方式就是積極地塑造它。”奧斯馬尼寫道。

無論前景是否樂觀,開發(fā)者都正面臨著“必須進步”的時代課題。而這條路,總是比“進步”一詞本身的線性暗示要更曲折。(作者|胡珈萌,編輯|李程程)

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