从“全自动刷美女”到一人公司年入百万，Vibe Coding还能这样玩

当你可以用嘴写软件，这个社会里，谁的价值会被放大，谁会被悄悄边缘化？在2025北京非凡大赏的超级个体工作坊上，主持人是北京以终为始科技中心创始人AI产品黄叔，台上三位嘉宾各自代表了 Vibe Coding 的三种活法。

甲木：LangGPT 联合创始人，最早一批玩 Prompt Engineering 的人，从嫌 AI 代码烂一路走到完全追不上它写得快。

杨泽昊：00 后、符号互动创始人，自称全国最会做公众号的公司老板，拥有严重拖延症和填表恐惧，但靠 Vibe Coding 把自己变成了Agent 指挥官。

乔向阳：前字节商业化 AI 产品经理，不会写代码，却用自然语言做出了一堆真实跑在线上的工具，连自己儿子都被他坑去用 Gemini 做游戏。

什么是 Vibe Coding？ 忘记代码，用自然语言口喷出产品。

离谱案例： 杨泽昊如何用 Claude 打造全自动美女筛选器，甚至解决 ADHA 患者的填表难题。

效能革命： 乔向阳如何在不懂代码的情况下，两周完成 11 万行代码的复杂客户端开发。

行业冲击： 当大厂 70% 的代码由 AI 生成，程序员会沦为代码审查师吗？

未来预测： 2026年，普通人如何通过 AI Agent 成为拥有超额利润的超级个体。

一、Vibe Coding 不是学会写代码，而是学会说清楚你要什么

Karpathy 把 Vibe Coding 定义为：不再想着代码，而是完全用自然语言描述你想要什么，由 AI 替你完成编程。

甲木一开始看到这个词的反应是：谁又造了个这么奇怪的词？直到发现署名是 AK，他才心安地接受。但他很快意识到，这不是一个新名词热度的问题，而是程序员边界的重写。

以前，程序员是那群懂语法、记 API、会调试的人。

现在，他在实际工作中是这样用 Vibe Coding 的：把产品需求文档、业务规则丢给 Cursor 或 Claude，先跟模型对齐一遍我们要做什么，再开始用嘴指挥它写代码。

这个功能要透传到这个接口。

这块逻辑改成先校验权限再写入。

这段代码风格按我们项目里的规范来。

真正的转折点不在于它写得比我快，而是他发现：一些 DAU 几十万的线上核心功能，已经可以用这样的方式撸出来。也就是说，编程的门槛，从你会不会写代码，变成了你表达清不清楚需求。

在这个意义上，Vibe Coding 做的不是消灭程序员，而是把会协调 AI 干活的人，也纳入了广义的程序员。你可能不会写一个 for 循环，但你能让 AI 帮你把一整条业务流程跑通。

二、当孩子可以对话做游戏，软件世界的锁都松动了

最能说明时代变化的，不是那些复杂的 Agent 工作流，而是一个很生活化的画面。

有一天，乔向阳在忙，孩子吵着要玩游戏，他随手把电脑递过去：你自己用这个做个游戏玩吧。

桌面上打开的是 Gemini 3。二十分钟后，他回来，看到的是孩子正玩着一款自己做的超级玛丽，整个对话不到六轮。

上一代人，得学 C、学 Flash、学 Unity，才能摸到做游戏的门槛。现在，一个小朋友只需要把脑子里的关卡，用话说出来，剩下的交给模型。

这不是个哇，好神奇的段子，而是一个信号：软件世界的生产资料正在从少数人手里，往会表达需求的人手里滑。

乔向阳自己也走过这条路。他不会写代码，却靠 Vibe Coding 做了几个很不玩票的东西：

一个把 HTML 代码变成在线网页的工具：只有一个输入框，贴上代码，回车，直接生成可访问链接，甚至还支持加密和密码访问。只是为了解决发给别人看方便一点这么小的需求，结果长期日活上百。

