20歲大學(xué)生10天VibeCoding盛大3000萬投資

幾個要素擺在一起，讓人直呼：What???

你沒看錯，這是一個用AI預(yù)測世界的開源項目，名叫MiroFish，剛迅速登頂Github Trending榜。其Star數(shù)從1月底開始暴漲，目前已突破5.7k。

MiroFish是一款AI預(yù)測引擎，它可以通過提取現(xiàn)實世界的種子信息（如突發(fā)新聞等），自動構(gòu)建出高保真的平行數(shù)字世界。

在此空間內(nèi)，成千上萬個具備獨立人格、長期記憶與行為邏輯的智能體進(jìn)行自由交互與社會演化。你可以在系統(tǒng)內(nèi)動態(tài)注入變量，精準(zhǔn)推演未來走向。

在作者給出的case中，有根據(jù)紅樓夢前80回預(yù)測失傳結(jié)局、摩爾線程大規(guī)模融資后的戰(zhàn)略演進(jìn)與市場影響分析等等。

它非常適合用來模擬預(yù)測重大社會事件的走向、分析大公司的戰(zhàn)略動向，甚至分析文學(xué)作品的復(fù)雜人物關(guān)系和續(xù)寫結(jié)局。

emm……所以可以拿來續(xù)寫一下《龍族》的結(jié)尾嗎（doge）

在MiroFish之前，作者還做了一個開源項目叫微輿BettaFish，是一個多Agent輿情分析助手。這個項目一開始只是作者的畢設(shè)，結(jié)果開源之后在GitHub上一周爆漲了20k star。

更讓人大跌眼鏡的是，這兩個項目都是他只花了10天Vibe Coding出來的。

目前，作者已經(jīng)得到了盛大集團(tuán)創(chuàng)始人陳天橋的關(guān)注，并其邀請下加入了盛大。在陳天橋的大力支持下，MiroFish已經(jīng)拿到3000萬人民幣的投資。

MiroFish：用AI預(yù)測未來

MiroFish其實是前作BettaFish的一個延續(xù)。

BettaFish用于輿情分析，輸入一個熱點話題，它會開啟全網(wǎng)自動搜索，從各大社媒平臺獲取相關(guān)信息，接著讓多Agent團(tuán)隊協(xié)作，基于信息進(jìn)行總結(jié)、碰撞，最后輸出一份詳盡的輿情分析報告。

而MiroFish則想在此基礎(chǔ)上更進(jìn)一步：把分析的終點，變成預(yù)測的起點，從原始數(shù)據(jù)到智能決策，形成真正的閉環(huán)。通過多Agent來模擬現(xiàn)實中的人，形成社交網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)一步推演事件的發(fā)展走向。

聽起來是有那么一點酷炫。

我們以作者演示的“紅樓夢續(xù)寫失傳結(jié)局”為例，看看MiroFish具體是怎么運作的。

第一步是圖譜構(gòu)建。首先上傳《紅樓夢》前80回的原著內(nèi)容，并輸入提示詞，讓模型基于文本特征和人物性格進(jìn)行邏輯推演。

這一步是從種子信息中提取關(guān)鍵實體和關(guān)系，并利用時序GraphRAG給每個智能體注入獨特的背景和記憶。

接著系統(tǒng)就根據(jù)15萬字的原著，生成了一個龐大的人物關(guān)系圖譜。共有905個實體節(jié)點，3822條關(guān)系邊。

可以看到關(guān)系網(wǎng)最核心的角色就是寶玉，且他和其他幾個節(jié)點，如黛玉、寶釵、賈母、襲人等都有數(shù)量最多的關(guān)系邊。

點開每個節(jié)點也可以看到角色的詳細(xì)介紹，以及角色在故事中發(fā)生的最新事件的總結(jié)。如黛玉的最新事件就是第76回的“冷月葬詩魂”。

第二步是環(huán)境搭建。這一步會抽取角色的實體關(guān)系，生成人設(shè)，并根據(jù)你的需求設(shè)定模擬的核心參數(shù)。

在這里總共提取出了580個人設(shè)，也就是預(yù)計生成580個Agent。

點擊每一個人設(shè)，都能看到人物在故事中的全景經(jīng)歷、獨特記憶、行為模式、社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等等。

