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    AI 的尽头不是效率:Vibe Coding 一年 我用 11 个失败的软件与平庸和解

    那是 2024 年底,ChatGPT o1 Pro 刚开放不久。我给它下个指令:写个监控 Uniswap 资金池成分的程序。

    大概半小时?它没有给我吐一堆乱七八糟的代码块让我自己拼,而是直接甩给我一个完整的 zip 文件。

    解压、运行,这玩意儿竟然直接在终端(CLI)里跑起来了。

    那种体验怎么形容?就像你下载了一个成熟的 .exe 安装包,双击,完事。丝滑得不像话。

    当然,中间也不是一次对话就搞定,我也按着它的“指挥”去申请了几个 API Key。但那一刻,盯着屏幕上那个解压好的文件夹,我直接懵了。

    我不是程序员。但我那一刻突然有一种极其强烈的预感:编程这事儿,可能真要从一种专业“职业”,变成一种人人都能拿捏的“技能”了。

    后来 Claude Code 发布,Codex 出来,又有了 Skill 机制。我发现,我特么竟然能编出非常复杂的程序了。

    当时我心里就一个念头:单纯“写代码”的程序员岗位,大概率是要消失了。人人都是程序员的时代,来了。

    一、第一阶段:我想象中的赚钱红海

    那段时间,我有一种很原始的冲动:

    既然 AI 能写代码,那我为什么不行? 我是不是能结合 Crypto、结合自动化,搞点信息差,挣一点“新钱”?

    说白了,我决定去跟程序员抢饭吃。

    大概 2025 年初,我开启了我的 Vibe Coding 生涯。到现在盘点了一下,我一共手搓了 11 个软件。

    起初是兴奋。我琢磨着:我是 Crypto 专家啊,现在有了 AI 加持,我又成了程序员,去玩套利还不跟切菜一样?

    起手式:搬砖套利。

    我写了个工具,监控链上 DEX(比如 Uniswap)和中心化交易所(Gate.io)的价差。逻辑很简单:只要发现价差,脚本一键下单(Sniper)。这肯定比手动切 App 快一万倍吧?我知道大币种是红海,所以我专门去搞垃圾链、搞小币种。

    折腾半天,脚本跑通了。

    结论很扎心:但凡有点深度的币种,早就是一片巨大的红海。等我发现机会的时候,无数更快的机器人早就把差价抹平了。亏了一点 Gas 费后,我撤了。

    我不死心。拼手速是红海,那我搞“认知差”行不行?

    我去研究 Polymarket,盯着赔率,研究 “Yes + No = 1” 的公式,试图让 API 自动发现策略下单。

    结果发现,这特么也是红海。凡是我能发现的机会,早就有无数人把坑占满了。

    每跑通一个功能,就在现实中碰壁一次。这种感觉很分裂: 一方面是“代码真的能跑”的权力感; 另一方面是“现实极其骨感”的挫败感。

    我琢磨明白了一个残酷的事实:凡是拼效率的领域,本质上都是军备竞赛。

    而在这种竞赛里,我铁定是炮灰。

    别人有更完整的系统、更快的接口、更大的团队、甚至专用的低延迟线路。我引以为傲的“自动化脚本”,在专业量化团队面前,也就是个基本功。

    现在玩 Crypto 套利,优势早已不是信息差,而是资源差。

    别说我用的是 200 美元的 ChatGPT Pro,你就是给我一个 2000 美元的超级 AI,我也赢不了。因为我的瓶颈不是 AI 不够强,而是我在用“个人”对抗“工业体系”。

    说句难听的:如果一个人原本没有赚某种钱的能力,仅仅有了 AI 加持,是不可能凭空赚到钱的。

    工具不会凭空制造价值,它只会放大原本就存在的能力。 如果你本身是 0,AI 这个倍增器乘上去,结果还是 0。

    二、第二阶段:阅读提效的死胡同

    既然赚不到新钱,那我换个方向:提效

    既然 AI 这么强,能不能帮我把信息获取效率拉满?

    从 2023 年开始,我就大量用 AI 做信息浓缩。有了 Vibe Coding 的体验后,我又动了歪心思:能不能搞个程序,帮我读更多的信息?

    我手搓了一个抓取 X.com (Twitter) 的 Workflow:

    列出关注的优质账号;

    让 Grok 抓取推文;

    发回 VS Code 清洗,删掉广告和情绪垃圾;

    让 AI 按“信息密度”打分,挑出最值得读的几条;

    最后输出一份“精华总结”。

    一开始爽翻了。信息流纯净得像蒸馏水,每天早上我只需要看一眼 AI 喂给我的“精华”。

    但几周后,怪事发生了:我根本读不下去。

    哪怕只有几百字的精华,我也很难集中注意力。

    我慢慢发现一个朴素的事实:现在的 AI 对阅读的各种提效、提纯、总结,本质上都是给机器用的。

    大脑不是数据库,理解也不是压缩算法。

    只有机器才需要高密度的信息输入,而人的大脑,根本不想天天看总结。

    举个不恰当的例子:就像聊八卦,我们要的不是“谁和谁在一起了”这个干巴巴的结论,我们要的是聊天时的废话、情绪、那句“卧槽真的假的”。

    如果把八卦提纯了,打死你也不想看。

    所谓“提效”,有时候是在对抗人性。

    三、第三阶段:写作提效的幻觉

    输入端走不通,我又转向输出端。能不能帮我把产出效率提上去?

