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AI Coding

AI 编程

AI 辅助编程、代码生成、Vibe Coding、Copilot 类工具与最佳实践

1301 个产品 400 条观点

AI 编程 · 精选产品

Claude Fable 5

91

Anthropic's most capable model ever — free until June 22

Anthropic 推出的最强 AI 模型 Claude Fable 5,在代码、科学、视觉等多领域刷新 SOTA 基准,面向开发者和企业用户提供极致推理与自动化能力。

▲ 6 freemium

GPT-5.6

88

A new standard for intelligence and efficiency

OpenAI 发布 GPT-5.6 模型家族,提供旗舰版(Sol)、均衡版(Terra)和轻量版(Luna)三档选择,面向开发者推出程序化工具调用、多智能体并行执行及显式提示缓存等新能力。

▲ 274 paid

Glaze by Raycast

85

Create your own Mac apps by chatting with AI

Glaze 是 Raycast 团队推出的 Mac 端 AI 应用生成工具,用户通过自然语言描述即可生成能离线运行、驻留 Dock 的真实 Mac 原生应用,让软件真正个人化。

▲ 467 freemium

Clark

82

An AI coworker with its own cloud computer

Clark 是一个拥有独立云端计算机(浏览器、终端、文件、代码环境)的 AI 协作员,用户可以将复杂任务完整交给它异步完成,涵盖研究、代码、文档等多种交付物。

▲ 441 freemium

Kimi K3

82

The world's first open 3T-class model

Kimi K3 是月之暗面推出的全球首个开源 3T 参数级大模型,具备原生视觉能力和百万 token 上下文窗口,面向代码生成、科学推理等高难度任务场景。

▲ 52 freemium

Kimi K3

82

The world's first open 3T-class model

Kimi K3 是全球首个开源的3万亿参数级大模型,覆盖编程、知识工作和推理任务,支持原生多模态与100万上下文窗口。

▲ 342 freemium

Kimi K3

82

Open frontier intelligence: 2.8T params, 1M-token context

Kimi K3 是月之暗面发布的 2.8T 参数开源大语言模型,支持百万 token 上下文窗口和原生视觉能力,面向代码、知识工作和复杂推理场景。

▲ 27 freemium

Coasty

82

A Computer-Use-Agent that runs legacy software like a human

Coasty 是一个计算机操控 AI 代理,能像人类一样自主操作桌面软件(无需 API),主要解决医疗、保险、税务等行业中遗留系统自动化难题。

▲ 131 paid

GPT-Live

82

Full-duplex voice for ChatGPT

GPT-Live 是 OpenAI 为 ChatGPT 推出的全双工语音模型,支持同步听说、自然处理停顿与打断,解决了传统语音助手交互不自然、延迟高的问题。

▲ 188 freemium

Context.dev

82

One API to scrape, enrich, and extract the internet

Context.dev 是一个面向 AI 产品和 Agent 的 Web 上下文 API,通过单一接口提供网页抓取、结构化数据提取、Markdown 转换、截图及公司品牌信息等能力,帮助开发者快速为 AI 应用注入互联网数据。

▲ 251 freemium

Sequence Agentic

82

Money movement for AI agents

Sequence 是面向 AI Agent 的金融执行层,允许 AI 代理通过 API 真实地发送、拆分和路由资金,同时通过权限隔离、服务端限额和审计日志确保安全可控。

▲ 202 freemium

Claude Sonnet 5

82

AI that plans, acts, and gets work done

Anthropic 推出的最新 Claude Sonnet 5 模型,专注于 Agentic AI 能力,能够自主规划、执行任务,适用于编程和日常专业工作场景。

▲ 304 freemium

Tabstack Browser Automation

82

Automate the web in your app or agent, no browser to host

Tabstack 是 Mozilla 推出的浏览器自动化 API,开发者只需一句自然语言即可驱动真实浏览器完成网页操作,无需自行托管浏览器或配置框架。

▲ 314 unknown

v0 Design Systems 2.0

82

Build with your components, colors, fonts, and patterns

v0 Design Systems 2.0 允许开发者和设计师将现有设计系统(GitHub、npm、Figma、Storybook 等来源)导入 v0,自动学习组件用法并生成可交互的 AI 编码 playground,解决 AI 生成代码与团队设计规范脱节的问题。