比如賈代儒是寧榮二府所屬賈家義塾的塾師，年約72歲，一生奉行“程朱理學(xué)”，以修身齊家為本，堅決維護(hù)傳統(tǒng)倫理，反對放縱欲望、荒廢學(xué)業(yè)。親歷賈家數(shù)代子弟興衰，目睹賈府由盛轉(zhuǎn)衰之兆。

甚至連MBTI都有……賈代儒是ISTJ，不er，這也太細(xì)了吧。

接下來系統(tǒng)會生成雙平臺模擬配置，初始激活事件與激活話題，并開始模擬。

在這里，經(jīng)過30輪的雙世界模擬后，五百多個Agent總共進(jìn)行了將近2000個活動。左側(cè)是模擬后的人物關(guān)系圖譜，右側(cè)則顯示每個人物具體的活動內(nèi)容和發(fā)表言論，串起來就是新的劇情。

每個智能體之間會有引用、評論的關(guān)系，比如素云描述了昨日搜撿大觀園的情形，接下來甄士隱就回復(fù)了她的內(nèi)容，評價“命如草芥，世事無常，不過如此”。

接著還可以生成整體的事件推演報告，有些觀點寫得還挺不錯，比如“大觀園的崩潰并非偶然悲劇，而是禮法結(jié)構(gòu)與個體命運共振瓦解的必然過程”。

有意思的是，它預(yù)測的部分結(jié)局和現(xiàn)在《紅樓夢》的結(jié)局也基本吻合：比如黛玉焚稿斷情、湘蓮削發(fā)出家。

另外，還可以與模型進(jìn)行互動，比如直接問它“在大觀園被抄后，寶玉后續(xù)劇情是怎樣的”。

不同于高鶚續(xù)本中寶玉參加了科舉考試，這個模型給出的結(jié)局是他在連番打擊下精神遭受重創(chuàng)，隨瘋道人而去，不知所蹤。

作者還展示了自己的花銷情況，從第一步開始到模擬結(jié)束，后臺大約只消耗了14塊錢。

不過他也直言這個項目還有些缺點，如果文本量輸入過大的話，輸出結(jié)果可能會有中英文混雜的情況，后續(xù)會進(jìn)一步優(yōu)化這個問題。

VibeCoding打造超級個體，真的能成

自從第一個項目BettaFish火了之后，作者就收到了無數(shù)郵件，大廠offer、投資、合作邀約比比皆是，一度擠爆了他的郵箱。

他還寫了一篇文章分享背后的全過程，最直觀的感受是：市場在瘋狂尋找能把AI用成生產(chǎn)力的人

• Vibe Coding打造超級個體這件事，我越來越確信：真的能成，而且會越來越好。

很多人讓他分享VibeCoding教程，他說做不出來，原因是技術(shù)變化太快了，快到你今天總結(jié)出來的范式，下個月可能就失效。

不過他還是分享了不少VibeCoding的心得：比如，時間花的最多的環(huán)節(jié)是市場調(diào)研技術(shù)選型，先弄明白“為什么做、做給誰、怎么做”，然后再指揮AI去干活。

他的落地流程是：figma畫草圖，用AI不斷抽卡打磨→Google AI Studio做前端demo→把頁面補進(jìn)項目文檔，再把任務(wù)拆成模塊，交給AI IDE分批開發(fā)。

前端他推薦Gemini 3 Pro，非常有“靈氣”，適合前端頁面初始化、頁面美化、交互細(xì)節(jié)打磨等等。后端的工程結(jié)構(gòu)、接口設(shè)計、穩(wěn)定性改造則交給Claude。

