vibe coding8 篇实战文章

先把结论撂这：这人没在交认知税，他在存一笔别人看不太懂的本金。这事最值得聊的从来不是技术，是他干了一件跟所有人反着来的事——亲手把 23MB 的 Brainfuck 代码一行一行抠出来，只允许 LLM 参与一道工序。你算算这笔账，会发现自己对“效率”的理解可能是反的。 起因特简单。

九月底刷那份月度盘点，有个标题我扫过去又倒回来——大意是"我们好像都有两个 AI，一个正经干活的，一个用来瞎玩的"。 画外音：这不就是我那台常年开着两个窗口的编辑器吗。 我盯着这话看了半分钟。被总结命中的感觉，翻过车的人都懂。 先把现场交代一下。

Don Johnson 在 dev.to 上发了篇讲 vibe coding 的文章，标题叫 Vibe Coding Is Not the Problem，9 月 25 日放出来的。这条我摸了两遍才决定放进夹子。

九月十三号晚上，窝在沙发上刷 dev.to，刷到 Giorgi Kobaidze 那篇《Vibe Coding Isn't the Problem. Calling It Engineering Is》。本来只想扫两眼。 结果一路翻到底——177 条顶级评论，作者还在里面挨个回，第二天又改了一版。

有人问，vibe coding 这个说法还能叫几年。 简单说，它大概会像"网上相亲"一样，自己消失掉。 三个月前，Joe Marshall 写了篇东西，标题是《Vibe Coding is the new Internet Dating?》，发在他自己的站点上。

今天早上 Jason Koebler 那篇我读到一半，把手机放下了。 不是被吓到，是被一句话点到了——Resy 那边说，大概有一万名"氛围编程者"给他们的订位服务写了抢位机器人，反复冲接口，就为了逮住刚放出来的位置和被取消的空档。 一万名。 严格说我不能算在里面，我没写过抢位脚本。

某个周五晚上我在 GitHub 上瞎逛，刷到 contextengineeringkit 这个名字。不瞒你说，那一瞬间我甚至有点感动。

拿到这论文的时候我第一反应是标题党。"从提示的语言学特征预测 LLM 表现"？看这架势像是要把 prompt 工程从手艺活变成计量经济学。 但我还是点进去了。9000 个受控变体，625 条标注需求，5 个开源模型。