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20歲大學(xué)生花10天VibeCoding一個開源項目,獲盛大3000萬投資

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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團隊協(xié)作,基于信息進行總結(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。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進入一種“深度協(xié)同、共同進步”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

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