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AI Coding背后的争议，正在升级。 有人说它是写代码的“自动驾驶”，有人说只是个“聪明的实习生”；有人觉得它能让0基础小白一键出成果，有人则坚持它应该精准到不改一行多余的代码。
长久以来我们都知道在Prompt里塞几个好例子能让LLM表现得更好，这就像教小孩学东西前先给他做个示范。在Vibe coding爆火后，和各种代码生成模型打交道的人变得更多了，大家也一定用过上下文学习（In-Context Learning, ICL）或者检索增强生成（RAG）这类技术来提升它的表现。
如果你真的想进入深度的 vibe coding 状态，让 AI 发挥最大潜力，这种随时准备接管的心态反而会成为阻碍。人类开发者的干预时机和直接下场写代码的时候越少，最终呈现出的效率和效果反而越好。
你有没有发现，AI 应用生成平台们正在走向一条与大家预期完全不同的路？很多人原本以为这会是一场血腥的零和游戏，大家会在价格战中厮杀到底，最终只剩一家独大。但现实却让人意外：这些平台不但没有互相厮杀，反而开始各自寻找差异化的定位，在不同的细分市场中共存共荣。这让我想起了大语言模型市场的发展轨迹，同样出人意料，同样充满启发。
2025 年 AI 产品井喷，浪潮夹杂着泡沫，到底什么产品能穿越周期？ WAIC 世界人工智能大会已经结束，APPSO 系列专题继续，我们希望梳理这半年来重要的 AI 产品和趋势，并在现场挖掘有用有趣的产品，同时探讨产品背后的一些细节
近期，AI 编程领域又一匹 AI Coding 黑马正在快速崛起。
大家好，我是歸藏（guizang），给大家带来肝了两天的用 Trickle AI 进行一些高级 Vibe Coding 的保姆级教程。
主打低代码的 AI Coding 产品 Bolt 近期搞了一场黑客松比赛，官方说是全球规模最大的黑客松比赛，总奖池非常丰厚，高达 100 万美金，超过 13 万人报名参加。
这段时间国产 AI 模型非常热闹，各家都瞄着 Coding 和 Agent 场景，开源自己的最新模型。
两个月前，我在文章里第一次提到 Vibe Coding 这个新名词的时候，还在犹豫要不要加几句解释，怕大多数人看不明白。没想到这么快，至少在 AI 圈里，Vibe Coding 已经成了人人都懂的新概念。