从 Vibe Coding 到 Vibe Working

开篇提醒：

如果您不知道AiPy，不知道Python-Use请先点击阅读下面两篇文章：

【Agents/MCP可能不存在了】No Agents, Just Python-use！

AI Agent真正落地的关键：大模型与环境数据的无限扩展能力

Vibe Coding 的缘起

Vibe Coding起源于Andrej Karpathy的2月3号推文：

https://x.com/karpathy/status/1886192184808149383

到目前为止光推文的阅读量就达到504.5万，可能是源于Andrej Karpathy的影响力，推文发布后，迅速引起广泛讨论及关注，甚至维基百科也收录了该词条：

https://en.wikipedia.org/wiki/Vibe_coding

在这里推荐一个3月份YC组织一个博客讨论记录：

https://mp.weixin.qq.com/s/_5pQM7Nhavbl9zFopxwxNA

可能是热度和关注度的持续，在6月17日，Andrej Karpathy在 YC AI Startup School 活动中发表了约 40 分钟的演讲，主题为《Software in the era of AI》再次引发大家对Vibe Coding的关注，还没有看过的可以看看：

https://mp.weixin.qq.com/s/q6IF0l5-sFklZiJ1FqBPMg

当然英语好的可以看原视频：

https://www.youtube.com/watch?v=LCEmiRjPEtQ

在看Andrej Karpathy这个演讲记录之前，虽然多次看到"Vibe Coding"这个词，但是一直忙着AiPy就没有特别去留意，直到我看到了他原始的推文(见上面)，突然想起之前为了鼓吹“大模型时代已来”，而做的一次“行为艺术”： 《0基础到纯血鸿蒙APP开发实践》

也就是我大概从2024年底12月开始，纯通过Cursor来完成一个真正的相对“正式”项目开发，通过10几天（每天几个小时吧）最终实现了对纯血鸿蒙系统开发方舟语言0基础的情况下，完成了一个app的开发，全程我都没写过一行的代码，而是复制粘贴错误给curosr，全程完全就是是点击“Accept”和“Run“。

而这次的“行为艺术”就是"Vibe Coding"，如果非得较真，可能当时我还缺一个“语音”输入，当然这个在当时已经完全没有什么门槛～

Vibe Coding 对AI IDE的影响

Vibe Coding虽然看起来是一个俚语化“概念”，但是它深深影响了IDE的进化过程 ...

从上面可以看出，其实Vibe Coding的主体主角当时是Cursor，在Andrej Karpathy的推文里提到的是Cursor Composer，而我用到的也是Cursor Composer，实际上这个时候推Agentic Coding的是 Windsurf，WindSurf通过grep等当时进行代码索引（@codebase）效果非常好，并且开始自动化命令处理的模式，这个也让WindSurf锋芒差点超过Cursor，可惜Cursor通过白嫖积累了不少先发优势，然后通过迅速“学习”兼容，也推出了Agent模式替代了之前的Composer，当然这里不得不提一下Cline等插件的，他们也是比较早的，都开始自动化的去执行命令等处理，而这些来自同行的优势都快速被Cursor吸收，这就是Cursor的 YOLO Mode（You Only Look Once Mode）

Cursor无疑是成功的，我觉得Cursor能“成功”的核心：1、可白嫖 2、快速学习迭代。Cursor的成功也引起了大家对AI IDE的关注，我觉得这个是必然的，也必然被模型厂商盯上  ...

在AI IDE这个角度是一样的，如果你曾经追OpenAI、Claude的一些发布会及采访，都会发现其实在他们内部早就开始了对应方向的布局，其中就包括OpenAI Codex，Claude Code，AI Coding我觉得一直是Claude的立身之本，从它跟Cursor一直保持不清不楚的暧昧关系就可以看出，这个方向不管是模型到应用还是商业布局，Claude都是非常态度明确鲜明的，比如在OpenAI勾搭WindSurf的时候，直接就切断了WindSurf的模型供应。

实际上不管是OpenAI Codex还是Claude Code在他们内部已经开始很久， 我估计当时他们内部也没太明确，比较已经有了Cursor和WindSurf，从商业角度上讲大不了，一人收购一个：Cursor给Claude 、Windsurf给OpenAI，看起来相对nice～

直到大家看到了Vibe Coding的趋势 ... 当然这正是我的臆断（看官不用较真）。于是大家想到了还有另外一种可能，我们完全可以聚焦在“Vibe Coding”这个概念上，而不去纠结VScode（注：Cursor和WindSurf都是基于VScode开发的，都是差不多的GUI），让用户不再关注代码本身甚至忘记代码的存在，完全依赖大模型的能力去完成编码，这才是AI时代要追求的，而不是一个单纯帮助程序员自动补全代码的提效工具！

