安德烈· 卡帕西 （Andrej Karpathy） 的“ 手搓 GPT-2” 项目又有了新进展。
这位 OpenAI 联合创始人、特斯拉原 AI 总监、X 平台粉丝近 200 万的 KOL，最近发帖称，他只用了 2.91 小时和 20 美元的成本，就复现出了七年前的 GPT-2 模型。
这一名为“nanoGPT” 的项目，最早启动于 2024 年，是卡帕西以教学为目的，展示如何从零开始编写代码，生成 GPT-2 模型，以此帮助深度学习的初学者理解 GPT 架构和训练流程的一次尝试。
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自发布之初，这个项目就获赞“ 让 AI 的内幕走向普及”，最近每次更新，都会因时间和成本的降幅的因素，在开发者群体中引发讨论。
目前，该项目在 GitHub 上已有超过 5.2 万颗星，另一个类似项目“nanochat” 也有 4.2 万颗星。
卡帕西本人也完成了角色转换，目前，他以“ 原生 AI 教育” 为己任，创办 Eureka Labs，免费提供 AI 教学视频，强调“ 从零构建” 和“ 与细节斗争”，力图让人们既能熟练使用 AI，又具备脱离 AI 独立工作的能力。
很多开发者、爱好者甚至普通人，都曾在 Youtube 上追更学习他的“Zero to Hero” 教学视频。
截图来自 GitHub
不过，他的另一重身份，让事情显得有些吊诡。
去年 2 月 3 日，卡帕西发帖称自己找到了一种新的编程方式——vibe coding（氛围编程），可以沉浸在灵感之中，忘记代码的存在，甚至不用键盘，只是向大模型提出要求，之后就全部接受它给出的结果。
他发现，即使不再看差异对比，遇到错误信息直接复制粘贴，对一些临时小型项目来说也能交付成果。
这一概念随即在开发者社区引发共鸣。随着性能更强的大模型的涌现、Cursor 等工具的流行，vibe coding 的门槛越来越低、实现效果越来越好，吸引了大批实践者，也成为当年度 AI 领域的重要趋势，还入选了 《柯林斯词典》 年度词汇。
2 月初，人们纷纷纪念起“vibe coding 一周年”，讨论中有关于个人生产力的解放、编程门槛的消解等积极论调，也有程序员面临失业、“ 键盘长草，编程已死” 等忧虑。
而对活跃于时代前端的开发者来说，一边从基础开始了解 AI，兴奋或疲惫地跟上时代之轮，一边又不无担忧地沉迷于 vibe coding，心事重重地解放双手，这略显矛盾的景象，好像已经成了一种日常。
程序员，挣扎在时代的缝隙中
Anthropic 推出的编程助手 Claude code 是开发者目前最常用的工具。
与此同时，这家公司也是“AI 替代论” 的滥觞地之一。其发布的 《经济指数报告》 一直在分析、追踪 AI 对人类就业的影响。
今年 1 月的报告提出，高学历、高复杂度任务被替代风险更大， AI 的“ 去技能化”（Deskilling） 效应已经彰显。Anthropic CEO 达里奥· 阿莫代 （Dario Amodei） 曾预测，5 年内 AI 可能让一半的初级白领岗位消失，导致整体失业率上升至 10%-20%。
数据显示，Claude 倾向于涵盖需要较高教育水平的任务。图片来源：Anthropic Economic Index report: economic primitives，2026.01.15
而这家满布开发者的公司，也在此前的一份内部调研中提及，员工已将 20% 的繁琐工作完全委托给 Claude，并普遍感到生产力提升，但同时担心自身深度编程能力的退化。
阿莫代还在今年的达沃斯经济论坛期间直言，在 Anthropic 内部，已经能看到未来的趋势：实际上需要的开发者会越来越少，而不是越来越多。
“ 我们正在思考如何在公司内部以合理的方式应对这个问题。” 他称。
这似乎又是一个有些矛盾又充满象征意味的图景：开发者可能会用自己开发的工具替代自己。
