买鸿钧先生国画作品诗意： 《七夕》 ［唐］白居易 烟霄微月澹长空，银汉秋期万古同。 几许欢情与离恨，年年并在此宵中。 #诗画中国#

“参差荇菜”，在蘇州東太湖拍到了《詩經》里的畫面：睡莲与荇菜同框，充滿詩情畫意 #ChinaWalk# #ChinaTravel# #AmazingChina# #traveling# #中国风景# #ScenicSpotsinChina# #江南# #苏州# #苏州Citywalk#

为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”？Vibe Coding正在发生什么变化？ 微博VibeLab AI 创意赛收官了，一共有 2500 多件原创作品，2.4 亿多话题阅读。很荣幸这次是评委一员，有机会翻看了不少优秀的参赛作品，也转发了其中一部分。 一个直观的感受就是软件开发这种事情，不再需要专业人士了，普通人也能 Vibe 一个工具出来。 所以借这个机会，整理总结一下：为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”？Vibe Coding正在发生什么变化？ 一、写代码这件事，门槛和成本都降下来了 写代码以前是程序员的专利，想写个工具，别说学语言框架，搭个环境都费劲的要死，随便一个环境都能把你卡住，像我这样写程序得有很多年的，换个不熟悉的语言，一样也搞不定。 现在借助 AI Agent，门槛一降再降，现在你只要有一个 Agent，会打字或者会语音，都能指挥 Agent 帮你写一个 App 出来。写代码这件事，从以前需要专业技能，到现在变成了语言表达能力。 我自己身上都有明显变化，从以前对 Vibe Coding 的嗤之以鼻，到现在“真香”，每天都大量的在指挥 Agent 帮我写代码。 二、以前的软件，满足不了长尾需求 长尾理论说的是，需求分布是一条长长的尾巴：头部是大多数人共有的需求，尾巴上是无数小众的、个性化的需求。传统软件只能做头部，因为为少量用户单独开发功能，成本上是不合算的。 而且，就算你有个好想法，也很难传递到开发者那里。想象一下一个普通用户的需求要经过的链条： 用户反馈 → 产品经理收集筛选 → 转化成需求文档 → 设计师出设计稿 → 程序员做系统设计 → 编码 → 测试 → 运维部署 每一环都在过滤、都在排优先级。最终大部分普通用户的需求，都被筛选掉了，软件最终只能取最大公约数，做绝大部分人都需要的那部分。 结果就是，市面上的软件很多，但每个人都有一堆“要是能这样就好了”的小需求，从来没有被满足过。 这次 VibeLab 里我印象很深的一个作品是 @机器旁白 做的 SiaoCut 。起因是他看到我做的 BaoCut，很喜欢“转写、像改文稿一样编辑、AI 处理、人工审阅、导出”串成一条工作流的思路，但 BaoCut 只支持 macOS，他是 Windows 用户。放在以前，他只能等我哪天有空做个 Windows 版，或者就此作罢。现在他自己和 AI 一起做了一个，而且不是简单复刻，还在这个过程中想清楚了自己关心的问题：AI 进入剪辑流程后，应该拿到多少数据，能替创作者决定到哪一步。 这就是长尾需求被满足的样子：不需要等别人来做，有需求的人自己就能把它做出来！ 三、Vibe Coding 让成本变低、链条变短 所以以前那种长长的从需求到交付的链条，现在可以缩成简单的几步： 有个想法，让 AI 去设计、制作、部署。 甚至于很多需求根本不需要做成一个有界面的产品。 比如你想每天自动整理某个表格里的待办，或者每周追踪最新的 AI 资讯，这些事让 AI Agent 帮你写个脚本，再让它自己定时调用就行了。 比如 @张铁蕾 开源的 Bridgic Agent 就是这样的作品：输入 /build，描述你的目标，它自己去探路、生成、验证，遇到需要你判断的地方再来问你。做出来的不是一次性跑完的任务，而是可以长期运行、随时修改的工作流。 