Andrej Karpathy大神 刚刚分享了他对当前 LLM 辅助编程最佳实践的探索与思考，我觉得可以看作是AK的 Vibe coding 2.0指南。
他发现，与其执着于寻找某一种完美的工具，他更倾向于将使用方式分散到几个不同的工作流中，通过组合它们来取长补短：
对他个人而言，日常 LLM 辅助编程的主力（约占 75%）仍然只是（Cursor 编辑器中的）Tab 键代码补全。他认为，亲自在代码的正确位置写下具体的代码块或注释，是向 LLM 传达“任务指令”的一种高带宽方式。换言之，这主要关乎任务指令的信息量——用文字来沟通想要什么，信息量太大、延迟也太高，远不如直接在代码的正确位置进行演示来得快。有时 Tab 补全的模型很烦人，因此他需要频繁地开关这个功能。
再上一层的工作流，是选中一段具体的代码，然后让 AI 进行某种修改。
再往上一层，则是当需要实现更大块、并且也比较容易用提示词描述清楚的功能时，他会求助于在 Cursor 里运行的 Claude Code / Codex 等工具。这些工具超级有用，但总体上好坏参半，有时也挺令人沮丧。他不会开启“YOLO 模式”（即无脑接受所有建议），因为这些工具可能会跑偏，做一些开发者并不想要或不需要的蠢事，所以他经常需要按 ESC 键来打断它们。他表示自己还没学会如何高效地同时使用多个 AI 实例——光是应付一个就已经够费劲了。此外，他也还没找到一个好方法来维护好那个 CLAUDE.md 文件，或者让它保持最新状态。他经常需要对 AI 生成的代码做一轮清理，以符合其编码风格或代码品味。
例如：AI 写代码过于保守，经常滥用 try/catch 语句；它们会把抽象搞得过于复杂；它们的代码很臃肿（例如，明明列表推导式或单行 if-then-else 就能搞定的地方，非要用嵌套的 if-then-else 结构）；或者它们会重复代码块，而不是创建一个好用的辅助函数，诸如此类……
这些工具基本没什么品味可言。不过，当要涉足一些不太熟悉、更偏向于Vibe Coding的领域时（比如他最近写的 Rust，或者 SQL 命令，以及其他接触较少的东西），它们又变得不可或缺。他还尝试让 Claude Code 一边写代码一边进行教学，但完全行不通——AI只想写代码，远胜于沿途解释任何东西。他也曾让 Claude Code 做超参数调优，结果非常搞笑。此外，在编写各种不那么重要、一次性的定制化可视化、实用工具或调试代码时，这些工具也超级有用。
如果是靠自己，他永远不会去写这些代码，因为太花时间了。例如，为了定位一个特定的 bug，AI 可以一口气写出 1000 行一次性的、详尽的可视化代码，而一旦找到 bug，这些代码就会被全部删除。这就是后代码稀缺时代——现在可以随意创建然后删除成千上万行高度定制化、超短生命周期的代码。代码不再是过去那种珍贵而昂贵的东西了。
他的最后一道防线是 GPT5 Pro，用于处理最棘手的问题。他提到，有好几次，当他本人、Cursor 和 Claude Code 都被一个 bug 卡了 10 分钟后，他把整个问题复制粘贴给 5 Pro，后者会思考 10 分钟，然后真的找到了一个非常微妙的 bug。他评价GPT5 Pro非常强大，能挖掘出各种冷门的文档和论文。
他也用它来处理其他更有分量的任务，例如，就如何清理代码抽象给出建议（结果有好有坏，有时会有些好点子，但并非总是如此），或者围绕某个特定问题做一份完整的文献综述，它能返回很不错的相关资源和线索。
总而言之，Karpathy 认为，在各种不同类型的编程任务中，借助这些各有利弊的工具，编程的可能性被完全打开了，一片新天地。他坦言，很难避免一种焦虑感，担心自己没有跟上这个领域集体所能达到的技术前沿。这也正是他分享这些周日随想的原因，并表示非常好奇大家都有什么新发现。
本文作者：AI寒武纪，来源：AI寒武纪，原文标题：《Andrej Karpathy：GPT-5 Pro是目前vibe coding的最后一道防线》
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