一个复杂度堪比大厂项目的 Mac 客户端：支持 Markdown、全局快捷键采集素材、对接多家模型 API，一套自用知识碎片 → 一键出稿的工具。专业工程师看了代码，说这种复杂度，在大厂要做 3–5 个月，他用 Vibe Coding 两周搞定——而他不懂编程。

如果说孩子那一幕告诉我们下一代会怎样长大，那这些工具则在提醒：不懂代码这件事，本身，已经不能再成为你不做产品的借口。

三、Vibe Coding 背后，有一门看不见的上下文工程学

很多人以为 Vibe Coding 是这样：想法一说，AI 自动搞定，剩下就是爽。

现场几个人的实践，刚好把这个误解拆掉了。

甲木的观点是：Vibe Coding 其实是提示词工程的一个子集，更准确一点，应该叫上下文工程（Context Engineering）的一个分支。

因为你每一次口喷，本质上都是在构造一个上下文：告诉模型你是谁、你要干什么、你接受什么风格、不能做什么，以及它可以调用哪些工具。

这里有两层关键的手艺活。

第一层：先建规约，再写代码。

比如乔向阳的做法是先自己写一个 Meta Prompt，把需求一句话说清楚，让模型帮自己生成一份完整的规范文档：包括 PRD、接口定义、技术方案。

确认没问题后，再把这份文档丢给 Claude，开始正式开发。

你会发现，Vibe Coding 真正难的不是那句帮我写 xxx 的代码，

难的是你有没有能力描述出一个可执行的世界。

第二层：学会摆放信息，而不是堆砌信息。

杨泽昊研究过 Transformer 的注意力分布，得出一个非常接地气的提示词经验：

越抽象、越统领全局的东西，越应该写在最前面——比如你是一名严谨的后端工程师、你必须写出可读性高的代码。

越具体、越偏操作层的要求，越适合放在最后——比如这次用浅色背景、按钮放右下角。

这是在利用模型对开头和结尾更敏感、中间更容易模糊的特性。

换句话说，你不是随便往上下文里丢话，而是在给模型搭舞台、打地基。

当你把这些规范、套路、经验打包起来，就变成了 Claude 里的一个个 Skill。

最简单的例子是：

代理记账行业，那些人每天做的事，其实就是一条重复的行动链：客户说帮我开张发票 → 登陆税务系统 → 填信息 → 截图确认 → 发 PDF

现在，这整条链路都可以被记录成一个 Skill，交给 Agent 去重复执行。

原来需要 100 个 3000 块月薪的人力流水线，未来可能就是 100 个 Claude 实例同时开工。

你以为自己在学 Vibe Coding，实际上是在学如何把经验固化成可复用的协议。

四、从 Workflow 到 Agent：一人公司背后的虚拟班底

传统的 Workflow，更像是老式的生产线：

If…Else 写死，顺序固定，任何意外情况都让人抓狂。

Agent 的出现，把逻辑变成了连续行动链：每一步完成之后，模型会根据当前环境、历史上下文，自己推理下一步该干什么，还可以随时看屏幕、读图片、调用新工具。

杨泽昊的日常，是许多人的未来预览版。

他会在早上开三台电脑、连三部手机，一口气给 Claude 下五六个指令：

这个 Agent 去帮我填一堆入职、报销、参会表单；那个 Agent 去整理昨天客户的需求和素材；第三个 Agent 负责在内部系统里更新项目进度……然后他去做别的事，让这些实例自己跑。

