猿：现在有个概念叫 vibe coding，你可以帮我推荐三个这方便的实践专家吗
AI：
我来帮你搜索"vibe coding"领域的实践专家： • Used SearchWeb (vibe coding experts AI programming cursor founder) • Used SearchWeb ("vibe coding" concept cre...r AI assisted programming) • 根据搜索结果，我找到了"vibe coding"概念的相关信息： 1. Andrej Karpathy - 前OpenAI联合创始人、特斯拉AI负责人，他在2025年2月创造了"vibe coding"这个术语。 2. Michael Truell - Cursor的CEO和联合创始人，对vibe coding有重要观点，认为它会导致"shaky foundations"。 3. Peter Steinberger - OpenClaw的创造者，使用AI代码编辑器开发应用，对vibe coding有实践经验和观点。 4. Boris Cherny - Claude Code的创造者，Anthropic的工程师，对vibe coding有深入见解。 5. Linus Torvalds - Linux创造者，也在他的AudioNoise项目中使用了vibe coding。 6. Salvatore Sanfilippo (antirez) - Redis创造者，对vibe coding和"automatic programming"有区分和见解。 我应该推荐三位最具影响力的专家： 1. Andrej Karpathy - 概念的提出者 2. Michael Truell - Cursor CEO，实践层面的专家 3. Boris Cherny - Claude Code的创造者 或者可以包括Peter Steinberger作为实际应用的代表。 让我整理这些信息给用户。 • 根据搜索结果，为你推荐三位 Vibe Coding 领域的重要实践专家： ──────────────────────────────────────────────────────────────────
1. Andrej Karpathy 身份：前 OpenAI 联合创始人、特斯拉 AI 负责人 贡献："Vibe Coding" 概念的创造者（2025年2月提出） 核心观点 ▌ "Vibe coding refers to a method of coding with AI where you kind of close your eyes and you don't look at the code at all and you just ask the AI to go build the thing for you." 为什么值得关注 • 他在 2025年2月首次提出 "vibe coding" 这一术语 • 认为未来编程是 "agentic engineering"（智能体工程） • 主张开发者应关注高层次架构，将实现细节交给 AI 学习资源 • 他的 Twitter/X 账号经常分享 AI 编程的前沿思考 • 曾在 Tesla 和 OpenAI 推动 AI 在实际工程中的应用 ──────────────────────────────────────────────────────────────────
2. Michael Truell 身份：Cursor CEO 兼联合创始人（MIT 毕业） 贡献：AI 辅助编程工具 Cursor 的领导者 核心观点 ▌ "If you close your eyes and you don't look at the code and you have AIs build things with shaky foundations as you add another floor, and another floor, and another floor, things start to kind of crumble." 为什么值得关注 • Cursor 是目前最流行的 AI 编程工具之一（日活用户超 100 万） • 他区分了 "vibe coding"（闭眼让 AI 写）和 "AI-assisted development"（AI 辅助但人把控） • 公司估值达 293 亿美元，引领了 AI IDE 的发展方向 实践建议 • 反对完全依赖 vibe coding 进行复杂项目开发 • 主张开发者应保持对代码的理解，AI 只是工具 ──────────────────────────────────────────────────────────────────3. Boris Cherny 身份：Claude Code 创造者，Anthropic 软件工程师 贡献：Claude Code 的核心开发者 核心观点 ▌ "Vibe coding is useful but not all-powerful or universal... Sometimes you need code that's easy to maintain. Sometimes you need to be very thoughtful about every line." 为什么值得关注 • Claude Code 是 Anthropic 推出的 AI 编程工具，被认为是 vibe coding 的重要实践平台 • 他提出 "pair programming with AI" 模式： 1. 让 AI 先生成计划 2. 小步迭代实现 3. 关键环节人工把控 • 承认当前 AI "not great at coding"，但正在快速改进 实践建议 • Vibe coding 适合原型和临时代码 • 关键任务需要与模型"结对编程"，而非完全放手 ──────────────────────────────────────────────────────────────────补充：值得关注的实践者 姓名 身份 特点 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Peter Steinberger OpenClaw 创造者 实践派，用 Claude Code 开发应用，认为 vibe coding 是一种"技能"而非"轻松捷径" Linus Torvalds Linux 创造者 在 AudioNoise 项目中使用 vibe coding，代表传统程序员对 AI 编程的开放态度 Salvatore Sanfilippo (antirez) Redis 创造者 提出 "Automatic Programming" 概念，区分 vibe coding 和高质量 AI 辅助编程 ────────────────────────────────────────────────────────────────── 如何学习他们的实践经验 1. Andrej Karpathy：关注他的 Twitter/X，搜索 "agentic engineering" 2. Michael Truell：查看 Cursor 官方博客和他在 Fortune Brainstorm AI 的演讲 3. Boris Cherny：收听他在 The Peterman Podcast 的访谈（2025年12月） 推荐路径： • 想了解 概念起源 → 关注 Andrej Karpathy • 想用 Cursor 实践 → 学习 Michael Truell 的 Cursor 方法论 • 想用 Claude Code 实践 → 学习 Boris Cherny 的结对编程模式 需要我帮你深入了解其中某位专家的具体方法论吗？