▲ 172 freemium

Cursor for iOS

82

Build with coding agents from anywhere

Cursor 推出 iOS 原生应用,让开发者可以随时随地通过手机启动云端 AI 编程 Agent、监控任务进度并合并 PR,打破本地机器的时空限制。

▲ 467 freemium

Skybridge

82

The full-stack open source React framework for MCP Apps

Skybridge 是一个开源的全栈 React 框架,专为构建运行在 AI 助手(如 ChatGPT、Claude)内部的 MCP 应用而设计,解决了 MCP 应用开发工具链缺失的问题。

▲ 444 freemium

Claude Opus 4.8

82

Reasoning model with 1M context for agentic work

Claude Opus 4.8 是 Anthropic 推出的推理型大语言模型,拥有 100 万 token 超长上下文窗口,专为开发者和企业团队处理复杂代码、长周期智能体任务和多日工作流而设计。

▲ 5 paid

NVIDIA Nemotron 3 Ultra

82

The first open frontier model built for agents

NVIDIA 发布的 550B 混合专家开源大模型,专为多步骤 AI Agent 任务优化,以开源经济成本实现前沿推理能力。

▲ 6 freemium

Nemotron 3 Ultra by NVIDIA

82

Powers faster, efficient reasoning for long-running agents

NVIDIA 发布的 550B 参数混合专家开源大模型,专为长时间运行的 AI Agent 优化,相比同类开源前沿模型推理速度提升 5 倍、成本降低 30%。

▲ 153 free

Spectron

82

Agent memory you can trust

Spectron 是一个为 AI Agent 设计的统一记忆基础设施,将图数据库、向量、文档和结构化数据整合在单一 ACID 事务基底上,解决多存储拼接、数据溯源困难和记忆不可信的问题。

▲ 157 unknown

Inkling

78

Open weights 975B multimodal model built for fine-tuning

Inkling 是 Thinking Machines 发布的首个开源权重多模态大模型(975B MoE),支持文本、图像和音频的原生推理,开发者可直接下载或在 Tinker 平台上进行微调。

▲ 166 freemium

Replay QA

78

Replay QA tells you what is broken before your users do

Replay QA 是一款面向开发者的 AI 自动化测试工具,能在用户发现 bug 之前主动探索应用、录制会话并定位根因,帮助团队更快修复问题。

▲ 379 freemium

ZooData

78

The data layer for AI agents

ZooData 将任意 URL 转化为结构化 JSON 数据,帮助 AI Agent 以更低的 token 成本获取干净的结构化数据,并提供亚马逊和 TikTok 平台的电商竞品与市场洞察能力。

▲ 545 freemium

Unabyss for Claude

78

Shared memory across all apps and LLMs. In Claude

Unabyss 是一个跨 AI 工具的共享记忆层,让 Claude、GPT、Cursor 等不同 AI 助手能共享同一份用户上下文,解决各 AI 工具「各自为战、互不知情」的碎片化问题。

▲ 511 freemium

SonOf

78

Empty your backlog. Pay only when it ships

SonOf 是一个 AI 驱动的自动化工程服务,连接代码仓库和项目管理工具,自动审计代码库、编写并估算工单、完成开发任务,仅在代码成功上线时收费,帮助团队清空积压需求。

▲ 93 paid

Graft AI

78

Turn company operations into a living map for agents

Graft AI 将企业现有的遗留系统、内部工具和屏幕操作流程转化为结构化的「操作地图」,让 AI 智能体能够稳定、安全地执行企业实际工作流,无需依赖干净的 API 接口。

▲ 118 freemium

NoMac.app

78

The headless iOS app publishing pipeline for AI agents.