于是他们都选择在5月正式对外发布，OpenAI发布了codex 而claude发布了Claude Code ，当然从反响来看Claude Code完胜OpenAI Codex，事先我要声明的是我没有体验过OpenAI Codex，只是后面看到了宝玉写的测评：

https://mp.weixin.qq.com/s/RZo9fu20m4OYwT9MN7f0MA

我瞬间就知道了为什么OpenAI Codex 反响不如Claude Code了，下面这张图说明了一切！！

虽然他们都是在努力契合“Vibe Coding”，但是OpenAI Code还是应用的本地虚拟环境隔离，这种隔离还不能联网：

需要强调的是，这个虚拟机环境一开始是可以联网的，但在自动下载项目代码和安装完所需的第三方库之后，就会彻底断开网络连接，后续再也不能访问互联网。

这就是云端部署简单粗暴的做了个Docker搬到的本地？这种带来的体验感可想而知，OpenAI Code最大的失败点在于他们对“大模型与环境关系的”理解上，我们应该解放AI而不是束缚，让模型能力融合到现实环境才能真正解放AI！

当然不管是OpenAI还是Claude怎么PK，对于我们来说两家都有一个共同点：就是出了名的贵！（当然Claude不光贵，还挺恶心，动不动就封你），就蹭这点Google就不惯着，这一波必须蹭，没有条件创造条件也必须上，于是就有了免费开源的Gemini CLI，从代码架构及功能包括提示词，我完全相信Gemini CLI就是对Claude Code逆向后复刻的产品！嗯，这个跟Manus 与OpenManus的关系差不多。但这不影响Gemini CLI大火，至于效果体验上来讲吧，黑哥尔的感受是这样的：“那些吹Gemini CLI的 应该都没体验过AiPy！”

从“Vibe Coding”到“Vibe Working”

如果说“Vibe Coding”是一种新范式，根本上改变大家的编码习惯，是一种革命，但我觉得它只是一个开始...

用户的“觉醒”：

“Cursor可以不只是IDE” 这个是我之前很多地方都强调过，因为我用Cursor的大部分需求不是写代码，而是做其他相关的，其中“替代终端”是我用得最多的，也就是说Cursor可以不只是IDE，而是Agent，可以完成很多任务工作，但是根据我的观察，这种“觉醒”的还是不太多，虽然我到处不遗余力的忽悠 这个我觉得是他的产品形态太深刻：“成也VScode，败也VScode”（当然这个败不是真正意义上的败，因为Cusor的官方定义还是IDE），所以大家的共识还是在于IDE的认定，像我这种只能算是“异类”～

Gemini CLI大火后，又开始了一波“觉醒”

https://x.com/Yonah_x/status/1938131558163939754

到目前为止这个推的阅读量有10.6万，第一次看到这个图还是AiPy Vip群里的大佬发的：

上面提到的推文，在我看来这是自有一次用户的“觉醒”，大家从“Vibe Coding”觉醒到了“Vibe Working”，这个是最大的认知变化。

人制造工具的目的是使用工具完成工作，而“Vibe Coding”改变的还只是编程的习惯，对象还是编码！所以只能只是一个开始，人类要追求的还是要Working，真正改变大家的工作习惯及流程，这个我觉得才是AGI的追求！

而我们设计的Python-Use范式下的AiPy，设计出来就是为了Working，在“Vibe Coding”概念大火之后，知道我们AiPy的很多朋友反馈说：AiPy就是“Vibe Coding”，其实当时我还是比较纠结的，因为我觉得Vibe Coding这个概念不是很适合AiPy，毕竟AiPy的定位不是IDE，虽然Python-Use范式是用代码实现一切，在效果上看可能最接近Andrej Karpathy原始对“Vibe Coding”描述，但是最终不是为了交付代码，而是完成的工作结果，也就是说Coding只是过程而不是目的。直到在跟我公司老板IC沟通时，我第一次从他那里看到了“Vibe Work”这个词，一下就有“豁然开朗”的感觉，这个“Vibe Working”简直完美契合我们的AiPy的概念，强调的是任务，交付的是结果。

“Vibe Working”的觉醒

上面提到的推文

“Gemini Cli 的意义在于它从此拥有了访问用户电脑所有数据的能力。大家都拿它对标 Claude Code 的写代码能力，但我不是，我的第一个想法是用它来帮我整理文件夹。”

其实就是强调的一个问题：大模型与环境的关系问题，这个问题在上面在提到的OpenAI Code的失败核心关键。

而这个正好是我们提到的Python-Use范式的优势：《AI Agent真正落地的关键：大模型与环境数据的无限扩展能力》

从这个角度上看从

Cursor --> OpenAI Codex --> Claude Code --> Gemini Cli

CLi成为一种热潮，而CLi背后的觉醒是：大模型与环境数据的无限扩展能力，本地化应用模式已经成为趋势～～

而事实上在这个数据扩展能力的角度上看，我们的Python-Use从设计开始就先天具备这些无限扩展的能力，当然也包括在产品架构设计上，天然就是为了“Vibe Working”而做的！

1、API Calling 实现“万物互联” 

