Vibe Coding 已死。欢迎来到 Markdown 驱动的智能体工程时代。

2025 年 2 月，Andrej Karpathy 创造了一个席卷科技界的术语：vibe coding——通过向 AI 描述你想要的内容来编写代码，让 AI 处理语法。

一年后，Karpathy 表示 vibe coding 已经过时。

新范式？智能体工程（Agentic Engineering）——你 99% 的时间不是在编写代码，而是在编排为你编写代码的 AI 智能体，扮演监督者而非作者的角色。

而编排工具？Markdown。

演进：三个阶段

Software 1.0：编写代码

传统编程。人类编写每一行代码。Python、JavaScript、C++。你用语法思考，手动调试，逐行迭代。

Software 2.0 / Vibe Coding：描述代码

Copilot 和 Cursor 等 AI 助手从自然语言描述生成代码。你与 AI “配合”——描述你想要的，接受或拒绝建议。你仍然审查每一行代码。

Software 3.0 / 智能体工程：指导智能体

AI 智能体自主运行。你编写一个定义目标和限制条件的 Markdown 文件。智能体编写代码、测试、迭代并提交改进。你审查结果，而不是过程。

Karpathy 的 autoresearch 是最清晰的例子：研究人员编写 program.md，AI 在无人干预的情况下通宵运行 100+ 个实验。

Markdown：接口层

在每个阶段，人类的工具都在改变：

阶段	人类的工具	输出
Software 1.0	代码编辑器	源代码
Software 2.0	AI 聊天 + 代码编辑器	AI 辅助的源代码
Software 3.0	Markdown 编辑器	智能体指令

在智能体工程中，Markdown 文件就是人类工作的产品。一切下游内容——代码、实验、结果——都由遵循你的 Markdown 指令的 AI 智能体生成。

新技能：编写智能体指令

如果你不再编写代码，你在做什么？你在编写清晰、具体且战略性的 Markdown 文件。

这需要不同的技能组合：

领域专业知识 — 你需要知道好的结果是什么样的，即使你不是亲自生产它们。

清晰的写作 — 模糊的指令产生模糊的结果。你的 Markdown 越好，智能体的输出就越好。

战略思维 — 在 autoresearch 中，研究人员的工作是设定正确的研究方向，而不是运行单个实验。你的 program.md 定义了策略。

评估能力 — 你需要判断智能体的结果是否真的很好。监督是人类的核心责任。

你真正在编程什么

当你编写 program.md、AGENTS.md 或 CLAUDE.md 时，你不仅仅是在写文档。你在编程：

• 目标：智能体应该优化什么？
• 限制：智能体永远不应该做什么？
• 背景：智能体需要了解什么领域知识？
• 策略：智能体应该如何解决问题？
• 评估：智能体应该如何衡量成功？

这就是 Software 3.0 编程。语言是 Markdown。编译器是 LLM。运行时是自主智能体循环。

知识供应链

智能体工程依赖于知识。你的 Markdown 指令只有你对该领域的理解那么好。这创造了一个知识供应链：

1. 捕获来自网络的知识（文档、论文、博客文章、示例）
2. 组织到 Markdown 原生系统中（Obsidian、Notion、纯文件）
3. 综合成智能体指令（program.md、AGENTS.md、CLAUDE.md）
4. 部署执行你指令的智能体

第一步——将网络知识捕获为 Markdown——正是 Save 的用武之地。一键将任意网页转换为干净的 Markdown，随时可输入你的智能体指令工作流。

2026 年编写最佳智能体指令的人不是从零开始的，他们依托于精心策划的 Markdown 参考资料库。

开始智能体工程

你不需要运行 autoresearch 来实践智能体工程：

1. 从 AGENTS.md 开始，放在你当前的项目中。为 AI 编码助手编写清晰的指令。
2. 根据结果迭代。 当 AI 出错时，不要只是修复它——更新你的 Markdown 指令，让它不再犯同样的错误。
3. 建立你的参考资料库。 将有用的文档、示例和最佳实践保存为 Markdown。当编写智能体指令时你会引用它们。
4. 战略性思考。 不要告诉 AI 写什么代码，而是告诉它要解决什么问题和要遵守哪些限制条件。

从 vibe coding 到智能体工程的转变不是对未来的预测，它现在就在发生，而 Markdown 是这个接口。

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