大家好，我是谷粒粒，OPC（One Person Company）练习生一年有余。vibe coding 这个话题，随着过去半年基础模型能力的提升和 agent harness 架构的成熟，越来越火。
不少公司在内部扩大 AI 辅助编程的范围，试图提升编码和想法验证的速度，同时进行 Token 消耗量的考核。也有人像笔者一样，经历过公司的一些事，想借助编码工具的生产力提升，构造更多属于自己的产品。
AI 提升生产力不假，但也许我们陷入了无意视盲陷阱。
心理学上有个概念叫无意视盲（Inattentional Blindness，又称非注意盲视）：注意力高度集中在某个目标或任务上时，视野里其他明显、意外出现的刺激，你完全察觉不到。
最有名的实验是「隐形大猩猩」。研究者让被试看一段视频，数穿白色和黑色衣服的球员之间传了多少次球。视频中途，一个穿大猩猩服装的人走到场地中央，捶胸顿足，然后走开。大约一半的被试根本没看见大猩猩——他们忙着数球。
Vibe coding 时代，我们盯着的「球」是 Token 消耗、代码生成、产品 demo，是最新的模型能力。大猩猩可能是市场、用户、真实反馈。就在视野中央，但我们数球数疯了，根本看不见。
AI 生产力，对也不对
Token 消耗量，并非好的度量指标。公司考核 Token 使用量，下面就会有一万种方法让这个指标起飞。OPC 每天都想着构建新产品，沉浸在老虎机摇杆似的 vibe coding 快感中，结果大概率自嗨。
我们从结果出发：如果 AI 提升效率显著，大公司应该交付更惊艳的产品；OPC 或者小团队，也应该跑出一些成果来。从当前节点看，两个都不成立。（借助 AI 搞 AI washing 裁员的大公司，以及借助 AI 搞流量生意的自媒体不在此讨论范围内）
笔者之前待过大厂，见过所谓"降本增效"怎么回事。整个系统被按下暂停键，各级leader的精力花在工时统计上。每个人头精确到小数点后一位，分摊到对应业务线，中台和业务方反复确认人力支出。
业务方控预算，中台就裁人。人才不断流失，留下来的人也等着大礼包。少数人用 AI 故事满足老板的汇报需求，没人真正关心业务、关心用户。
而 vibe coding 写代码，当有人质疑生产力的时候，常会出现下列说辞：你 AI 不够牛逼，你的使用方式不对，现在不行不代表未来不行（典型诉诸可能）。
从笔者近一年高强度使用体验来说，AI 提升生产力不假，但也只是其中一个环节。在多人协作场合，写报告、写代码这些环节并非瓶颈。从系统论角度，任何对于非瓶颈的优化，都带不来整体上效率的提升。
重视市场
市场这个事情，被讨论了很多次。大家都知道正面竞争不过大厂，觉得某个地方有 niche 需求，只要找到 niche 需求，就能小范围成功。
现实是，不少人的需求来自自身。有了想法就打开 Cursor 开始编码，一顿指令后获得一个看起来不错的作品。但发出去没人关心。因为这事，就像勇哥说餐饮的中药奶茶一样，是自己臆想的结果。
笔者接触过不少 AI 方向的创业者，大致分三类：一类纯为融资而融资，靠消耗投资人的钱维持生活品质；一类缺乏实际经验，想法脱离技术现实，逻辑闭环走不通；还有一类兜售"AI 基础设施"之类的宏大叙事，变现模式和客户基础极度虚弱。（笔者是花自己的存款，闭环了但没用、不信宏大叙事的综合体）
市场情况到底怎么样，人流在哪里，互联网上的注意力在哪里，似乎没人关心。缺少对共识的关注，总想在 niche 市场搞点花样。身边的人出于恭维或者关系，给不到你最真实的反馈。
AI 机会本身就是流量口，日常需求不是。能看到不少 AI 自媒体取得不错成果，API 中转站在过去一年也有人收获了。因为他们响应了用户需求：想知道如何用 AI 挣钱、不在 AI 信息获取上落后、如何用上高质量 AI。而真正意图用 AI 改造世界的 Builder，鲜有打开市场的。
ToC 需要流量表演，不少 builder 也开始意识到了这点，尝试 build in public。但说实话，收效甚微。这本身也是一场符号艺术，你的标签要足够有张力、你的内容要足够抓马，本质是带着 AI 命题的流量玩法。
控制需求膨胀
有了 vibe coding 之后，需求迭代看起来更快了，需求单的流转速度确实加快。但曾经那些需要反复审视的需求，那些无意义的需求，也被推上代码仓库。交付很快，快到你没办法思考细节；交付也很饱满，饱满到放弃了取舍，我全都要。
Vibe coding 时代这个问题被放大了。代码生成没有摩擦，scope creep 也没有摩擦。产品形态反映的是架构，失控的需求反映到产品上就是凌乱不堪。用户抓不住重点，价值主张传递不出去，自然难以留存。
不少人感觉一个方向没戏，就转去下一个。这种膨胀心态，加上 vibe coding 带来的安全隐患，除了生产一堆小工具，没办法扩展和给其他人使用。
当然，这事最利好的是 Anthropic 这类公司。他们是卖铲子的人，仍旧每天一个颠覆、每天毁灭一次地球、每天发明一套生产力新范式。声量足够大、KOL 转发足够多，信念形成共振，转发的共识也是共识。
别忘了和人说话
现在有了 vibe coding，和人交流的机会变少了。你不再去问这方面的专家，不再和他们建立联系。因为你觉得有顶级大模型，还有什么是它不知道的。你也不再去问用户，因为他们哪有大模型脑子清楚有条理，问用户只会得来一堆啊啊呜呜。
但产品服务的对象是人，不是大模型。大模型公司搞内部迭代可以这样做，因为他们合作的对象就是大模型本身。我们不是。
笔者自己经历过"表达羞耻"这个阶段。不愿意把想法说出来，觉得不够成熟，不够完整。后来发现克服这个才是最关键的一步。通过分享技术见解和项目经验，才能和用户、和同行建立真正的连接。而不是闷着头，把大模型当成唯一的对话伙伴。
即使 vibe coding 时代，有很多内容你可以问 AI，我还是建议跟书籍这类传统内容建立联系。去了解底层的元知识，而不是做 AI 的复读机，把复制改写的内容当成自己的知识。为此，笔者这两天还专门整理了一份书单：vibe coding 之外｜需要掌握的能力。
当然，你也可以来问我。关于数据、关于算法、关于职场、关于 OPC 路上的焦虑、无意义以及如何重拾掌控感。
写在最后
过去几年，笔者不止一次观察到，传统意义上的成功，打造一个牛逼的产品或者服务——还不如购买资产（成为泡沫的一部分）。通俗来说就是，有这钱搞 AI 创业，不如买入 AI 产业受益者英伟达。身边有人在高点买了房背着压力，有人在股市里对冲开销，有人还在公司里熬着等一个说不清的未来。
折腾这么多，不如楼下的酱香饼。现在，卖酱香饼不仅比学医强，也比 OPC 强。看得见、摸得着、刚需、每天都有忠实食客等着你出摊。Vibe coding 能写代码，但帮不了做市场判断、控制需求、和人建立连接。工具变强了，反而更容易跳过这些环节。
大模型在 OPC 创业中的角色，更像是酱香饼创业的电饼铛。更好更强的电饼铛是好事，能让我们更快做出饼。但是天天研究怎么更好利用这个工具，而忽视选址、调味、卫生、定时出摊这些事，不过是又一个无意视盲陷阱。
不要再 ALL in Vibe 了，干点儿实事吧阿谷。