还有一种更轻的做法：把你的操作流程、经验和偏好写成 Agent Skill，就像一份告诉 AI 怎么做某类事的说明文档，那么以后 Agent 就能按照 Skill 的说明帮你把很多繁琐的事情变成自动化半自动化的操作，大幅提升你的效率。 现在随着 Agent Computer Use（操作电脑）的能力增强，你甚至可以让 AI 观察你操作一遍，然后它自己能把它你的操作录制成 Skill。不需要界面、不用部署，但它确实能替你干活。 四、模型和智能体的能力，一直在变强 现在普通人也能 Vibe Coding，还有一个重要原因是模型能力在变强。 回头看这几年的变化： 最初，像 GitHub Copilot 只能做代码补全，你写一半它提示后半段； 然后，它能根据描述生成一段完整的代码； 后来， Claude Code 能自己在项目里探索，读文件、找上下文，把一个功能完整实现； 现在，主流 Agent 都已经能做设计、写代码，还能帮你操作电脑，打开浏览器自己验证做出来的东西对不对。 模型每上一个台阶，普通人做工具的难度就降一截。VibeLab 期间正好赶上 Kimi K3 发布，很快就有创作者拿它做体检报告工具、做斗地主游戏，还有人把 Claude Code、Qoder、GLM、Kimi K3 混着用。 由此也可以看得出越来越多的人已经不再把 AI 当聊天机器人了，能配合 Agent 把 AI 当干活的工具。 五、变化的还有“做工具”这件事本身的心态 看作品的时候我还注意到一点：很多作品不追求改变世界这种宏大的事，就是想先解决一个具体麻烦。比如说工作流太碎、长辈不听劝、拍照没人帮、看不懂热点，作品的起点都是这样一个一个具体的痛点。 最初微博在设定大赛规则的时候，把赛道拆进职场、生活、视觉、微博这些具体场景，现在看来还挺有道理的，因为这确实能激发人 Vibe 的冲动，想去用 AI 解决生活中的问题。 其实这次参赛的作品也不都是工具。@世界第一裹凉皮 把 32657 位诗人、933857 首诗做成了一个三维宇宙 ；@德里克文 的「华夏博物志」把全国博物馆收进一幅可以点开的中国画 ；@海辛Hyacinth 把三星堆&金沙文物变成了互动场景 。这些作品看起来似乎不像工具那么实用，但让我们看到 Vibe Coding 不只是提效，也可以服务于文化和审美。 以前想做这样的东西，需要一个团队，现在一个人，不需要会写程序，有自己的想法加上 AI 就可以试试看。 最后，如果你也想自己搓一个工具，我的一点建议： 从写一个 Agent Skill 开始。 这是成本最低的方式：不用部署，不用界面，把你希望 AI 帮你做的某类事情写清楚就行。做一次，发现哪里不对，改一改，很快就能用起来。 顺便推荐下我的书《图解 Skill》，也是不错的 Skill 入门书籍。 如果要做网页或者 App，不用一上来就让 AI 把整个东西做完。 建议分步走： 1. 先和 AI 一起讨论需求，把你想要什么说清楚，让它复述一遍，确认理解一致。 2. 先做原型。也就是用模拟数据，只看长什么样、怎么操作，不接真实逻辑。原型的好处是改起来成本低，修改容易，就算推翻重来都很快。 3. 再做 MVP（最小可行产品），只做一个最核心的功能，先做一个小的能跑的东西出来。 4. 再慢慢迭代，有了 MVP 了，能跑起来了，就可以慢慢迭代，一次加一个小功能，AI 能处理的过来，你也验收的过来，日积月累，慢慢会变成成熟的软件。 做完一定要验收。 从头到尾按一个真实用户的路径试一遍，AI 说做完验收完不一定靠谱，还得自己上手用用。 注意安全。 涉及钱、隐私、账号权限的东西要格外小心，拿不准的地方去找专业人士问一下。就像 SiaoCut 的作者给 AI 划定了边界：AI 只拿到任务所需的文本和时间戳，不碰原始媒体，处理完只生成待审建议，最终由人决定。这样的思路值得借鉴。 最后说一句，做出来之后，发出来。 这次 VibeLab 里不少作品原本只是作者电脑里的一个 Demo，发到微博之后被讨论、被转发，有的还上了热搜。对于自己动手做东西的人来说，“作品被看见”是最好激励，也是下一次迭代的开始。