这些话题在网络上很有讨论度，这样的境遇看来令不少人焦虑。有的程序员以“ 不学 AI，不明不白就失业了。学了 AI 就好了，就能明白自己为什么失业了” 来总结当前的境况。
但实际上，就像卡帕西每次更新课程都能吸引数百万次点击一样，仍有很多人乐此不疲地对 AI 追根溯源，即使新的大模型、编程工具、vibe coding 好像已经让“ 成果” 可以绕过“ 理解”，自动完成操作环节。
一位资深极客对作者表示，他对现实和未来充满乐观。
很大程度上，在他看来，“vibe coding 包括更牛的 agent，能让想法更快原型化，最大程度实现我的想法”。由此，最关键的就变成了“ 想法” 本身，或者说“ 为什么写代码”“ 写什么代码”，而这需要穿透 AI 的系统本质，预判技术更迭。
“AI 时代，理解 AI 就是理解时代，想法决定未来。” 他称，真正理解 AI，能够用一切方法最大效率使用 AI 工具的人，不仅不会失业，还会得到重用，而未来更是可能会成为明星级的超级开发者。
但也不是所有人想被“ 卷” 进时代洪流。
有程序员对作者表示，“ 码农的工作本来大多就是重复完成既定任务，学习 AI 也是被公司逼的”。
也有程序员认为，自己只是“ 被动学习”，而且边学边感到沮丧和焦虑。一方面，好像之前的学习经历、工作经验迅速贬值，另一方面，AI 的编程能力突飞猛进，让他们感受到很可能工作不保，“ 本来 35 岁就容易失业，现在看起来都不是年龄问题了”。
也有开发者提示，AI 编程离普通人仍有距离，能用其开发满足自己需求的程序的人其实不多。
还有人表示，目前大部分 AI 编程、自迭代的成果有劣化倾向，消费级的产品仍需大量人力，以此证明，就业市场至少短期不会发生剧烈动荡。
不同的看法和感受，只是时代症候的某种折射。
在这背后，正是技术极速向前飞奔时拽出的“ 裂谷”，有些人已看到了另一侧的风景，有些人则终究会留在这一边。而很多开发者，可能只是恰好活在了二者的缝隙之中。
走向“agentic engineering”
正当人们为 vibe coding 一年来的战绩兴奋不已时，卡帕西又提到了一个新的概念：agentic engineering。
他称，虽然监管和审查更加严格，但事实上如今 AI 编程已日益成为开发者的默认工作流程。而在不牺牲软件质量的前提下，充分利用 agent 的优势，成为了新的趋势和目标。
为此，他建议以 agentic engineering 的名称来区别于 vibe coding，而在新的范式下，agent 已是默认设置，99% 的情况下开发者不会直接编写代码，而是协调代理来编写代码并进行监督。
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卡帕西的看法，想必与近期爆火的 agent 明星开源项目 Openclaw（原名 Clawdbot） 不无关联，他在该项目早期即予以赞许，还通过其生成了自己的 agent，甚至派去参与另一个爆火项目——agent 版“ 贴吧”Moltbook。
接连走红的新项目和新名词，已经让 agent 出圈，甚至普通人都对此有了 fomo 感 （错失恐惧症）。而开发者，更是迅速走向了 agent。
目前，不少资深开发者已经过上了“ 双面人生”。每天仍按时上下班为公司打工，但通过早中晚及工作间歇与家中 agents 的简短交流发布指令，指示它们为自己完成兼职工作甚至是运作“ 一人公司”，扮演起了老板的角色。
小红书上的一则帖文称，订阅了 200 美元的 Codex、Claude 和 69 美元的 Githu Copilot，1-2 天完成老板布置的 weekly sprint，剩下的时间全部搞副业、陪家人，在社区引发热议，围观、艳羡的普通人不在少数。
不过，作为新工具的使用者、一众 agents 的领导者，就更需要再制定任务、监督执行、验收成果等方面具备更强的综合能力，包括不断学习借鉴或自己开发 skills，让 agents 更好地完成工作。
