MoonshotAI: Sharing for VibeCoding Examples and Debug Techniques

Vibe coding

Meetup北京场｜VibeCoding案例和Debug技巧 https://www.douyin.com/video/7543627062267923747

这个视频记录了月之暗面Kimi对vibe coding的分享。

软件工程： 没有银弹 -> AI? 现在AI可以跑几十分钟，处理大量的数据+代码

windsurf 收购 Claude Code | Cursor | Windsurf | Copilot

google甚至已经开始考察vibe coding的技巧

报告：目前的使用AI的程序员，目前使用了更长的时间：拿去摸鱼，吐token Fun：二次元手游抽卡，抽正确的

vibe coding 例子

面向海外的AI产品的推广（AI） 公司里都没有工程师：直接就是用AI去做产品 记者：搞一个算法的问题（说明Yan Gu要失业了） 产品经理：用AI参与，减少摩擦（言语不对、语气） brainstorm win95 全部AI生成

Context Caching 存储

将文本存储，方便我们后续的计算， 对输出不是很长的场景很重要 Mooncake，大模型缓存的技术

RAG 压缩和剪枝

标准化的RAG SDK，可以把很多数据汇总给我们的模型 生成的代码没有可维护性，但是如果接偶了，AI又不懂了 这个是这几个月AI的情况（太nb了）

Claude markdown，当前工程是什么样的状态，压缩工程 Post，知识库，书籍、喂给模型 RAG技术 从这点上看，只要LLM还是会出现遗忘和非线形注意力，基本上RAG还是很重要的（当然其实我猜线形注意力，也可能会出现一些问题）

模型要读取更大量的信息，然后产生跟准确的事情

multi agent

复杂的场景其实适合多人开会去解决

同时并行是一种很重要的事情

十几个AI做费马大定理的证明：几十个引理的DAG的证明

多智能体的工厂

Prompt 结构化

将output输出为json format可以提升 此时现在已经可以作为json mode 可以link / 标准化