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
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 paradigm）。 一個被低估的問題不僅是：哪些現有的工作流程會變得更快？ 而是：我們現在能打造出哪些在以前完全不可能存在的東西？
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