NoMac 是一个面向 AI 代理的无头 iOS 应用发布流水线,让开发者无需 Mac 或 Xcode,直接通过 Claude、Codex 或 Cursor 等 AI 代理完成 iOS 应用的构建、签名、TestFlight 推送和 App Store 提交。

▲ 127 freemium

AgentKey

78

One-stop live data marketplace for your agent

AgentKey 是一个一站式实时数据市场插件,让 AI Agent 通过单条命令即可接入搜索、网页、社交、金融、电商、加密货币等多类外部数据源,无需手动集成。

▲ 462 freemium

Osaurus

78

Open source agents that run 100% locally on your Mac

Osaurus 是一个完全本地运行的 macOS 原生 AI Agent 框架,让用户无需联网即可在 Mac 上运行任意 AI 模型并实现自主任务执行,同时保护隐私数据不离开本地。

▲ 465 free

Second Brain for AI v2

78

AI memory that connects the dots across every tool

Second Brain for AI v2 是一个开源、自托管的 AI 记忆层,帮助用户在 Claude、ChatGPT、Cursor 等多个 AI 工具之间持久化并智能关联项目、决策和偏好信息,解决跨工具上下文割裂的问题。

▲ 296 free

FetchSandbox

78

API integration testing that remembers what breaks

FetchSandbox 是一个面向开发者和 AI Agent 的 API 集成测试工具,能够模拟 webhook、重试、异步流程和失败场景,帮助在上线前发现并复现真实 bug。

▲ 336 freemium

Effects SDK

78

AI video & audio effects SDK for real-time apps

Effects SDK 为开发者提供客户端运行的 AI 视频与音频效果 SDK,无需将数据上传至服务器即可实现背景虚化、虚拟背景、智能取景、降噪等实时效果。

▲ 410 freemium

Sim

78

Open-source workspace for AI agents and workflows

Sim 是一个开源的 AI 智能体工作流构建平台,帮助开发者通过连接 1000+ 集成和多种 LLM 来快速搭建和编排自动化的 AI 工作流。

▲ 453 freemium

PlugThis

78

Create your own Chrome Extensions by chatting with AI

PlugThis 是一个专注于 Chrome 扩展生成的 AI 构建工具,用户用自然语言描述需求即可自动生成可发布的扩展程序,解决了「想要的扩展不存在、自己又不会开发」的痛点。

▲ 472 freemium

Auriko

78

Trading desk for LLM calls

Auriko 是一个面向开发者的 LLM 调用智能路由平台,通过类量化交易的套利引擎,在多个 AI 推理服务商之间自动选择最优路径,平均降低 30% 的 API 调用成本。

▲ 338 freemium

Timbal AI

78

Build AI agents, workflows, and apps in one stack

Timbal AI 是一个一站式 AI 应用开发平台,帮助团队将 AI 原型快速落地为生产级系统,整合了 Agent 构建、工作流编排、数据连接、界面设计、部署监控与治理等全链路能力。

▲ 408 freemium

Universal-3.5 Pro

78

Native code switching, better diarization, more languages.

AssemblyAI 推出的新一代语音转文字模型,支持18种语言无缝切换、高精度说话人分离,面向开发者提供实时与异步两种API接入方式。

▲ 87 freemium

LongCat-2.0

78

1.6T MoE trained entirely on AI ASICs

LongCat-2.0 是一个开源的 1.6T 参数 MoE 大语言模型,专为编程和智能体工作流优化,支持百万级超长上下文,运行于 AI ASIC 专用硬件之上。

▲ 141 free

Octolens

78

Social listening for the agent era

Octolens 是一个面向 AI 时代的社会监听 API,帮助开发者和企业将 Reddit、Hacker News、播客、新闻等互联网提及数据以结构化 JSON 形式接入 AI Agent、CRM 和数据仓库。

▲ 315 freemium

AnySearch

78

Real-time structured search trusted by agents and developers

AnySearch 是一个专为 AI Agent 设计的实时结构化搜索工具,解决 Agent 获取信息质量低、来源杂乱的问题,提供经过过滤、去重和结构化的可信数据。

▲ 432 freemium

TryCase

78

Disposable test environments for AI coding agents

TryCase 为 AI 编程 Agent 提供一次性 Linux 沙箱环境,让 Agent 能自主运行应用、端到端测试变更并返回已验证的代码,无需人工手动测试。

▲ 165 freemium

Osloq

78

An AI agent that reproduces GitHub issues for you

Osloq 是一个 AI Agent,自动在真实沙箱环境中复现 GitHub Issue 中的 Bug,为开发者提供有证据支撑的复现报告,省去手动排查步骤。

▲ 200 freemium

Basedash Actions

78

The BI tool that does, not just reports.

