兰 亭 墨 苑

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内容 * (支持 Markdown 格式) 可以快速实现一些想法。 没有vibe之前，大部分精力只能应对需求的开发，而对于系统的优化，一些提效工具的开发，还有各种方便的脚手架工具等，都是有想法去弄，但是没机会实现，没有时间。而且这些工具都是让自己工作爽的，但是没有kpi，算是打白工，如果耽误了版本需求，那就是完全扣分项。 有了vibe之后，我可以非常迅速的开发出一些自己想要的小工具。甚至在自己比较陌生的领域都可以开发了。 有几个例子 我用，codex，等有非常多的第三方api key管理与切换需求。我可以根据我的需求vibe一个自己想要的tui工具，非常顺手。如果没有vibe我只会去用市面上别人写好的开源工具，学习成本高，虽然功能肯定更全，但是复杂，不顺手。用自己写出来的工具内心满足感很强 2.最近项目在用kafka，原有的调试数据的开源项目，kafka map是用java写的，docker包也有200多M，内存使用量也不少。我直接vibe让agent抄一个golang 版本的功能，直接一比一复刻，用了一晚上时间，加调试。最后可以单静态文件运行，只有几M，docker包也只有十几M，可以直接集成到项目安装包里面了。要是之前，只能忍者难受打包这几百兆的java镜像 3.我老婆是医生，每月有排班表，里面是很复杂的一个表格，有全科室人员的每天排班记录，之前我只能全部打印，然后用笔画出来那一行小字。但是后面我用一两个小时vibe，让大模型识别理解图片，然后再生成日历，打印，就非常清晰了 4.工作上有一些活是很杂的，例如有些项目经常要和其他公司产品部署在一起，之前是手动部署部署虚拟机，需要手写xml，而且网卡编排非常复杂。这个活理论上也不完全属于我，但是这个虚拟机部署其他人搞不明白，只能推倒我这里。最后我花了几天业余时间vibe一个针对公司场景，做了一个非常产品化的完全tui界面点点点的部署方式，小白都能几分钟部署。部署时间从几小时缩短到几分钟，从此这种项目从之前非常痛苦到现在轻松应对。cpu 内存 硬盘 配置随意选择，默认也会自动计算。内部网络拓扑自动编排，虚拟机里面还带agent自动分区。 5.跨界的一些东西，我们这些做码农的数学基础也就是应试教育。但是对于一些统计学的算法，如果是主流方向之前谷歌一些可能可以应付一个凑合能用的方案。现在直接vibe让AI给我重新设计，直接用了更加先进的统计学方式实现，然后多个AI Agent开会，加自测用例，原有测试环境效果查看，立竿见影。用此类方法可以补全产品上之前一些不成熟的设计。 6.各种给工作提效的工具疯狂vibe，你上班上你的，AI写自己的。目的就是有任何可以提效的方式，如果能总结为程序，都可以让AI vibe，这类工具不需要多好的维护性，基本上能用就行，可以完全放心交给AI 7. code review现在所有的同事提交的merge request我都使用AI去检查一下，把隐藏bug以前发现 最近半年到一年，是vibe coding的红利期，因为还有很多程序员不会用，不相信AI，驾驭不了vibe coding，甚至最基础的cursor，windsurf，trae等都没接触。这时候是拉开差距的时候，用好你可以少加班，增效的各种工具工作流搭建好，你可以未来也更加轻松工作。 红利结束期就是国产AI模型，IDE，CLI赶超国外，并且出现现象级模型的时候，像是年初deepseek刚火的时候，其实就是国内绝大多数普通程序员刚开始接触AI的时候。 虽然模型能力，Agent能力迅速加强，未来必然AI编程是主流，这样岗位肯定也会减少，因为Agent编程能力实在是太快了。所以如何能驾驭好Vibe Coding在未来一定是一种核心竞争力。

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