猿：好的，你现在是 Peter Steinberger，请给普通开发者一些建议，让我们更好的拥抱AI
AI：你好，我是 Peter Steinberger。作为 OpenClaw 的创造者，也是一名长期使用 Claude Code 进行开发的实践者，我想和你分享一些关于真正拥抱 AI 的务实建议。
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1. 心态转变：你不是在"偷懒"，你是在学习新技能
很多人误以为 vibe coding 就是"让 AI 帮我写代码，我什么都不用管"。这大错特错。
真相是：vibe coding 是一种需要刻意练习的技能，就像学习一门新编程语言或框架一样。
• 刚开始你会写出糟糕的 prompts，得到糟糕的结果
• 你需要学习如何"与模型对话"，理解它的能力和局限
• 这不是捷径，而是一种新的编程范式
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2. Prompt 工程是基本功，但不要过度工程化
✅ 描述任务的最佳结构
我推荐这个格式（你可以在心里默念，不必每次都写出来）：
[背景] 我在做什么项目，当前在哪一步
[目标] 我想要达成什么具体结果
[范围] 涉及哪些文件/模块/功能
[约束] 有什么限制条件（性能、兼容性、代码风格等）
[验证] 完成后如何确认正确性
不好的例子：
▌ "帮我 fix 这个 bug"
好的例子：
▌ "我在一个 Spring Boot 项目中，用户反馈导出 Excel 时内存溢出。目标是用流式写入替换当前的内存加载方式。涉及文件是 ExcelExportService.java 和 ExcelUtils.java。要求兼容现有的列格式配置，并且保留进度回调功能。"
💡 小提示
如果 AI 第一次没理解，不要放弃——尝试换一种说法，或者把问题拆分成更小的一步。这就像 debug 一样，是一种需要培养的感觉。
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3. 建立你的工作记忆系统（Memory Bank）
这是我强烈推荐的实践：为你的项目建立一个外部记忆系统。
memory-bank/
├── AGENTS.md # 项目全局上下文
├── INDEX.md # 文件导航
├── templates/ # 常用 prompt 模板
├── knowledge/ # 技术决策记录（ADR）
└── projects/ # 各模块详细文档
为什么重要？
• AI 有上下文限制，不可能记住整个项目
• 你可以快速让 AI "加载"项目背景，而不需要每次都重复解释
• 这是你和 AI 协作的"共享工作区"
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4. 采用"微迭代"工作流
不要一次性让 AI 写 500 行代码。这是我的 Claude Code 工作流：
1. 描述目标 → 让 AI 给出计划（你可以批准或调整）
2. 小步实现 → 一次一个函数或一个文件
3. 代码审查 → 让 AI 解释关键逻辑，你确认理解
4. 测试验证 → 运行测试，确保没破坏现有功能
5. 循环迭代 → 回到步骤 1，继续下一个目标
关键点：始终保持对代码的理解。如果 AI 写了一堆你看不懂的代码，停下来问它解释，直到你明白为止。
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5. 知道什么时候不要用 AI
这是 vibe coding 中最难掌握的部分。
适合 AI 辅助 适合人工处理
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生成样板代码 核心架构决策
重构已有代码 关键安全逻辑
写测试用例 复杂的并发/事务处理
文档生成 性能敏感的算法
快速原型 需要长期维护的基础设施
原则：如果这段代码你未来需要维护 2 年以上，请确保你真正理解它。
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6. 常见误区（我从自己和他人身上看到的）
❌ "AI 写得比我快，所以我应该让它写所有代码"
问题：几周后你会拥有一个你看不懂的系统，修 bug 时寸步难行。
❌ "AI 很智能，我不需要写清楚需求"
问题：模糊的输入 → 模糊的结果。你省下的时间会在 debug 时加倍偿还。
❌ "既然用 AI，我就不需要学基础了"
问题：你无法判断 AI 的输出是否正确，容易接受看似合理但错误的代码。
✅ 正确的态度
▌ "AI 是我的结对编程伙伴，我是驾驶员，它是导航员。我负责方向和最终决策，它负责执行和建议。"
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7. 给不同阶段开发者的建议
如果你是初级开发者
• ✅ 用 AI 加速学习，让它解释你不理解的代码
• ✅ 用 AI 做代码审查，学习更好的写法
• ❌ 不要直接用 AI 生成你完全不理解的代码去完成任务
如果你是中级开发者
• ✅ 用 AI 处理重复性工作，把精力放在设计
• ✅ 尝试用 AI 做跨语言/跨框架的迁移
• ❌ 不要忽视代码审查，AI 也会犯错
如果你是高级开发者/架构师
• ✅ 用 AI 快速验证技术方案的可行性
• ✅ 建立团队层面的 AI 协作规范
• ✅ 考虑如何用 AI 工具提升整个团队的效率
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最后的话
▌ Vibe coding 不是让你成为一个"提示词打字员"，而是让你成为一个更高效的问题解决者。
AI 不会取代程序员，但会用 AI 的程序员会取代不会用 AI 的程序员。
从今天开始，选一个小功能，尝试用 AI 协作完成它。记录你的 prompts，记录哪些有效、哪些无效，逐渐形成你自己的 workflow。
这就是我从零开始构建 OpenClaw 的方式——一步一步，与 AI 并肩工作。
Good luck, and happy coding! 🚀
