Back to topic rankingsGPT-6时代是一个他妈非常神奇的时代。
半年前技术圈认为，cli和mcp是最适合agent使用的两个UI，认为万事万物都必须包装成cli或者mcp给agent去用，
结果gpt-6太聪明了，高智力可以代偿复杂设计，GUI这种桌面窗口的傻逼人类UI专属，现在coding agent也可以直接上手了，适应力拉满。
半年前技术圈认为 ，机器人必须走vision language action model（vla model），必须沿着LLM和VLM的路径去特殊训练一个VLA series，50个人的中型团队（人均UCLA CS PhD）折腾一年做训练和采集数据，结果做出来的东西是纯狗屎，跟大傻逼一样，基本pick and place tasks都完成不了。
结果到了gpt-6时代，高中生给gpt-6 astra接入一个手柄tool calling，居然就直接跑起来了，pick and place task虽然慢，但是居然零门槛把机器人本体和控制原封不动地给gpt-6，居然经过reasoning和正确的学习，就能用起来了。
前面三五十人的人均robotics和CS PhD的团队傻眼了，还他妈天天蹲实验室里采集数据盯着屏幕做training呢，自己彻底沦为大傻逼了。
没人知道这是怎么回事儿，现在大家都有点懵。 我说几句难听的吧。
大概率是本科business/math/applied math + CS minor
0实习、0项目、0开源
简历上三四个课程大作业，都是claude code写的，图书馆查询，小小数据库查询，小小twitter前端后端数据库
大学四年除了上课完成assignment考试，没有任何跟coding有关的经历
只给OpenAI、Anthropic、 Meta、Google、Amazon、Apple投简历，其他公司一概不投，一概不看，一概不关心
leetcode手写少于100道题 【DSH 社区插件推荐】推荐一下从 DeepSeek Harness 内测期间就持续开发的 dsh-TUI。做得非常用心，补齐了 DSH 缺失的 TUI 界面，并持续随 DSH 版本更新及打磨功能。
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说AI能替代程序员的这些人，从来都不明白一个问题。
程序员本质上是工程师，核心工作是为一个工程项目的整个生命周期兜底负责，从头脑风暴、设计、开发、部署、测试、修改、持续维护，本质上挣的是负责的钱，是挨骂的钱。
coding只是这个过程中最小的一个环节，如果一个人不需要计算机任何背景知识， 当coding agent惹出一个大麻烦出来，这个人step in进去一看，一行代码都看不懂，整个设计完全无知，整个项目就会直接废掉。
工程师的本质，是监督整个项目顺利开发交付和维护，是最终承担责任的那个人，本质上所有的设计、所有的需求、所有的测试、所有的部署、所有的code review、所有的新的需求和排期，都要程序员（们）来一手接管。
如果没有一个有CS和充足工程经验背景的程序员，请问你的AI Agent开发者为你兜底吗？ 突然想了下。
2022 年入校的大学生，同时经历了做核酸，远程上课，ChatGPT 诞生，LLM 的爆发，也经历了从手写代码到 cursor 到 agent. 真的太好用了，堪称本地 Agent 路由神器，切换模型极为顺手。
跟 yetone 佬互关了很久，虽不知为何最近被取关了，但这不重要，好工具依然值得全力推荐。
发现 X 上不少老友，走着走着就散了，有的取关，有的甚至拉黑，也不明就里。其实人生也是如此，年少时是一群伙伴，成年后又换了一批。我有个发小，后来因为观念相左，如今几乎无法交流，渐行渐远。如同在 X 上一样，很多旧相识悄然断了联系，想起来难免有些唏嘘。
https://t.co/hrC86Hgazz
我总结下中美的代表性AI大模型：
1，🇨🇳
DeepSeek——像个事逼
DouBao——像个戏精
2，🇺🇸
ChatGPT——像个老登大爹
Claude——像个教导主任
而Grok呢，像个黑社会。
我不禁要问：这AI世界啥时候能有一个正常的模型？ 夯爆了，iPhone 镜像配 Codex Computer Use，这不就是手机版 Computer Use 吗？？？
Codex 去点 Mac 上的 iPhone 镜像，就能直接操作手机，那些只能在 App 操作的事，也能直接丢给 AI。
我给电脑配置好 Claude 的网络配置后，用的贼爽，想着给手机也配置一下（小火箭的规则、DNS 这些），我自己嫌麻烦，也不太会配😅
干脆打开 Mac 上的 iPhone 镜像，让 Codex 自己去对：先看电脑上是怎么配的，再去手机上一项项点、一项项改。
我真觉得 Computer Use 还是被低估了，电脑上的事它基本都能干，现在连手机也能交给它，Mac + iPhone 的兄弟们都给我用起来！！！
Windows 终于有一个能打的终端了！
作者眼馋 Mac 上的各种终端，干脆自己 vibe coding 了一个，开源。