Basedash 是一款 AI 驱动的 BI 工具,不仅能回答数据问题,还能直接执行数据库写操作和第三方服务调用(如 Stripe、HubSpot),将数据洞察转化为可审批的自动化行动。

▲ 74 freemium

Stigg 2.0

78

The usage runtime for AI products

Stigg 2.0 是一个面向 AI 产品的用量运行时层,在请求路径中实时执行计费、权限与治理逻辑,彻底取代事后对账模式。

▲ 126 freemium

Gemini Omni Flash

78

High-quality video generation and conversational editing

Google 推出的 Gemini Omni Flash 是一款面向开发者的多模态视频生成模型,支持通过文本、图像和视频输入进行高质量视频生成与对话式编辑。

▲ 167 paid

Adam CAD Copilot

78

AI CAD inside Onshape and Fusion

Adam 是一款嵌入 Onshape 和 Autodesk Fusion 的 AI CAD 助手,让机械工程师通过自然语言提示创建和编辑零件,无需离开现有工作流。

▲ 276 freemium

BrowserAct

78

Web browser automation for AI agents

BrowserAct 为 AI 智能体提供浏览器自动化层,使其能够在真实网站上执行点击、表单填写、数据提取、登录操作及绕过验证等任务。

▲ 332 freemium

Conduit

78

Fix the tool-list bloat slowing your AI agent

Conduit 是一个本地 MCP 网关工具,通过将多个 MCP 服务器的工具列表按需路由,减少约 90% 的 token 消耗,解决 AI Agent 因工具列表膨胀导致上下文浪费的问题。

▲ 128 free

Cloudflare Temporary Accounts

78

Let agents deploy before signup

Cloudflare 推出临时账户功能,允许 AI Agent 无需注册即可直接部署 Cloudflare Workers,消除自动化流程中的人工注册障碍。

▲ 161 freemium

AgentX

78

Evaluate AI agent, pinpoint issues, and fix with one click.

AgentX 是一个面向开发者的 AI Agent 测试与可观测性平台,帮助团队在上线前发现并修复 Agent 问题,类似 AI Agent 领域的 CI/CD 工具链。

▲ 349 freemium

Darkmoon

78

Autonomous penetration testing platform

Darkmoon 是一个自主渗透测试平台,通过 18 个专业 AI 智能体和 80+ 攻击性安全工具,覆盖 AD、Kubernetes、云基础设施等多层面,帮助安全团队自动化完成从测试到报告的完整渗透测试流程。

▲ 88 free

Unreal Engine 5.8

78

Build unreal games with AI agents

Unreal Engine 5.8 是 Epic Games UE5 生命周期的最终里程碑版本,面向游戏开发者提供实验性 3D 网格地形、生产级 MegaLights 以及原生 MCP 插件支持 AI 智能体自动化开发流程。

▲ 142 free

Novu Connect

78

Ship agents where your users already work

Novu Connect 是一个面向开发者的 AI Agent 多渠道通信基础设施,让 AI Agent 无需自建集成即可通过 Slack、Teams、WhatsApp、Telegram、邮件等渠道与用户进行双向对话。

▲ 330 freemium

Kimi K2.7 Code

78

Kimi’s most capable coding model yet

Kimi K2.7 Code 是 Moonshot AI 推出的最新编程专用 Agent 模型,支持 256K 超长上下文与多模态输入,主打长链路软件工程任务,推理 token 消耗比上代降低约 30%。

▲ 253 freemium

Respan Gateway

78

One AI gateway with built-in observability and evals

Respan Gateway 是一个 AI 统一网关平台,通过单一接入点连接 1000+ AI 模型,并内置可观测性、评估、成本控制等能力,解决生产环境中 AI 应用可靠性与多工具碎片化管理的问题。

▲ 356 freemium

Claude Fable 5: a Mythos-class1 model

78

Anthropic's most capable model, now available to everyone

Claude Fable 5 是 Anthropic 推出的首个 Mythos 级公开大语言模型,通过智能安全路由机制在保持高能力的同时处理风险查询,面向开发者和企业提供强大的代码迁移与 AI 推理能力。

▲ 17 freemium

TypingMind

78

Pay per use, no subscription, 18 model providers supported

TypingMind 是一个聚合 18 家 AI 模型提供商的统一工作台,用户用自己的 API Key 按量付费,无需为多个订阅单独付费。

▲ 223 paid

Cleo Atlas Legal API

78

The world's regulations, machine-readable.