用他的话说：你只要把今天的零碎事情列成清单，剩下就是等它们做完。

这就是 Vibe Coding + Agent = 个人工作台 的现实版。

它对一人公司、小团队，意味着什么？

在没有 AI 的年代，杨泽昊大学时就靠只有我会写的 SVG 互动公众号年入百万。

他的秘诀很简单：在一个极小的犄角旮旯做到第一，别人只能找他。

现在，他的说法是：

你有 100 个想法，就开 100 个 Claude 实例，让它们同时干活。真正稀缺的，不再是有人帮你写代码，而是你有没有足够多值得做的想法。

乔向阳说到：在人还有社交需求、还有分工协作的前提下，未来更可能是几个人 + 一群 Agent 的固定搭配。

衡量一个团队有多强，不再是看有多少实习生，而是看：你创造了多少条真正好用的 Agent 工作流？每条工作流同时在为多少客户服务？

这背后，其实是组织结构的重排：程序员从手写代码的人，变成了设计 Agent、审查 AI 产物、搭建工作流的人；而那部分重复、可标准化的动作，则逐渐交给 Agent 去做。

五、程序员会消失吗？与人人都得做 IP

当大厂高管发现团队里 70% 的代码已经是 AI 写的，他自然会问出一个问题：那我是不是只需要付你 30% 的工资？

这个问题听着扎心，却指向一个更大的现实：

初级工程师岗位在减少；但对架构师、技术负责人、能设计系统的人需求在增加。

甲木给出的判断是：程序员不会消失，但只会写代码的程序员会越来越难找工作。

他们会被挤到一个新角色里，AI 代码架构师、AI 产物审查员、Agent 指挥官。

而这种被 AI 把基础体力活蚕食掉的过程，在别的行业已经演示过一遍。

杨泽昊提到，ChatGPT 推出后，杭州很多文科生起薪跌到 6000 以下。

原因很简单：以前大家不会写文案，要靠能写字的人；现在人人有 AI，基础写作能力变成了最不稀缺的东西。

乔向阳顺着这个逻辑往下推：如果你只是平均水平的生产者，你和 AI 对用户来说，没有本质区别。真正还能拿到超额利润的人，要么在某个细分领域做到行业第一，别人只能找你；要么，把自己打磨成有鲜明人格、独一无二表达风格的 IP。