这实际上要求，开发者对 AI 架构有更深入、系统化地认知，而从预控风险的角度来讲，不懂底层逻辑就更难面对风险。
行业的生态也在悄然变化。
《硅谷 101》 曾在节目中提到，硅谷招聘新员工时的能力评价体系已经发生了改变，会要求面试者利用 AI 工具完成此前仅凭个人无法完成的任务，以此评估其综合生产力。国内也有大厂会在面试前端时直接给出 PRD（产品需求文档），要求利用最熟悉的 AI 编程工具完成。
对于存在“ 就业焦虑” 的开发者来说，这或许会演变成行业内的“ 赛马”。有开发者警惕，“AI 解放劳动力的理想变成倒卷劳动力的现实”。
而所谓“ 一人公司”，在某种意义上似乎显示了“ 个体” 在技术平权的 AI 时代成为“ 主体” 的前景，但也可能，只是让“ 集团”“ 公司” 的组成从“ 员工个体” 变成了一个个体内的“ 一人公司”（甚至“ 零人公司”）。
无论如何，这都对从业者提出了更高的要求，也解释了卡帕西的“ 从零开始”AI 教学，为何在“ 编程已死” 之际仍有如此吸引力。
“ 使用 engineering 一词是为了强调它既是一门艺术，又是一门科学，还需要专业知识。这是一门可以学习和精进的学科，它有着自身独特的深度。”
卡帕西写道，他还表示，自己对接下来模型和 agent 的进一步精进、结合感到兴奋。
在被视为“Agent 规模化普及元年” 的 2026 年，Openclaw 的出圈已让这项技术为人所熟知。
Moltbook 和 RentAHuman.ai（一个 agent 雇佣人类完成线下任务的网站） 引发的热议，正在重塑人们对于人与 AI 的关系的认知。
而 Anthropic 一次常规的法律类 AI 代理插件发布，则直接带崩了美股软件板块，将商业模式面临的巨大变革硬生生怼在市场面前。
2 月 6 日，OpenAI 和 Anthropic 又同时进行重磅更新，发布 GPT-5.3 Codex 和 Claude Opus 4.6，AI 自主完成任务甚至管理任务的时代已经加速成为现实。尤其是 Claude 推出的 Agent Teams 功能，直接提供自动运行的 agent 项目团队，目前正持续引发热议。
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在这种加速度中，紧赶慢赶的公司和开发者，都要寻找新的定位。
微软 CEO 萨提亚· 纳德拉 （Satya Nadella） 此前提到，企业必须捍卫自身的“AI 主权”，将公司独特的隐性知识和专有数据嵌入并控制在自己拥有的模型之中，而非仅仅依赖外部通用模型，从而防止核心企业价值的流失。
企业尚需要寻找新的护城河，掌控自己的命运，避免被 AI 替代。第一线的开发者，显然要面临更严峻的考验。
Google Cloud AI 总监艾迪· 奥斯马尼 （Addy Osmani） 在个人博客中写道，软件行业正处于一个奇特的转折点，AI 编程已从辅助工具演变为能自主执行任务的智能代理，这正在动摇“ 从初级到高级” 的传统职业路径，并从根本上改变开发者的技能要求、角色定义和成长模式。
截图来自奥斯马尼个人博客
他据此提出建议，提示初级开发者应使自己精通 AI 并成为多面手，使用 AI 编码代理构建功能，但必须能理解并解释大部分代码行，聚焦沟通、问题分解等不易被替代的技能，并通过构建项目集证明自己能立即发挥作用。
而高级开发者应成为质量和复杂性的守护者，聚焦架构、安全等 AI 难以解决的“ 最难的 20%” 问题，同时将自己定位为导师和协调者，拓展为“T 型人才” 并推动以技能为先的实践。
“ 预测未来的最佳方式就是积极地塑造它。” 奥斯马尼写道。
无论前景是否乐观，开发者都正面临着“ 必须进步” 的时代课题。而这条路，总是比“ 进步” 一词本身的线性暗示要更曲折。（作者｜胡珈萌，编辑｜李程程）
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