Cleo Atlas 将全球177个司法管辖区的25.6万条法规转化为机器可读的API,帮助企业快速查询和合规管理跨境监管要求。

▲ 42 paid

Microsoft MAI-Voice-2

78

Expressive TTS with voice cloning in 15 languages

微软推出的高表现力语音合成模型,支持短样本声音克隆与15种语言情感控制,面向生产级语音智能体开发者。

▲ 100 paid

Veltrix AI

78

AI finance copilot for cash flow, margins, and growth

Veltrix AI 是一款面向创始人和财务团队的 AI 财务副驾驶,通过连接 QuickBooks、Xero、Shopify 等主流工具,支持用自然语言查询现金流、利润率和业务表现,替代繁琐的电子表格和静态仪表盘。

▲ 273 freemium

AI 编程 · KOL 观点

Andrej Karpathy 提出了一套完整的 AI 工程方法论,核心是将上下文窗口视为代码(Software 3.0),用工程化思维(规范设计、差异审查、评估循环)替代随意的 Prompt 尝试。他还推广了并行 Agent 管理模式和 CLAUDE.md 配置文件,构建出一套从世界观到具体工具的完整实践体系。

Anthropic的Claude Code创始人Boris Cherny披露,他已8个月未亲手写过一行代码,完全依靠管理数千个AI Agent完成软件开发工作。截至2026年5月,超过80%合并进Anthropic代码库的代码由Claude自主撰写,代码产出量较年初增长8倍。更值得关注的是,该系统已开始自主浏览GitHub和X寻找下一步构建方向,递归自我改进正在成为现实。

Anthropic 公开了其内部 AI 辅助编程的规模化数据:截至2026年5月,Claude 已负责超过80%的生产代码提交,工程师人均代码产出提升8倍,开放性任务成功率达76%(半年内提升50个百分点)。这是业界首份来自前沿实验室的、基于真实生产环境的 Agentic 编程规模化原始数据报告,而非基准测试或演示。文章提炼了可供工程团队直接参考的工作流模式,如 maker-checker 循环等。

Andrej Karpathy 展示了 AI 自主科研的早期实践:他用约30行代码构建了一个自动化研究智能体 AutoResearch,能够在无人干预的情况下循环执行假设-实验-验证流程,两天内发现约20项互补优化,将训练速度提升11%。这标志着 AI 从执行指令向复现科学方法的跨越,Karpathy 本人也于2026年5月加入 Anthropic 将此方法规模化应用于 Claude 的研究。

Andrej Karpathy 发布了开源项目 autoresearch,一个仅 630 行 Python 代码的自主 AI 研究框架,能在无人干预的情况下一夜完成上百次实验迭代。其核心创新在于让 AI agent 直接修改训练代码而非调参,实现了开放式架构探索。实测结果显示,该系统在 Karpathy 已优化的代码基础上再提速 11%,并发现了人类研究者遗漏的 bug。

Andrej Karpathy 记录了自己在2025年底几周内工作流从80%手写代码转变为80%由AI生成代码的亲身经历,提出「英语是最热门的新编程语言」。他不仅分析了AI编码的局限性(过度假设、代码臃肿、不主动澄清歧义),更指出AI真正的魔法在于「韧性」——能在闭环中不知疲倦地反复尝试直至达成目标,这正是大多数AGI体感的来源。他建议开发者从命令式思维转向声明式思维,给AI明确的成功标准而非逐步指令。

Karpathy提出将笔记视为不可变'源代码'、以LLM为'编译器'构建结构化个人知识库的新范式,用三层架构(原始层/模式层/Wiki层)取代传统RAG的碎片化检索。该框架通过Ingest、Query、Lint三类操作自动维护知识一致性,解决了个人知识管理长期存在的维护成本过高问题,被视为继Vibe Coding和Agentic Engineering之后人机协作的第三个重要范式。

