2025 年至 2026 年初，软件开发领域似乎正在经历深刻的范式转移。标志性事件：一是 AI 领军人物 Andrej Karpathy 提出的 "Vibe Coding"（AI 进阶：从 Vibe coding 到职场必备） ...

Andrej Karpathy 大神力荐的 Vibe Coding，正在成为开发者的新宠。这种「只需聊一聊，AI 可以把功能写出来」的体验，极大提升了简单任务的开放效率。 然而，当我们目光转向实际的系统，特别是 AI Infra 这种复杂系统时，Vibe Coding 就会常常会陷入「水土不服」的困境。 总结下来，主要有这三个方面的问题。 首先是上下文丢失问题：对话历史被压缩，关键设计决策在多轮交 ...

InfCode作为一款定位于企业研发的AI Coding工具，可集成到开发者常用的IDE中，把代码补全、跨文件改动、仓库级检索与理解、测试等环节串到同一条工作流里，让开发者在熟悉的编辑器内就能把需求拆解、定位代码、生成与修改实现、补齐测试并迭代验证。

随着AI技术在软件开发领域的快速发展，AI Coding作为一款强大的AI辅助开发工具，正在深刻改变着我们的开发模式。然而，在实际应用过程中，许多开发人员在早期使用这类工具时存在一些认知误区，影响了工具效能的最大化发挥。

在传统编程中，代码是你脑中逻辑的实现。但在 Vibe Coding 中，代码是 AI 「推演」出来的。这种推演的过程，并不一定和你的想法一致，而你只能通过观察运行结果来猜测 AI 的意图。 这导致你必须不停地在「我的意图」和「AI 的实现」之间进行双向对齐。

也就是说，目前YC正在孵化的这一批次创业公司中，有1/4的代码库几乎完全由AI生成。（YC是全球最知名的孵化器，迄今已孵化超过3000多家公司，总估值超过4000亿美金，一直被视为AI创业的风向标。） ...

研究数据揭示了一个反直觉现象：在开发者选择AI工具的动机中，67%的受访者将"软件质量"列为首要考量，而关注"效率提升"的仅占37%。正确性、可维护性、可读性等质量指标，远比开发速度更重要。这解释了为何开发者会频繁中断AI的自动执行——在职业开发场景中，代码缺陷的修复成本会随项目推进呈指数级增长，"后期修正"往往意味着更高的时间与资源消耗。

KAT-Coder-Pro V1以 64分的成绩，成功超越了 Claude4.5Sonnet，综合模型能力强势入围总榜 Top10。更值得关注的是，该模型在 Non-Reasoning Model 榜单中以显著优势斩获 第一 名。

在生成式AI热潮中，最受关注的用例之一是vibe‑coding（情境编码）。可以把它想象成与AI聊天机器人进行常规对话，但不是让它回答问题或完成生成图片等任务，而是让AI助手为你生成代码。至今，Lovable、Cursor和Replit仍是主流的vi ...

在数字化浪潮席卷全球的当下，一种名为“氛围编程”（Vibe Coding）的新型技术模式正悄然改变创业生态。这种依托人工智能的编程方式，让技术门槛大幅降低，甚至催生出“一人独角兽”的商业奇迹——无需组建专业团队、无需租赁办公场地，仅凭个人创意与AI工具，便能开发出具备市场竞争力的应用程序。