    我开始做各种“AI 为主,人工为辅”的写作生成流水线。我把内容制造拆解成了一个严密的 SOP:

    信息输入与加工:清洗掉所有噪音;

    灵感程序化:利用 API 暴力生成上百个问题群和主题群;

    机器选品:AI 打分,找出最具爆款潜质的题目;

    深度联网:自动抓取素材、组合信息(RAG);

    闭环生成:AI 写作、AI 自评打分、AI 根据反馈自动修改。

    这一整套流程跑下来,写出来的东西格式整齐,逻辑清晰,甚至看上去很“高效”。

    但说实话,这种玩意只能生产垃圾。我自己都读不下去,哪有脸发表?

    虽然现在 AI 如此智能,但我目前依然深信:真正有价值的写作,仍然需要人深度参与。

    注意,不是参与打字,而是参与判断

    这句话该不该写?

    这个词够不够准确?

    这段情绪是不是在装 B?

    这一段逻辑有没有偷懒?

    我不是否认 AI 作为写作工具的价值,我的感觉是:写什么(What)还得有人的大脑来决定,具体怎么写(How)可以大比例交给 AI。

    就内容创作来说,我觉得有 AI 后,一个创作者的品味、判断力、Taste 这类特质,从未如此重要过。作者的价值被极大地放大了,“跟人阅读”的趋势会被进一步放大。

    也正因为如此,我越来越强烈地感觉:AI 并没有把写作变得更轻松。

    它让写作变得更累了,只是累的方向换了。

    没有 AI 的时候,最累的是查资料:翻书、搜链接、对照原文、怕漏掉关键论据。但那时候,写完一篇文章,往往如释重负,大功告成,直接发表。

    管他还有啥问题,我都这么努力了,你们还挑刺的话,我就要拉黑你。

    有了 AI 以后,资料好像不再稀缺,稀缺的变成了“表达的可信度”。

    现在用上了 AI 这个强力写作工具,我对已经写好的文章完全没有那种直接发表的自信。我常常要为同一篇文章打磨十几遍,一段一句地过,不停地逼 AI 写得更好。

    我必须像一个不断挑刺的编辑,把那些“可以”的句子一层层剥掉,逼 AI 也逼自己,直到剩下真正能站得住、也读得下去的表达。

    说白了,有了 AI 这个工具后,我现在的文章完全可以说是站在读者的视角,逼 AI 写出一篇我读起来很开心、很值得阅读的文章。

    我感觉这样写出的文章确实是比我以前写的好。

    不过,很明显,现在写得更累了。

    那一刻我突然意识到——提效这条路,我也走死了。

    四、低谷与转折

    不知不觉,用 AI 瞎折腾编程超过一年,啥也没干出来,只搞了一堆电子垃圾。

    那种巨大的虚无感让我陷入低谷。我一度想把 ChatGPT Pro 退订了(反正 Claude 我是已经没有续费了)。

    直到两个月前,我突然换了一个问题:既然 AI 不能让我暴富,也不能让我变懒,那它能不能帮我寻找意义?能不能让我觉得自己更有价值?

    我想起一句话:真正有意义的事,是那些难而正确的事。如果 AI 不能让我更快赚钱、更省力,那它能不能让我更愿意坚持?

    哪些事是难的?

    长期写作

    长期研究

    长期面对不确定性

    长期做没有立刻回报的事情

    这些事都很慢,很苦,没有“提效捷径”。

    那一刻我忽然明白——AI 不能替我做难的事,但它可以陪我做难的事。

    它可以帮我把工具变轻,把摩擦变小。

    五、第五阶段:重塑意义

    我决定让 AI 成为我做这些“难事”的副驾驶(Co-pilot)。

    比如写工作日志。

    我 15 年前就开始用 OneNote 做笔记,但总是时断时续。现在,我用 Codex 写了一个 To-do List 软件。

    我现在的操作就像给秘书下达指令那样,直接对着 Codex 打字,让它帮忙整理所有的事项——增加任务、完成任务、增加子任务……所有的操作都直接完成。

    然后,每天 Codex 就会依据一天的历史指令,给我自动生成一篇工作日志。

    这样写日志就轻松太多了。但让这些日志更有价值的还在后面。

    我过去也写了很多日志,但写完后它的生命周期就结束了,这也是我难以坚持的原因。

    有了 AI 后,我又用 Codex 写了一个软件,这个软件能读取我的历史日志,然后每天给我“回放”一篇。目前的算法是随机的,软件会从日志库里取一篇展示给我读。

    我现在每天读一篇历史日志。

    我打算把这个推荐算法写得更完善——抖音的核心技术不就是推荐算法吗?现在我自己写一个,但这算法推荐的不是娱乐视频,而是我自己曾经的思想和经历。

    这让我感觉太有价值了,太有意义了。

    类似的事,我还干了几件,虽然现在还不成熟。但我终于发现,AI 原来可以这么玩:不用想着去赚钱,不用想着靠它偷懒,但可以让它成就我自己,让我变得更有意义。

    六、11 个软件的真正意义

    回头看那 11 个软件。它们没有帮我赚到钱,也没有帮我压缩时间。

    但它们逼我绕了一大圈。

    从野心,到幻灭; 从提效,到失望; 再到重新提问。

    我现在不是在用 AI 找“怎么更快赚钱”,也不是在找“怎么更省力”。

    我在找——哪些有意义的事,值得我慢慢做,长期做。

    做久了,自然就成为了一个更有意义的自己。

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    好文章,需要你的鼓励
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