他還分享了幾個經(jīng)驗：第一，多agent并行做同一個任務(wù)，然后你再挑一個最優(yōu)的推進(jìn)。如果不太考慮成本的話，這樣做效率飛快。

• 我經(jīng)常在開發(fā)某個模塊時，同時開8個agent干一樣的活，token消耗確實巨大，但效率提升也是實打?qū)嵉摹?/li>

更重要的是，你會非常直觀地摸到每個模型的能力邊界——它擅長什么、怕什么、在哪些地方容易“自信但跑偏”、你該怎么跟它配合。知道工具的能力邊界，是駕馭它的第一步。

第二，越是高速，越需要做好“剎車系統(tǒng)”。簡單來說，用git做好代碼管理，以及寫好文檔。防止改了A影響B(tài)，最后整個項目亂套。

第三，對于一個真正的“項目”來說，深度的人機協(xié)作與code review非常重要。他會一行行審計AI寫的代碼，還會盡量跟著它的執(zhí)行過程去看，了解AI為什么這么思考。

• 很多bug的根源不是某一行寫錯，而是它在某個關(guān)鍵觀點上走偏了；你把那個誤區(qū)糾正了，后面很多問題會一起消失。更妙的是，你在讀它的過程里也會獲得思路與靈感，反過來完善你的項目文檔，讓你和AI進(jìn)入一種“深度協(xié)同、共同進(jìn)步”的狀態(tài)：你越來越懂坑在哪里，它也越來越懂你的邊界與偏好。

作者還提示了幾個做開源項目的點，我覺得也非常關(guān)鍵：

• 1、Vibe Coding選題尤其重要，在開始寫代碼之前一定要經(jīng)過全面的調(diào)研，先思考、再動手。
  2、個人開發(fā)者，要從垂直領(lǐng)域來，到大眾中去。從垂直領(lǐng)域切入積累專業(yè)口碑，再面向大眾吸引廣泛用戶。就像BettaFish定位是輿情分析，標(biāo)語打的卻是“人人可用”。
  3、不要追求大而全，做減法，實踐中不斷修正自己的定位，同時不要完美主義，快速驗證。
  4、營銷推廣可以不多，但一定要提前準(zhǔn)備好能讓“別人幫你宣傳”的素材，比如清晰直觀的演示視頻等。
  5、代碼是冷的，故事是熱的。學(xué)會講好代碼背后的故事，是獨立開發(fā)者的必修課。

作者其人

兩個項目接連登頂Github Trending榜，背后的作者名叫BaiFu，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)生。

在短短30天中，BaiFu清晰地感受到了投資人對00后AI人、對“超級個體”那種幾乎溢出來的熱情。

BettaFish爆火之后，陳天橋便邀請BaiFu加入盛大，并告訴他“繼續(xù)做你想做的事”。

于是BaiFu便在盛大花了短短10天時間，完成了他在BettaFish階段就想開發(fā)的“預(yù)測”功能——有了今天的MiroFish。

在演示視頻遞交的24小時內(nèi)，陳天橋當(dāng)場拍板決定：集團(tuán)注資3000萬人民幣，全力支持MiroFish的深度孵化。

在文章中，BaiFu非常興奮地呼吁：“超級個體”真的能成！越早去探索這條路，成功概率越大，尤其對大學(xué)生而言更是如此。

他寫道：我們嚴(yán)重低估了傳統(tǒng)行業(yè)、半互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對AI變革的決心。幾乎所有企業(yè)都在經(jīng)歷一種“AI焦慮”：他們知道浪潮來了，不做會被甩下，所以非常愿意、甚至可以說急切地進(jìn)行AI改造與提效。

對于年輕人來說，只要你愿意往一個領(lǐng)域深扎，國內(nèi)這么遼闊的市場，不管是打工還是創(chuàng)業(yè)，都會有一席之地。

時代在把機會往年輕人手里塞

github地址：
https://github.com/666ghj/MiroFish
demo鏈接：
https://666ghj.github.io/mirofish-demo/
作者自述：
https://mp.weixin.qq.com/s/UyYVjlBCvQRJI6B_MmZbsA