Andrej Kapathy接受紅杉資本的 Stephanie Zhan訪談。 談這一年來如何從Vibe Coding到 Agentic Engineering。 Vibe Coding提升了底線,但Agentic Engineering 則推高了上限。 還討論了在Agent時代,進行嚴謹開發的意涵,不僅是加快速度,而是利用新工具打造新事物。同時保留那些仍需品味、判斷跟理解的核心部份 本文翻譯自Stephanie Zhan的X #AI的鋸齒邊緣 當AI可以重構10萬行程式碼、發現資安漏洞,並在某個領域展現超出人類的表現的時候。 卻會叫你走路 50 公尺去洗車(最近熱門的測驗AI題目) 這對開發者來說意味著什麼?你必須搞清楚你的問題在模型的訓練迴圈之內?還是之外 #你可以外包你的思考 ,但無法外包你的理解 Agent 可以執行、搜尋、摘要、寫程式跟迭代。 但仍需要你知道什麼才是重要、真實、該打造什麼以及背後的原因。 我們的角色正往stack的上層移動:從實際動手執行轉向理解與引導 #Vibe Coding 跟 Agentic Engineering不同 Vibe coding 提升了底線。 Agentic engineering拉高了上限。 前者關於門檻:Vibe Coding讓更多人具備開發能力。 後者關乎卓越:Agentic engineering在不犧牲安全性、可靠性與可維護性的前提下使用 AI Agent。 上限可能高於10倍 #重構招募流程 不該用解題的方式招募Agentic Engineer 給應徵者一個真實的專案。例如:「讓我們為代理寫一個 Twitter 的複製品,把它做得非常好、非常安全,接著讓代理在上面模擬活動。然後我要用 10 個 CodeEx 5.4X 來試圖攻破你部署的這個網站,而你的網站應該要能防禦住」 關鍵在於:你是否能交付一個經得起現實考驗的系統? #AI生成的程式通常可以運作 但這並不代表它是優質的。 它可能顯得臃腫、充斥著大量複製貼上、脆弱且抽象化得非常彆扭。 稀缺的技能仍然是判斷:知道何時該簡化、何時該刪除、何時抽象化是錯誤的,以及何時僅僅是「可以運作」還遠遠不夠。 #AI 不僅僅是「更好的軟體」。 Karpathy 提出的 Software 3.0 觀點指出,我們可能正進入一個全新的運算範式(computing ...