AI Agent、Vibe Coding与生活使用

在 2026 年，
随着推理模型的一步步发展，现在的写代码似乎越来越轻松了。

我日常不需要怎么写代码，总觉得现在的大模型已经越来越逼近顶尖人类的能力。现在 agent 框架已经可以完整实现写代码，获取代码执行结果的反馈，不断修正，最后逼近使用者的目标的效果。

在 2025 年 7 月，我第一次使用了这样的工具。我尝试的不是现在（2026 年 4 月）非常流行的 claude code 等工具，当时我使用的是 Google 的 Gemini CLI，因为，当时铺天盖地的新闻就是，gemini cli 免费了。当时恰巧我白嫖了 gemini 的一个 pro 账号，于是就下载下来使用。但是当时不是很顺利，gemini cli 对网络的要求特别严格，得开启魔法上网的隧道模式才行(TUN)。即便搞定了网络问题，但是此时的模型的智力还是 gemini 2.5 pro 的时代，我用之前的一个比赛的赛题进行测试，它没有做对其中任何一道题。查找一番原因，由于当时的使用人数太多，Google 偷偷替换了模型，将 pro 模型换成了 flash 模型

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当然，现在的 gemini 也是很难登录上去（2026.4）

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更新了之后，变得好看多了，但是我的 pro 资格已经消失不见

直到 2025 年 11 月，我才开始使用 claude code。此时，我面临繁重的学业任务。一周的课程数量巨大，非常不幸的是，几乎每堂课都要进行课堂展示，需要制作大量的 ppt，还要写大量的数据清洗和回归代码。（有些课堂需要用数据进行实证分析，就是跑回归分析）如果只靠传统的手写代码或者是使用网页版的 ai 问答，这样的学业任务肯定是完不成的。于是我开始使用了 claude code。

我一开始对他是不报什么期待的，我甚至以为他能帮我生成演讲的 latex beamer 的 tex 源码我自己修改就行了。但是事实上 claude sonnet 4.5 的智力程度超乎了我的想象，在处理这些简单任务上，它几乎是一次搞定，不需要人来干预。

后来就是 openclaw爆火的事件了。但是我不认为 openclaw 有任何优于 claude or codex 的地方，与之相反，它的 token 使用效率极低，如果 openclaw 能完成的事，codex 和 claude 能比它完成得更好，且花费更少的 token。