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从Vibe Coding到企业级AI助手：一次真实的规模化尝试

这场演讲不是在教你“如何用AI写代码”，而是在拆解一个更难的问题：当Vibe Coding从个人实验走向企业规模时，哪些地方一定会出问题，又该如何修正。Harald Kirshner用现场演示和反思，讲清了定制化AI助手的边界与可能性。

本文基于Andrej Karpathy在Y Combinator的演讲，深入解析了软件从传统编程到神经网络、再到大语言模型（LLM）驱动的三次范式转变，结合他在Tesla和个人项目中的真实经历，揭示AI如何重塑开发者角色、软件生态与未来机会。

这篇文章还原了Darius Emrani对AI基准测试体系的犀利批判：为什么这些排行榜能左右数十亿美元，却越来越不可信；大厂常用的三种“赢法”是什么；以及为什么真正想做出好产品的团队，应该停止追逐榜单，转而构建属于自己的评估体系。

GPT-4.5并非一次颠覆式飞跃，却揭示了大模型进化的新方向：更强的世界理解、更低的幻觉率，以及前所未有的“人味”。这篇文章解码它为何重要、为何克制，以及它如何成为通向GPT-5的关键桥梁。

Y Combinator 合伙人围绕 Andrej Karpathy 提出的“Vibe Coding”展开讨论，揭示了一种正在成为主流的编程方式：AI 大规模生成代码，人类工程师的重心转向品味、产品判断和调试能力。这不是一时潮流，而是软件工程角色的根本变化。

这是一场来自 Replicate 的自我反省式演讲。Zeke Sikelianos 以 Andrej Karpathy 的一次“随手黑客松”项目为线索，讲述了一个残酷但正在发生的转变：AI 产品的第一用户，已经不再是人，而是大语言模型本身。

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