一周之内，我失去了五十多位微信好友 今年4月，我的人生发生了一件极不寻常的事。 短短一周时间里，我的50余位微信好友相继将我拉黑。 他们之中，有认识多年的诗友、画友，有一路支持我的读者，也有购买过我画作的客户，还有准备与我合作的人。他们来自不同城市，彼此之间大多互不相识，却几乎在同一时间与我失去了联系。 最初，我以为只是巧合。 直到越来越多的信息汇集到一起，我才意识到，这样大规模、同步发生的事情，远远超出了巧合所能解释的范围。 据我了解，有人陆续联系了我的微信好友。他们通过电话、微信等方式，对我进行各种污蔑，将我描述成所谓“反华分子”“汉奸”“恐怖分子”等，并要求对方立即删除、拉黑我。 如果有人表示怀疑，或者不愿相信，他们便进一步施加压力，声称如果继续与我保持联系，今后可能会受到调查，甚至承担法律风险。 面对这样的压力，不少朋友最终选择了沉默，也有人不得不与我断绝联系。 于是，仅仅几天时间，我便失去了五十多位微信好友。 而真正失去的，不只是通讯录里的一个个名字。 那些一起讨论诗歌的人，那些欣赏我绘画的人，那些准备购买作品的客户，那些曾经给予我鼓励和信任的朋友，也一同离开了。 我的艺术事业因此遭受重创。 我是一个艺术工作者。 我出生于书香门第，父亲曾担任高校领导。从小，我就在文学与艺术的熏陶中长大。 我喜欢绘画，也喜欢诗歌；喜欢古典舞、古琴，也长期从事古典诗词和现代诗创作。 多年来，我始终依靠自己的创作生活。 一幅画、一首诗、一场展览、一本书，不仅是我的作品，也是我赖以生存的方式。 然而，当越来越多的客户不再回应消息，当越来越多的朋友不敢再联系我，我的收入迅速减少，生活也随之陷入困境。 这一切，都源于一场震惊世界的冤案。 2019年，广东当局为了拍马屁，杀良冒功，非法抓捕了一批无辜青少年，并对他们实施了极为残酷的拷打折磨。而后在中国某高级权贵的仆从——杨晔（上海）的命令下，广东省政法委要求广东各公、检、法机关串联办案，将其中24人冤判，包括数名未成年人。 我儿子牛腾宇便在这24人之中，他遭到了最为惨烈地拷打，两次被打至濒临死亡，两根手指被打废。而后杨晔（上海）将牛腾宇列为主犯，并命令广东当局冤判牛腾宇一个超长的刑期。于是我儿在酷刑拷打、没有证据的前提下，被冤判了14年。 判决作出之后，我开始为儿子持续申诉，希望案件能够依法得到重新审视。 也正是从那时起，自己的生活发生了巨大的改变。 这些年来，我的人际关系、工作、生活都不断受到影响。我不仅失去了许多朋友，也失去了大量客户，正常的创作和谋生变得越来越困难。 但我从未想过放弃。 因为我不仅是一位艺术工作者，更是一位母亲。 对于一位母亲而言，孩子蒙受冤屈，她就没有理由沉默；对于一位普通公民而言，当自己认为合法权益受到侵害时，也有权依法寻求救济。 我知道，这条路并不容易。 可是，无论前方还有多少困难，我都会继续走下去。 因为我相信，时间会留下答案，事实终将接受检验，而每一个追寻公正的人，都有坚持下去的理由。 直到我儿子重获自由，我都不会停止为他发声。（谷歌搜索牛腾宇了解详情）