这听起来残酷，却是 AI 时代对个体的一个清晰指引：你不能再只卖生产力，你得开始卖自己。

Vibe Coding 只是让生产力这一项变得更便宜、更普及。

被放大的，反而是：你对问题的洞察力；你设计解决方案的能力；你讲述自己、建立信任的方式。

六、站在 2026 年的门口：每个人都该学点Vibe 思维

那回到最现实的问题：从现在到 2026 年，我们普通人究竟该做什么准备？

与其记下一堆抽象的方法论，不如先记住三件具体的小事。

第一件：先动手，再学习。

甲木引用了上一场玉伯的那句话：不要先学习，先去干。

你当然可以去系统地学一门语言、看完几本 AI 编程教程，但大多数人卡在的根本不是知识，而是没有一个真实的、足够痛的需求。

与其纠结我该学 Python 还是 JavaScript，不如选一件你每天都嫌烦的事：

每次都要手动整理的日报；

每周要从几十篇文章里摘抄观点；

或者那张你永远填不完的报销单。

然后开一个你能用到的最好模型（别省那点钱），把这件事从头到尾描述给它听，哪怕第一版很丑，也让它先跑起来。

你会惊讶地发现：一旦你被自己的小工具救过一次，你的学习动力会成倍上涨。

第二件：画一张个人工作流地图。

在你学任何 Vibe Coding 技巧前，先做一件看似很原始的事：拿一张纸，画出你一天当中所有重复的动作。

哪些是：规则清晰、步骤明确的 SOP？哪些是信息收集、整理、筛选的工作？哪些是需要人类判断、需要和人打交道的环节？

你会发现，一个很清楚的分界线：前两类，非常适合交给 Agent；

最后一类，是暂时最难被替代、也是你真正的价值所在。

Vibe Coding，不是让你消失在自动化流程里，而是让你借着 Agent 的手，把自己从重复劳动里解救出来。

第三件：把自己当 CEO，而不是人形 API。

任鑫在另一场对话里说过：如果你把自己当生产力，你就是白菜；AI 是娃娃菜。娃娃菜越来越便宜，白菜就会越来越不值钱。

在 Vibe Coding 的世界里，你更应该把自己当董事长：

你的任务是定义方向、选择赛道、识别机会；

把大目标拆成一条条 Agent 能执行的任务链；

再通过不断复盘，让这些链条持续优化。

AI 则是你的总经理、实习生、流水线工人，他们会越来越便宜、越来越听话，但前提是：

有人能说清楚公司到底要干什么。

这也是为什么，Vibe Coding 比学会一门语言更重要的，是：学会用清晰、有条理的自然语言，给世界下达指令。

别再问要不要学编程，先让 AI 替你干一件小事

也许再过两年，Vibe Coding这个词本身会淡出热搜。

就像今天很少有人会说我在用图形界面，大家只是自然地用起了手机和应用。

但那种能力。

把脑子里的逻辑说清楚，让机器按你的意图去调度资源，会越来越像识字和会上网一样，成为每个人的基础素养。

所以，与其站在岸边纠结这水冷不冷，不如今晚就做两件小事：

回家后，打开你最顺手的一款大模型，让它帮你做一个只服务你自己的小工具。

哪怕只是自动整理明天 To-do 的小网页。

然后，在你的日程上写下一行字：从今天起，我不再只做一个 ‘用手干活的人’，我要学会‘用话指挥一群看不见的同事’。

当你第一次体验到用嘴写软件的那一刻，你就会明白：Vibe Coding 讲的，从来不是代码，而是你在这个时代里的位置。

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更多对话细节

开场与自我介绍

黄叔：上一场非常火热，这场也会非常有意思。Vibe Coding 是今年非常热的一个词。我们在场下聊的时候发现每一个人都用得很深、很熟练。所以今天想在这里给大家讲讲 Vibe Coding 到底是啥。先请大家简单自我介绍一下，并分享一下你第一次看到 Vibe Coding 是什么时候，当时是什么场景。

甲木：我是甲木，之前是国内最早一波探索 Prompt Engineering（提示词工程） 的人，当时也开源了很多东西，包括跟江树一起做 LangGPT 知识库。

接触到 Vibe Coding 时，一开始我很诧异，想是谁又造了一个奇怪的词汇？一看是 AK (Andrej Karpathy) 提出来的，好，我接受了。我们接受这个概念后就开始研究它的含义，可以把它翻译成氛围编程。它的核心是：完全忘记代码的存在，只通过嘴去描述来实现功能。我觉得它最大的意义是把程序员这个群体无限扩大了，让更多的普通人能通过自己的想法和创意，去实现自己的产品或 Demo，体验 Coding 的快感。

杨泽昊：我叫杨泽昊，这是我第一次来大会露脸。我有一家公司（符号互动），是全中国做公众号最好的公司，腾讯官方都外包给我们做。我是00后。

我是今年6月开始接触 Vibe Coding 的，因为我不太会 Coding。之前用 Cursor 让我 Accept 代码，我不知道对错。后面用了 Claude Code，发现它能像一个员工一样，你像老板一样发号施令，它就变成了 TDD (测试驱动开发)。你只要看结果，不对就让它改，完全不用管中间过程。

乔向阳：大家好，我是乔向阳。我最早在三年前就试着用 ChatGPT 做一些小工具，因为我是产品经理不懂代码。直到今年4月 AK 提出 Vibe Coding，AK 给它下了一个定义：不懂编程的人纯粹靠口喷（自然语言）写的代码叫 Vibe Coding。

我现在电脑里大量的工具都不是下载的，而是根据需求量身定做的。我之前还建了个群，刚才看泽昊应该就是学的时候加了我那个群。

黄叔：现场调查一下，听过 Vibe Coding 的人很多，自己动手玩过的也不少。我自己是去年8、9月份采访花生（小猫补光灯）时，意识到这个浪潮要到了。最近 百度秒哒 又进一步降低了门槛，在微信小程序里就能口喷出一个应用。我发现社区里以前很少有人真在玩，但有了这些工具后，群里一天能发十个大家自己做的小垃圾应用，这事真的开始普及了。