Claude Code凭借软件领域独有的可验证奖励机制(编译器+测试套件)实现了强化学习的突破,成为史上最快达到十亿美元年化营收的软件产品。文章核心论点是:代码之所以率先被AI攻克,不是因为编程简单,而是因为它是极少数拥有客观评分函数的知识工作领域。这一结构性优势正在向其他行业蔓延,关键在于谁能为下一个领域构建'答案钥匙'。

本文系统介绍了 Andrej Karpathy 提出的 LLM Agent 记忆四分类框架:权重内记忆、上下文记忆、外部检索记忆和 KV 缓存记忆,并结合 Python 代码讲解每种记忆的实现方式。文章兼具理论深度与工程实用性,是构建 AI Agent 记忆系统的高质量参考指南。

Anthropic Claude Code负责人Boris Cherny在Meta @Scale大会上提出,AI编码正进入第三阶段:由Agent互相调用Agent来完成代码编写,形成持续运行的递归循环结构。这种'loop'模式颠覆了传统的'启动-检查-停止'工作流,子Agent会持续在后台监控代码库、提交PR,直到收到终止信号,Cherny本人已在日常开发中运行此类持久化子Agent。

Claude Code 的创始人 Boris Cherny 在一个月内提交了 259 个 PR、却未手写一行代码后,彻底卸载了 IDE,转向「循环工程」(Loop Engineering)范式——即构建能自动发现任务、调度执行、判断完成并决定下一步的小型系统。文章详细拆解了循环的三层「蜂巢」架构(本地循环层、云端例程层、集群并行层)和六大核心组件,并指出这一范式并非全新技术,而是 ReAct、AutoGPT 等已有思路的系统化落地。

Claude Code创始人Boris Cherny已完全转向自动化Agent工作流,不再手动编写提示词或使用IDE。他通过三层架构(/loop、Routines、动态工作流)实现白天5-10个交互式Agent、夜间数千个并行Agent的规模化运作,核心是让Claude自主编排任务、执行并自我验证结果。文章提供了完整的可复用模板,包括斜杠命令文件、cron表达式和800-Agent并行工作流代码。

Anthropic的Claude Code负责人Boris Cherny表示,自年初以来Anthropic的代码产出提升了8倍,且他本人已8个月未手写过一行代码。代码审查已成为新瓶颈,Anthropic通过多个具备不同视角的Claude agent协作进行代码审查来应对。更值得关注的是,Claude Code正逐步具备自主提出功能想法的能力,能主动扫描GitHub、Twitter、Slack后生成经过验证的PR。

Andrej Karpathy 于2025年10月发布 nanochat,一个约8000行 Python+Rust 代码的完整 LLM 训练流水线,涵盖从分词器到推理服务的全链路。其核心主张是用约100美元云GPU费用即可训练出具备真实对话能力的 GPT-2 级别模型,截至2026年6月已获54700个 GitHub Star,成为开源社区最受关注的 LLM 训练教程。

Claude Code 的创造者 Boris Cherny 认为,随着 AI 编程能力的成熟,'软件工程师'这一职位将逐渐消失,取而代之的是'构建者'(Builder)——一种以 AI 为中心、以判断力和目标感驱动的工作角色。黑客马拉松的结果表明,非技术背景的人(电工、医生、木匠)借助 AI 代理反而胜过专业工程师,说明真正稀缺的能力是'知道自己要构建什么'。他以1990年代企业采用个人电脑的历史为鉴,强调只有将 AI 置于工作流核心的组织才能获得真正的生产力提升。

Salesforce 使用 Claude Code Agents 将原本需要 231 天的代码迁移任务压缩至 13 天完成,同期 PR 数量上升但系统故障率反降 5%。这打破了'效率与质量不可兼得'的传统认知,核心在于将安全护栏和质量标准直接内嵌于 Agent 工作流中。作者强调,AI 真正的价值不在于加速现有流程,而在于重构工作方式、消除不必要的环节和交接。

Claude Code创始人Boris Cherny分享了AI编程工具如何重塑软件工程的核心洞察:工程师角色已从写代码转向编排AI工作流,Anthropic内部人均生产力提升200%,新工程师上手时间从数周缩短至两天。他预言通才工程师的黄金时代已到来,甚至对'品味'这一被认为是人类持久优势的东西提出了质疑。