它有这些：
· GPU 加速，支持分屏
· 关掉窗口，会话还在
· 专门为 AI 命令行优化，能认出 Kimi CLI、CodeBuddy 这些工具
· 内置 SSH 管理和命令管理器
· 支持消息通知，还能设通知时长
· 毛玻璃透明主题，颜值很高
GitHub 2.2k 星：
https://t.co/L5iBdWz0CG
榨干 Codex 6，一个项目赚了 20000
我就是通过这篇91万播放量的入门教程用起的，你也快学起来，含金量超级高
客户找到我的时候，只提了一个需求：
做一套 AI 智能测试报告生成助手
要求很直接：上传测试数据后，自动分析结果、识别异常、生成完整报告。
我直接报价 20000
我把需求文档、业务规则、原有代码全部丢给 Codex 6，让它自己读项目、拆 Plan、写前后端、接模型、修 Bug、跑测试
中间遇到报错，我没自己查，页面有问题，继续让它改。
流程跑不通，就让它自己定位、修复、重新验证。
我就知啊提需求、做判断、验收结果。
一个原本需要产品 + 前端 + 后端 + 测试一起配合的项目，我一个人交付了。
到账：20000
那一刻我才真正意识到，很多人还在拿 Codex 6 省几十分钟
我已经开始用它，直接把 一个人的交付能力放大成一个小团队，这才是 Codex 6 最值钱的地方
花钱开了 GPT 会员，你们还会被降智吗？
我是真被搞怕了。
IP 换了干净的，没用代充，没开反代，能排查的都排查了。
结果还是时不时变笨。
最难受的不是降智本身。
是你根本不知道自己哪里做错了。
判了死刑，却不告诉你原因。 我刚让 Codex 几分钟帮我实现了：
Windows PC 版微信，合并转发聊天记录.zip，
发到 PC 版 ChatGPT 任何一个对话里。
⬇️视频感受下，体验很丝滑。
利用微信最新版开放的合规分享能力，
不破解不解密不注入。
我把它开源到了Github:
https://t.co/vJaqGOHmJg
可以丢给 Codex 参考，在自己PC上构建。 https://t.co/Hf40lSinsJ 使用AI的能力会是越来越重要的能力。
AI使用的能力，自身的知识domain knowledge，以及思 解决问题的思路和方法，这些本来是员工自己保有的部分。也是员工的核心竞争力。
为啥有的员工能够画出非常好的结果，有的画的是小鸡啄米图。
这些context 如果直接让员工交出来，员工会非常反感或者有各种争议。
那么最直接的办法就是走MITM，公司官方搞中转站。同时记录所有的会话context。
再拿来蒸馏。
这样一方面能够搞出更好的Agent，老张思维缜密，算法设计好，老李安全分析有特长。
那么综合之后出来的agent可以取百家之长。
另外可以保留员工80%的技能。不受员工离职的影响。而且降低新人ramp up的门槛和速度。
公司自己搞中转站，一方面能把出去的数据做合规检查，一方面还能搞蒸馏。 而且还能智能理由，降低token费用，一举多得。 虽然ai可以大幅加速，但我们还是停了一部分，超过一半的测试恢复原有的传统模式，这样更放心😭 这是我成年以来最好的夏天
这个夏天我遇到了人类历史上最强的AI模型
用上32G内存的笔记本开始vibe coding
每天带着iPhone18和AirPods
点一杯闪购自取的5元冰美式
放学后再去沙县吃一份13元鸡腿饭
我很开心
甚至有一种人类黄金时代的错觉 想问各位一个问题 现在还有人用 antigravity 吗，还好用吗？我现在很喜欢用 Gemini3.8 写文章和 audit 别的 agent 写的中文文章和 i18n 翻译，我觉得是比较接近人味的写作水平了，现在我主要是通过 Cursor 的第三方模型使用，因为经常 cloud agent 会被用完，现在我想要不要试试 antigravity？ 这篇文章已经帮很多人成功用上 Claude，也是我第一篇百万曝光文章
应该是目前最详细的教程，就算你现在什么基础设施都没有，按照这个流程，也能一站式搞定 Claude
后续我也会在这篇文章中，不断补充最新的、更多的、更好的方案给大家！！！ https://t.co/U8wUNQJI5E
AIPositiveAll-time data
AI Agent开发生态向终端与本地路由演进：Vibe Coding重塑工程师生产力
中文开发者社群围绕大模型驱动的AI Agent开发生态与新型工程落地展开新一轮实测探讨。开发者展示了专为AI命令行优化的Windows开源终端，通过GPU加速和上下文保持提升工程交互体验；同时，技术博主分享利用Codex在短时间内交付AI测试报告生成助手并实现商业变现的案例。配合本地Agent模型路由调度神器与Cursor、Gemini等工具的实测反馈，“Vibe Coding”正从概念走向常态化工作流，技术群体对端到端AI自动化工具链与高智力智能体落地效率的认同感持续增强。
#Vibe Coding#AI Agent#Codex#AI终端#开发工具
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