留学生发明「报吃」黑话骗过 AI，结果把全行业大模型都整崩溃了 莎士比亚它能逐行解析，却读不懂一句“几乎可以媲美我高中食堂”里，那点咬牙切齿的嘲讽。 —— 与龙共弈 最近，自然语言处理（NLP）圈被一篇论文轻轻将了一军。宾夕法尼亚大学和华盛顿大学的研究者发现：在评估主流大模型对中文在线评论的理解能力时，只要用户稍微用暗号，用一套只有圈内人才懂的编码语言写差评，几乎所有模型都瞬间瞎了。 这篇论文已被ACL 2026收录，它是计算语言学的顶级会议，能被它收，说明这事不是段子，是真问题。 更扎心的是这些模型能写代码、能翻译古籍、能在律师资格考试里吊打人类，却在这饭到底好不好吃这种问题上栽了跟头。 当差评可以被删除：一套黑话的诞生 故事要从谷歌地图的一个机制说起。在海外，谷歌地图的商家评论区长期存在差评可删的灰色空间，只要评论触发某些规则，商家或平台就可能把它移除。 于是，一群在海外生活的中国留学生，想出了一个朴素又聪明的办法：把差评用正面内容包起来，再用只有中国人能懂的暗号传递真实态度。 英文写Newspaper eat（字面：报纸吃），对应中文谐音报吃，意思就是这饭不好吃。 有人用藏头诗写好评：每句首字连起来，才是真正的差评。 还有人更硬核：用米粒在桌上摆出字，拍照配五星，图里的字才是真心话。 表面是五星、是夸赞、是报纸吃这样莫名其妙的句子，背后，是一群人对一套不公机制的集体幽默反抗。 这不是孤例，论文团队在真实评论里捞到大量这类编码语言，它们共用一个特征：字面意思与真实意图完全相反，且高度依赖社群共识。 7744 条评论实测：大模型全军覆没 光有轶事不够，研究者做了硬核实验，他们收集了7744 条真实中文评论，其中900 条属于各类编码语言（黑话、谐音、藏头、反讽）。 然后，他们把这些评论喂给一众主流大模型，让模型判断评论的真实情感倾向（正面 / 负面）。 结果，用论文作者的话说，是断崖式下跌，在普通评论上还能打八、九十分的大模型，一旦遇到编码语言，准确率直接跳水。 核心结论：大模型并不是变笨了，是它从未真正学过这套语言。当真实意图被藏进字面相反的表述里，依赖统计规律的模型就只能举手投降。 病根在哪：Transformer 的阿喀琉斯之踵 为什么连 GPT 级别的大模型都会翻车？论文把矛头指向了几个结构性原因。 局部语义强，跨句整合弱 Transformer 的核心机制是注意力（attention），它对单个词、相邻几个词的关系把握得很好。但一旦真实意思散落在字面是五星 + 图片里一行米粒字 + 评论区的社群语境之间，模型就拼不出完整拼图。它看得见每一块碎片，却读不懂整幅画。 训练数据里，黑话占比极低 大模型的世界观来自训练语料。而像报吃米粒摆字这类活在日常、长在社群的表达，几乎没有进入高质量训练集。模型没见过，自然不懂。 最棘手的映射关系动态演化 Newspaper eat → 报吃 → 不好吃这样的对应关系，不是字典里固定的，是网民实时共创、随时改写的。今天报吃是暗号，明天可能就换了说法。对靠静态语料训练的模型来说，这是一道追不上的移动靶。 模型读得懂词典，却读不懂人间。语言不是死的符号，是活的关系。 当机器学会了读书，却读不懂人 这篇论文最值得玩味的地方，不在于AI 又翻车了，翻车年年有。它真正提醒我们的，是人工智能的理解，和人类的理解，根本不是一回事。 我们读懂报吃，靠的是共情、社群经验，是知道一个人不会无缘无故夸一家难吃的店。而模型读懂一句话，靠的是它见过的千万次统计。当真实世界比训练集更复杂、更狡黠、更有人味，差距就暴露了。 人之聪明，多失于浮炫。——《金史》　 再聪明的系统，一旦困在字面的浮光里，也会在真正的深意面前失语。 所以，下次看到 AI 妙笔生花，不妨想起那句：几乎可以媲美我高中食堂。它写得越漂亮，越提醒我们：真正的理解，从来不只是读懂字，更是读懂字背后那个人。 #AI# #AIAgent# @grok @xai

買鴻鈞老師國畫作品詩意： 《送柴侍御》 [唐]王昌齡 沅水通波接武岡，送君不覺有離傷。 青山一道同雲雨，明月何曾是兩鄉。 #詩畫中國#

買鴻鈞老師國畫作品詩意： 《絕句漫興九首·其四》 [唐]杜甫 二月已破三月來，漸老逢春能幾回。 莫思身外無窮事，且盡生前有限杯。 #詩畫中國#

買鴻鈞老師國畫作品詩意： 《碧荷生幽泉》 [唐]李白 碧荷生幽泉，朝日豔且鮮。 秋花冒綠水，密葉羅青煙。 秀色空絕世，馨香為誰傳。 坐看飛霜滿，凋此紅芳年。 #詩畫中國#