Andrej Karpathy 在 Sequoia AI Ascent 2026 上提出「Agentic Engineering」概念,认为这是继 Vibe Coding 之后更具工程纪律的 AI 编程范式。他将 2025 年 12 月定义为 AI 编程能力的关键拐点,并以 Software 3.0(prompt 即编程)框架描述大模型作为解释器、上下文窗口作为核心杠杆的新开发方式。

Karpathy 在 Sequoia Ascent 2026 上提出 Software 3.0 框架:LLM 是解释器,上下文窗口就是程序本身,提示词/工具/记忆取代了传统代码。这不是现有开发流程的加速,而是一种范式跃迁——许多原本需要完整应用架构才能解决的问题,现在一个提示词即可完成。对 AI 创业者的核心追问是:哪些软件根本不应该继续以软件形态存在?

Karpathy 在 Sequoia Ascent 演讲中提出 Software 3.0 的概念框架,将 LLM 定义为继显式代码(1.0)和训练权重(2.0)之后的第三个可编程层,核心组成为提示词、智能体、工具、记忆与验证。他将 2025 年 12 月标记为 AI 智能体从演示走向实际生产的拐点。其核心判断是:下一代 AI 原生公司的竞争壁垒不在于 UI 封装,而在于谁拥有最强的验证闭环。

Andrej Karpathy 于2026年3月发布了一个约30行代码的AI自动化研究原型,让智能体自主编辑训练代码、运行实验并迭代优化,两天内完成700次实验,将GPT-2训练时间缩短11%。随后他加入Anthropic,将这一循环引入Claude的预训练流程,目标是用AI替代人工ML研究者加速训练优化的发现过程。

一个3人开发团队通过'氛围编程'架构(vibe coding)在生产环境中重建了两款产品,核心策略是:前端用AI生成,后端手写,通过开放API和MCP服务器连接两者。该团队从20人缩减至3人,同时保持甚至提升了交付速度。文章区分了哪些场景适合AI生成代码(展示层),哪些必须人工把控(系统记录层/安全逻辑)。

Karpathy在一场Agent开发者分享中指出,当前AI领域最大的错误是急于构建Agent而忽视底层大模型的夯实。他以2016年World of Bits项目失败为例,强调Demo容易但产品需要十年打磨,并认为真正站在Agent能力前沿的是独立开发者而非大厂,因为没有任何一家公司在Agent领域积累了五年以上。他还建议从神经科学中汲取灵感,把基础能力做扎实,Agent能力会自然涌现。

本文讲述了 Claude Code 的诞生历程:创始人 Boris Cherny 基于「模型能力远超现有产品」的判断,在 Anthropic 内部孵化了这款终端 AI 编程工具。产品初期几乎无人问津,直到 2025 年 5 月 Opus 4 发布后才迎来爆发式增长。核心洞察是:团队刻意为「下一代模型」而非当前模型构建产品,终端形态的轻量接口反而成为快速跟进模型迭代的战略优势。

Anthropic Claude Code 负责人 Boris Cherny 提出「AI 循环」概念:多个 AI Agent 相互协作、持续迭代优化代码,已使 Anthropic 工程师生产力提升近 70%。Claude Code 自身 90% 的代码由 Claude Code 编写,标志着 AI 自我改进能力进入实用阶段。工程师角色正在从写代码转向编排 AI Agent。

Anthropic Claude Code 创始人 Boris Cherny 表示,他每天管理数千甚至数万个 AI 代理,自己已八个月未手写一行代码。Claude Code 已实现自我编写与安全审查,并能自主浏览 GitHub 和 X 来决定下一步构建方向。他认为 AI 编程助手对软件创作的影响堪比古腾堡印刷机,将引发深远的社会变革。

Anthropic Claude Code负责人Boris Cherny分享了其运行多达15个并发AI会话的工作流,标志着AI辅助开发从人工提示交互进化到自主循环和大规模子智能体编排。Anthropic内部工程师生产力因此提升近70%,且Claude Code自身80-90%的代码由该方法生成。这一范式转变对AI工具投资和软件工程组织方式具有深远影响。

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