ChatMode --生成代码--> API市场 --调用API--> 完成任务

当然各种API直接还可以实现编排，形成工作流！而目前所有的客户端（包括上面那些IDE）都强依赖MCP，这种扩展能力是严重受到限制的，最大的问题是MCP依赖开发者开发，尤其是很多的内部私有化应用的接口没办法随心所欲的调用，而AiPy通过API Calling配置个API就能搞定。而且各种MCP可能不方便编排！

2、Python Packages Calling 实现“万物编程”

LLM时代，Python是当之无愧的王者，有大量的模型应用本身都提供对应的Packages，拥有强大的生态。

当然你可以通过“Vibe Coding”去定义开发一个Packages也不啥难事

3、Python解释器 实现“万境直通”

这个核心还是在于与环境的沟通反馈上，包括代码能力的自动Debug、Fixed都依赖这个解释器

Python作为一个编程语言本身就能拥有文件管理、命令执行、代码执行的能力，当然你需要做一定固化的funcion/tools也是完全可行的。

从Python-Use 到 Code-Use

其实本质上Python-Use范式本事就是Code-Use范式，当然我们在实践的过程中其实也看到了一些其他语言的优势，另外如果我们的任务项目了需要用到其他语言，我还需要通过Python代码去重新出生成或者运行一次显得效率很慢，有时候可能也出现不稳定的情况，这个时候其实是我们可以直接让模型生成对应的语言代码就行，不用再切套一个python，这样我们就从Python-Use真正回归到了本来的Code-Use，比如我们现在AiPy对于html报告生成的处理，之前是需要用生成一端Python代码，然后把对应的html作为一种数据让Python代码去处理，而现在不用了，直接让大模型输出HTML，并标记就是能保存到本地并使用，再比如Bash等其实也是一种Code，现在的方式我们需要Python调用命令执行的函数如os.system去执行，在后续我们将直接让模型生从bash命令直接执行等等，从Code-Use的范式角度上看后面回考虑集成其他的JS-Use 、PowerShell-Use等等。

所以AiPy就是天然为“Vibe Working”而生的，在成本上看AiPy本身免费开源，本身提供一键安装即使是CLi也只要运行一个:

 pip install aipyapp 

而唯一可能需要付费的是大模型token，这个其实已经很便宜了，本身有很多免费的模型可以用比如Gemini你一样可以用，Grok也有免费额度可以用，DeepSeek其实也很便宜（我10块钱满负荷使用AiPy可以用7天），最重要的是 AiPy支持 Trustoken是爱派（AiPy）官方合作伙伴，为用户提供高度稳定、可信、可靠的Token分发与管理服务，注册可以免费Token 而且你还可以拉人头注册 获得Token奖励，基本不要钱，而且官方提供的模型回做对AiPy的任务做各种优化处理，效果比其他家的模型更好。

有兴趣可以用我的邀请码：

https://www.trustoken.cn/register?aff=sE5B

在我看来AiPy是第一个真正实现了“Vibe Coding”，是真正能做到“人人可以使用真正能自动干活的AI牛马”的大模型应用。所以在AiPy平权的角度来看，完全可以与DeepSeeK带来的大模型Chat平权相提并论的，AiPy平权实现的大模型Agent落地平权！

Agent的未来

大模型从ChatGPT火出圈以来，这个行业本身发展就非常快，所有的东西变化太快了，也非常的卷，尤其是大模型相关的创业项目，在这个本身都在变化的行业里，Agent方向是从开始到现在都一直在卷的方向，OpenAI的奥特曼多次给大家传递着一个信息：“我全都要～～” ，像前面创业火爆的模型搜索领域，现在大模型人手一个Deep Research，而这个大模型厂商只要开放API，所有的客户端调用大模型厂商的API就能应用Deep Research，Gemini现在就是这么干的～，而这些能在云端实现的Agent，没有与环境私有数据沟通能力的Agent，甚至包括很多的大模型周边的生态位衍生的能力或者产物，最终都得被大模型“内化”！

而Agent与环境的沟通是一个非常重要的点，而这也是一个执行能力的入口，或者说抓手，对于这个能力控制，蚕食掉生态周边后要面临的是来自操作系统的挑战，所以这个为什么很多人分析OpenAI泄露文件中提到的竞争对手的马斯克是Apple

黑哥尔常说：“AI一天，人间一年”，很多东西真“稍瞬即逝”，时间窗口太短了，太难把控了，所以才有了AI时代的护城河就是“快”，当然这个“快”也不是一个单一的元素，而是一个综合体！也就是啥、啥、啥都要快，也就是天时、地利、人和都要快！

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黑哥尔叹气的说到：“哪些吹Gemini CLI的 应该都没体验过AiPy！”  深深感受到了黑哥尔的无奈～～

如果你也想感受下这种感觉，访问 www.aipyaipy.com 安装即可体验～

原文始发于微信公众号（黑哥虾撩）：从 Vibe Coding 到 Vibe Working