近日,Karpathy发布了全新的Vibe Coding指南,提出了一套基于个人实战经验构建的三层编程架构体系。
这套方法论不再执着于单一模型,而是通过整合Cursor、Claude Code/Codex和GPT-5 Pro三款工具的优势,形成递进式协作机制——常规场景使用Cursor实现高频代码补全,中等复杂度任务交由Claude Code/Codex处理,最终将极端难题留给GPT-5 Pro解决。
第一层级聚焦日常开发中最常见的75%场景,通过Cursor的智能补全功能实现快速迭代。
Karpathy发现通过在关键位置插入具体代码片段或注释,能以高带宽方式向模型传递精确意图,这种”代码先行”策略比纯文本提示效率更高(需注意及时切换开关避免干扰)。
此外该层级还支持对选中代码进行针对性修改请求。
第二层级由Claude Code/Codex等侧边栏工具承担,主要用于实现较大规模的功能模块开发。
这类工具在陌生领域展现显著价值——比如帮助开发者快速编写Rust/SQL等不熟悉的语言代码,或是生成临时调试脚本——这标志着编程进入”后稀缺时代”(code post-scarcity era),代码资源不再被视为珍稀资产而可自由创造与废弃。
然而该层级存在明显局限:生成代码常出现过度工程化问题——滥用异常捕获机制、复杂嵌套结构以及重复代码块等现象普遍,导致可读性严重下降;此外工具倾向于单向输出代码而非解释设计思路,开发者仍需花费精力进行重构优化。
第三层级作为终极解决方案,GPT-5 Pro专门应对那些前两层无法攻克的技术难题。
当遇到顽固bug时,Karpathy会将完整项目上下文提交给该模型进行深度分析,其强大的文献挖掘能力常能精准定位问题根源并提供解决方案参考。
Karpathy总结指出当前AI编程工具虽已打开多维度可能性,但工具间的协同选择仍需开发者主动权衡取舍——正如网友所言”不同模型间切换已成为新的技能体系”。
实践者们发现制定详细需求规范并建立验收标准是保证生成质量的关键方法论(某位网友幽默提问:”双子座(Gemini)去哪了?”)
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