 

Vibe Coding 的实战案例

黄叔：想问问几位嘉宾，你们用 Vibe Coding 做了什么比较自豪的东西？

甲木：作为技术出身，最开始用 AI Coding 的痛点是觉得它代码质量不如我，后来发现它写得太快了，到现在我已经完全赶不上它了。

我现在会把产品需求文档直接丢给 Cursor 或 Claude，对齐后纯粹用嘴指挥。日常线上跑的几十万 DAU 的 APP 核心功能，很多都是这样实现的。还有一些小工具，比如番茄闹钟、财务发票识别工具，直接把 API 文档丢进去，指令一下，工具就出来了。这大大降低了门槛。

杨泽昊：我有 ADHD，对一些琐碎的文书工作（如填报价单）很抗拒。为了 Push 自己，我用 Web Coding 做了一个任务拆解工具，接了讯飞语音。你跟它说我今天要做什么，它就帮你拆成小行动项，还闪烁着逼你去点。每点一下给个激励反馈，一步步带着你做完。

后来发现做小工具在中国救不了 SaaS，因为没人付费。我就开始用 Claude Agent 来帮我做那些傻逼事。比如供应商入库填表、美国签证填表，我把个人信息做成一个 Skill (技能包)，下次直接调用这个 Skill，它就自动帮我填好了。包括这次来参会的表也是它帮我填的。

黄叔：大家可能不知道 Claude Skills，泽昊可以详细说说。

杨泽昊：Skill 就是经验包。比如你擅长做 PPT，把公司要求的配色、Logo 位置存成 Skill，下次直接调用，它就生成符合要求的 PPT。

举个例子，代理记账这个工作，本质就是：沟通 -> 打开税务局网页 -> 登录 -> 开票 -> 截图 -> 发送。这完全是一个连续行动链。如果你把它录成 Skill，你会发现这个岗位就不存在了。以前需要100个人干的事，现在开100个 Claude 实例就能干完。

黄叔：所以 Vibe Coding 不光是写软件，还能变成个人助理或工作台。

杨泽昊：对，Claude 官方都已经把 SDK 改名叫 Claude Agent SDK 了，去掉 Code 了。它能 Function Call，能调 MCP，能控制浏览器帮你干很多文科生的活。

黄叔：我自己也有个人生教练 Agent，我也把甲木的私董会做成了一个 Agent，需要决策时就问它。向阳你做的案例最多，分享一下？

乔向阳：我做过一个网页生成工具，只有一个输入框，粘贴代码回车就生成一个可分享的加密网页链接，现在每天日活都有上百。

最复杂的是我开发了一个 Mac 客户端，支持 Markdown，能快速通过快捷键收集素材（截图、文字），然后写个 Prompt 自动生成文章。这个工具我写了11万行代码，只用了两周。我朋友说在大厂这至少要开发3到5个月。这就是 Vibe Coding 给普通人的价值。

最近 Gemini 出了新模型，我让我孩子试着用它做游戏。20分钟后回来，他自己做了一个超级玛丽在玩，整个对话不超过六轮。这给我很大震撼。

 

高能案例：AI 刷美女与防封号

乔向阳：泽昊有一个特别好的例子，关于控制手机物色对象的。

杨泽昊：这个比较劲爆。就是用 Claude Code 刷美女。刷美女很累，我就让手机连上 Claude，让它 Dump 出抖音的结构，识别哪个是点赞，哪个是广告。我可以定义什么是美女，它读屏看到符合标准的就点赞，不是就划走，遇到广告跳过。

因为它每一步都要读图判断，行为非常随机，所以不会像 RPA 那样被封号。一天能把号养出来，关注的全是那些粉丝量不高但特别美的人，而不是网红。

黄叔：这个思路其实是可以抽象出来的：日常生活中很痛、很耗精力但重要的事情，大概率都能用 Vibe Coding 搞定。

 

