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- 周五摸鱼时间，聊个真实感受。
这两天OpenAI拿了1220亿美元融资，Codex周活用户破200万，Anthropic发了《2026智能体编码趋势报告》。满屏都在说"程序员要变指挥官了"。
说实话，我体感没这么夸张。日常写代码确实在用AI，但"完全委托"的比例很低。Anthropic自己报告里也写了：开发者60%的工作用AI辅助，但能全权交给AI的只有0-20%。这个数字挺诚实的。
最近试了几个Vibe Coding工具。写原型demo确实快得离谱，十几分钟跑起来。但进了生产环境，权限控制、异常处理、并发，还是得自己动手。AI搭架子利索，细节调校是人的活。
Gene Kim在新书《Vibe Coding》里有句话说得好：AI不是让你不用懂技术，而是让你即使不是某个领域专家也能干活。跟"不用学编程"完全两回事。
工具在变，解决问题的脑子没变。周五快乐。展开71 - 全世界都在讨论龙虾，讨论seedance2.0，各种AI今年真的是发展迅速
建议大家都去YouTube上学AI Agent ！大方向摆在这，多花时间学习新东西，虽然我也不精，但我要与时俱进
① Jeff su
视频节奏快、内容直给，特别适合普通人想用AI做点实际事儿的，比较入门和实用；比如他用8分钟说清楚怎么写好prompt、怎么用AI agent，讲得清楚又好跟，新手照做就能上手。
② Andrej Karpathy
大神本神，AI界的传奇。他那堂3小时的LLM课在圈里都刷屏了。内容干货超多，却又能把大语言模型的原理、训练和应用讲得通俗易懂，就算你没技术背景也完全能听明白！
③ Tina Huang
之前是Meta的数据工程师。我最开始是被她那个“44分钟搞懂AI agent”的视频吸引的。她特别擅长消化复杂的资料或课程，提炼出重点，再用自己的话简单明了地讲出来，完全可以当作入门第一课来听。
④ Dave Ebbelaar
Datalumina的创始人。他的视频主要聚焦两块：一是能实际用起来的AI系统工程教程，二是AI自由职业的发展建议。内容都很实战，全是经验之谈。
⑤ IBM Technology
IBM官方频道，讲AI、自动化、DevOps、量子计算这些前沿技术。背靠IBM资源，每期都能请到对应领域的专家来讲，所以内容覆盖面也广，像个小型的AI知识库。
⑥ Google Cloud Tech
Google在AI实用小工具这块挺会玩的，之前有出圈的NotebookLM、Learnabout，现在又有Little Language Lessons。他们的官方YouTube频道内容更专注垂直，如果说IBM的频道更“广”，那Google的就更“深”。展开813 - Claude Code 昨天上了 Remote Control——终端启动任务，手机接着操控。听起来只是个小功能，但仔细想想，这改变了 coding agent 的交互范式。
以前用 coding agent 是这样的：开终端 → 给指令 → 盯着看 → 等它问你 → 回答 → 继续盯。你被钉在电脑前，agent 在干活，你在看它干活。
现在变成了：给指令 → 出门遛狗 → 手机上看到它问你"这个文件要不要改" → 点一下 → 继续遛狗。
本质上，coding agent 从"需要你盯着的工具"变成了"异步协作的同事"。你不需要在场，它会在需要你的时候找你。
这让我想到一个更大的问题：当 agent 变成异步的，你怎么知道它在你不看的时候干了什么？
Cursor 的回答是 Demos——agent 直接发视频录屏给你看。Anthropic 的回答是 Remote Control——让你随时能插手。
但这两个都是"事后补救"。真正需要的是 agent 行为的实时可观测性——它做了什么决策、改了哪些文件、为什么选择这个方案而不是那个。 异步 agent 时代，可观测性不是锦上添花，是基础设施。展开12
![[无辜呆]](http://lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_96.4fb9d71.png)
，最后还是提了海豹06，我对象喜欢这个样子试驾也不错；之前的贴：
juejin.cn![[呲牙]](http://lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_2.cd1e2bd.png)
个人成就