https://note.mowen.cn/detail/6gMtxCP_NhLJyOZnK6AQ_
董事长发了一篇译自 OpenAI 论坛的视频贴，我大致看了下，又去翻了下原论坛网址，一个小时时长，算球，太长了，我将视频链接塞进 NotebookLM 又学习了一下，理解了 Vibe Engineering。
播主做了一个实验，用 Rust 语言重写一个 Kotlin 项目，这里面有一个巨大的坑，一般读者没有注意到：翻写这类需求对 AI 来说，属于没有难度的抄袭！我严重怀疑如果换一个创新性项目，CodeX 根本干不了这么漂亮。视频中，codex 连续工作 12 个小时，完成了规划、架构、测试编写、编译、上架、文档撰写等一切任务，第二天程序员点亮屏幕的时候，发现 codex 已经把活干完。还干得很漂亮！
据此，OpenAI 的工程师总结说，人类的 Vibe Coding 已经进入了 Vibe Engineering 时代，已经由原来的单一 Agent 协作编程，变成一群 Agent 自发协作完成任务。首先，会有一个 Exec Plan（执行计划），它制定了总目标及分任务。其次，在具体执行期间，不仅有主 Agent 在前面干活，还有一个 WatchDog 子 Agent 负责监工，时间监测主 Agent 有没有把活干偏，如果有，马上拉回来。为什么要有 WatchDog？因为 Codex 无人值守，会经常把活干到荒地里去。codex 之所以能连续干 12 小时，就是因为这个 WatchDog，很忠于职责。当然还有一个原因，就是 Codex 太笨，什么任务，磨蹭了 12 个小时才干完，不要觉得像牛马一样干得久是一种骄傲，干得久、很快把活干好，才是真正的骄傲。
对于我，我看到 12 小时直摇头。上次我开了一个 Warp 会员，他奶奶的，两个小时干完了我所有 token，如果我任由 OpenAI 的 CodeX 干我的信用卡，是不是第二天我的裤衩都被它干没了？！对于我来说，还有一个很严重的问题，我现在无论使用 Cursor，还是 Codex，还是 Claude Code，都像是得到天神恩赐一般，那个网络啊，时不时就需要我点一下 “Resume” 或 “Try”，我想问问原播主，我这种网络情况，先不考虑 token 消耗，真的能干上 12 小时吗？
在学习过程中，我还想到了另一个很关键的问题：播主说，Codex 已经会学习了，它是研究者模式，对于不懂的领域，它会主动先去学习！这个信息真的震撼了我！比上面的 Vibe Engineering 还要震撼。要知道幻觉一直是 AI 的缺陷，如果它有研究者模式，能够自我搜索主动学习，那不相当于它没有幻觉了吗？那它对于知识边界是如何界定的呢？也就是说，它怎么知道它不会呢？万一它一直以为它很会怎么办呢？
我带着这个问题询问了 NotebookLM，它真给了我答案：说 Codex 遇到新类库时，会克隆 Github 仓库阅读代码，会查看其文档和示例，它甚至还会查看类库所用的底层 SDK 及运行机制，努力了解目标对象的方方面面。
这个答案我是满意的。我说是对 NotebookLM 答案，它的学习效率确实好。但对于 Codex，我只能说，它只是实现了对编程这个领域内有限的类库的学习支持，对于新业务，它向哪学习？对于一个不在 Github 世界里的私有软件，它向哪学习？不说别的，就墨问笔记这个私有的源码格式，AI 不看文档就不知道怎么写，在 API 文档里，墨问没有写底图怎么上传，AI 它就是不知道。Codex 所谓的研究者模式，只是局限的，并不是神奇地覆盖了所有领域；再加上上面我提到的，也并不是所有项目它都能连续干 12 小时不卡壳，它能干的，恐怕也只限于这种没有创新性的抄写作业项目。
对于 AI，我更倾向于，Agent 积极协作工程师，用 1 个小时干完了 12 小时的活，而不是人给它设定好，它自己干完 12 小时把活干完，同样是干完，为什么让它多浪费 11 小时的电费呢？
多年以前，我到无锡出差，楼下食堂难吃无比，只有面条凑合还能吃，我在吃饭的时候抱怨了一下，一位同事说，她要在旁边开一家员工餐厅，问老板和我的意见，中不中？我说，你如果开一家餐厅，食堂立马就变好吃了。
AI IDE 也是一样的，从 Vibe Coding 向 Vibe Engineering 是一种历史潮流，多个 Agent 协作，有主有次，确实可以加快工程进度，我相信 Cursor 很快就能看到这种特征的优越性，它会马上抄过去的。我对 Cursor 有信心。
bye，今天就扯这么多。
2025 年 12 月 14 日周日