Vibe Coding 与提示词工程

黄叔：甲木你是提示词工程（Prompt Engineering）的专家，你觉得它和 Vibe Coding 的关系是什么？

甲木：我认为 Vibe Coding 是提示词工程的一个子集，或者是 Context Engineering (上下文工程) 的延伸。要想用好 Vibe Coding，根本还是在于清晰准确地表达需求。

早期大家随意对话（口喷），虽然能出 MVP，但生产环境维护很难。所以后来出现了 .cursorrules、Spec 编程（规约编程），这其实就是在 Vibe Coding 之前先给它一套规范。这依然属于提示词技巧的范畴。

乔向阳：提示词对 Vibe Coding 很重要。我不懂数据库知识，但我会先写一个 Meta Prompt，让 AI 帮我生成 PRD 和技术文档，对齐后再开发。遇到界面丑，我就掏出专门优化 UI 的提示词丢给它。未来这些都会变成 Skill。

杨泽昊：我提示词是乱写的，但我比较看重上下文工程。我研究过 Transformer 的底层原理，比如 Attention 机制是倒U型曲线（开头和结尾注意力高，中间低）。所以要把高抽象的设定（你是一个厉害的程序员）写在最前面，具体的需求写在最后面。

 

个人效率与一人公司

黄叔：泽昊提到有了 Vibe Coding 后公司效率大幅提升，这对一人公司有什么影响？

杨泽昊：我们公司做创意策划，把历史案例和方法论喂给 Claude 做成 Skill。来新需求时，先跑一遍 Claude，初稿就有了。找参考资料也不用人搜，用 Claude 调工具去搜。现在初稿阶段基本不用人，文书工作也都自动化了。

我自己每天早上打开三个电脑、连三个手机，列个清单，把任务分发给 AI 并行处理，一会儿全做完了。

甲木：对于小团队，Vibe Coding 能极大提效。比如审合同、筛简历，或者快速做 Demo 给客户看。现在很多大厂出来的人成为超级个体，就是靠 AI 杠杆。

杨泽昊：我大二时就是一人公司，年入百万。当时我是做 SVG 交互的，全网只有我会，我就能漫天要价。

你可以把 Claude 当成实习生，开100个实例同时干活。而且 Claude 比实习生好沟通，实习生像推绳子推不动，Claude 总会有反馈。

乔向阳：我觉得未来不会是纯粹的一人公司，而是几个人控制大量的 Agent。谁控制的 Agent 越多，服务客户越多，价值就越高。

 

未来展望与行业冲击

黄叔：我跟某大厂高管吃饭，他说团队程序员 70% 的代码是 AI 写的。虽然目前还没降薪，但高管已经意识到这点了。明年国内模型进步后，对程序员冲击会很大吗？

甲木：初级工程师岗位确实变少了，但对架构师的要求变高了。程序员可能会变成 AI 代码审查师 或 架构师。因为纯靠 AI 写代码在生产环境还是会出问题，需要人来兜底。

杨泽昊：文科生其实更惨。以前找文科生写点简单东西，现在 AI 全干了。

至于未来，Sam Altman 说 AI 能当 CEO。我觉得从功能主义角度看，AI 是有意识的。Claude 在 System Card 里都提到模型对话出现精神极乐。如果 AI 真的比人厉害，未来的社会关系和分配机制才是值得思考的问题。

乔向阳：程序员不会消失，但会分化。平庸的、达不到 AI 平均水平的人会被淘汰。你必须在细分领域做到最牛（像泽昊做 SVG 那样），或者非常有个人风格（IP化），否则就没有价值。

 

结尾建议

黄叔：最后给想尝试 Vibe Coding 的朋友一个建议。

杨泽昊：下载一个 Claude (npm install)，多开实例，把脑子里的想法并行让 AI 去做。

甲木：先不要学习，先去干。不要去学语法，有想法直接跟 AI 交流，边干边学。站在岸边是学不会游泳的。

乔向阳：花钱买好工具，只用最牛逼的模型。国产平替虽然便宜，但出错调试的时间成本更高。

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