另外，还有一个新词◆★，虽然不是Karpathy率先提出的◆■，但得到了他的力挺，这个词就是前几天大火的——上下文工程（Context Engineering）

　　信息太少或形式不当，LLM 就缺乏足够的上下文来发挥最佳性能；信息过多或无关★◆，则会推高调用成本并降低效果，要做到恰到好处绝非易事。

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　　说它是“艺术”，则因为这需要对LLM的“行为逻辑◆◆■★★★”有直觉性的把握，如同理解人类思维的规律。

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　　我们需要重写海量的代码，专业程序员要写◆■◆，vibe coder也要写。在接下来的十年里■■★◆★，我们会把自主性滑块从左边推到右边★★■◆■。

　　他觉得★■★■◆，若想打造一个充满活力◆★■、能快速迭代的开源社区◆◆■★，开发者不妨向地球上最具生存智慧的生命形式细菌学习。

　　当然，“细菌编程”并非万能灵药。它虽然擅长快速原型设计■◆★★，但无法构建复杂生命。

　　现在的软件都是为人类设计的★■◆，到处都是“点击这里”的指令，大模型看不懂。一些先驱如Vercel和Stripe已经开始提供大模型友好的文档◆★，用Markdown格式★■◆■，把所有“点击”替换成了curl命令。

　　对于你写的任何一个function（基因）或class（操纵子）■★★◆◆，你能想象有人在不了解你项目其余代码、也无需导入任何新依赖的情况下，直接★■★■★“顺手牵羊■◆■★◆”（yoink）地拿走它，并立即从中获益吗■★◆■？你的这段代码，有没有潜力成为一个热门的GitHub Gist？

　　创造出★★■“氛围编程◆★★■”、“软件3■★◆◆◆◆.0★■”的大神Karpathy又抛出一个新概念，引起网友广泛讨论——

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　　长期来看，类似《钢铁侠》贾维斯的智能助手普及■★◆◆■，自主权滑动条从左到右延伸■★◆，但人类始终是闭环中的决策者■◆■■。

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　　总之，AI的进化速度已经远超预期，而Karpathy的这些脑洞■◆◆★★■，或许正是未来编程范式的早期信号。

　　短期来看，大量软件需重构为 ★★◆“人类+大模型■★■◆■■” 协同模式，半自主应用爆发◆◆★■★。

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　　Karpathy表示，很多人觉得提示词就是日常用大模型时输入的简短指令，但在所有工业级LLM应用中，“上下文工程■◆★■★■”完全是另一门艺术与科学◆★■★，它得精准把控上下文窗口里的信息填充。

　　咋理解◆◆■■★？细菌演化出了“水平基因转移”（Horizontal Gene Transfer）的强大能力，可以直接从其它细菌那里■◆★★■“复制粘贴”有用的基因片段（如抗生素抗性基因），而无需理解对方完整的基因组上下文。

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　　这就像给网站加robots.txt一样★■■◆■◆，Karpathy建议加个LLM.txt，直接告诉AI这个网站是干什么的★★■■。

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　　细菌编程（Bacterial code），要有三个特点◆■◆■◆：代码块小而精、模块化、自包含且易于复制粘贴◆■。

　　站在软件3◆■◆★◆.0的起点■◆★，Karpathy对想要进入科技行业的人分享了自己的看法：

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　　Karpathy称自己发了推特15年，也猜不到究竟哪条会火，以为随便聊聊Vibe coding这个自己想出来的新词不会有太多人关注，结果这个词现在火到连页面都有词条了。

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　　软件3.0，即用自然语言编程大模型的新时代，这个概念Karpathy在上个月刚刚提出。

　　对应到软件开发中，也就是说代码片段应是自包含的，不依赖于项目特定的复杂配置、全局状态或大量的外部库。

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　　Vibe coding，是另一个由Karpathy提出的流行词，核心是既然大模型能理解英语，那每个会说话的人都能编程

　　这是一个需要同时掌握 Software 1.0（代码）（模型训练）、3.0（提示词工程）的时代。

　　他表示，软件在过去70年基本没怎么变过■■■◆◆，但最近几年却连续经历了两次根本性变革■■。

　　Karpathy表示■★■★◆★，相比之下■★★★■◆，真核生物基因组是更大◆★■★◆◆、更复杂■■★、组织更紧密的monorepo★◆◆■■★，创新性明显较低◆★★，却是构建完整器官和协调生命活动的必要条件。

　　细菌的基因，会组织成叫“操纵子（Operon）◆■◆◆”的功能簇◆■◆★。这些模块能整体被激活、抑制或转移，实现功能的 ■◆■◆■“即插即用”■■■◆■■。

　　他认为★■■■★◆，当初很多人觉得神经网络就是个分类器，跟决策树差不多，真正的巨变发生在大模型出现后。

　　合理将问题拆解为可控的工作流精准填充上下文窗口调用匹配任务需求的LLM模型处理生成-验证的用户交互流程更多细节★◆：安全防护、效果评估、并行处理、预加载机制等

　　不过他发现写代码反而是容易的部分，真正困难的是部署——认证、支付◆★、域名配置这些都要在浏览器里点来点去。■■★■◆“计算机在告诉我该点哪里◆◆★■◆■，这太荒谬了■★★■，为什么不是它自己去点？”

　　说它是“科学”，是因为要做好这件事需要整合任务说明★★、示例演示★◆、检索增强生成（RAG）、相关多模态数据■★◆、工具调用◆◆、状态记录和历史对话等要素■■★■◆★，还要通过压缩技术优化内容■★■◆★★。

　　作为前特斯拉AI总监和OpenAI创始成员，Andrej Karpathy在AI和软件开发领域具有重要影响力。

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　　生物学里◆■，复制、维护每个DNA碱基对都得消耗能量■★■◆★■。这种“成本约束■★★”，让细菌基因组天然自带“自我精简机制”◆★◆■◆★。

　　软件1.0：代码，就是我们熟悉的传统编程，程序员敲代码指挥计算机通过指令执行任务。软件2.0：权重参数■■★★■■，神经网络时代不再直接写代码，而是调整数据集，让优化器生成神经网络的权重参数。

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　　以前的神经网络都是固定功能的机器，比如AlexNet只能做图像识别。但大模型不一样■★，它们是可编程的！你的提示词（prompt）就是程序◆■★◆★◆，而且还是用英语（或其他自然语言）写的。

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　　必要时构建真核生物monorepo骨架，但最大化保留“细菌 DNA”的特性那些由Karpathy提出的大火概念

　　Karpathy觉得★★，软件开发也该有这意识。写代码太容易、成本太低■■◆★■★，大家随手就加依赖，最后代码臃肿不堪，又脆弱又混乱。

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　　不管是极寒■★★★■★、酷热，还是强酸、强碱，乃至太空环境★◆，细菌几乎能殖民地球上所有的生态位，靠的正是其基因组（即“代码”）那套厉害的演化逻辑。

　　在编程中■■◆，这对应于高内聚、低耦合的模块化设计。每个类或模块都应像一个独立的“操纵子”■■，可以被轻松地替换或与其它模块组合★◆★■◆★，而不会引发连锁反应。

　　这些微观世界的“生存大师”历经亿万年物竞天择，早已将适者生存的法则刻进了基因深处。

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