新智元报道
编辑：定慧好困
「代码后稀缺时代」里，Karpathy 分享了他对 AI 辅助编程的最新体会：在代码已可低成本生成并随时丢弃的背景下，「写」与「删」的价值被重新审视。Cursor 补全适合日常开发，Claude Code 与 Codex 能完成大块功能但缺乏「品味」，而 GPT-5 Pro 则是攻克顽固 bug 的终极防线。
马斯克的好兄弟，我们的好朋友，大神 Andrej Karpathy 最新「AI 编程指南」已出！
在目前模型能力已经达到博士级的情况下，如何能够最大化 AI 对编程的帮助？
当 AI 能够「低成本生成代码」，你只需要 vibe coding 的情况，一个新问题来了：
现在是会写代码更重要？还是会删代码更重要？
Karpathy 分享了他的「最佳 LLM 辅助编程」体验和方法。
工具使用理念
首先是建立一种理念，工具是为人服务的。
不执着于单一「完美」工具，更倾向于整合多个工作流，取长补短。
因为不同工具在不同层级的任务中各有优势。
比如 Claude Code、Codex 等适合大段的难度不高的任务，Tab 补全则需要人类先「打好样」。
Cursor（Tab 自动补全）
Karpathy 说这种方式是日常工作的主要使用方式，比例大概占约 75%。
因为在代码正确位置写代码块或注释，能向 AI 高效传达任务规范。
这种「人类先写的方式」，信息传递效率高于自然语言对话。
但有个问题，就是经常需开关 Tab 自动补全以避免干扰。
更高一个层级的用法是，高亮一块具体的代码，然后让它进行某些修改。
辅助工具（Claude Code / Codex 等）
对于重型武器，比如 Cladue Code 和 Codex，可以用于实现大块、可直接描述的功能。
不过这种完全的「自动驾驶」整体表现参差不齐，容易偏离需求。
经常需手动中断（ESC）避免错误输出。
Karpathy 也还没学会如何通过并行使用多个实例来提高效率——光用一个就感觉够费劲了。
并且，Karpathy 还没找到好办法能把CLAUDE.md这个文件维护好。
经常需要专门对代码风格或个人偏好的「代码品味」问题进行一轮「净化」，Karpathy 举了一些例子。
它们写的代码防御性过强，比如，经常滥用try/catch；它们会把抽象搞得过于复杂；
它们会产出臃肿的代码，例如，在可以用列表推导或单行if-then-else解决的地方，非要用嵌套的if-then-else结构）；
它们会重复代码块，而不是创建一个好用的辅助函数，等等……
Karpathy 认为，目前来看，这些工具基本上没什么「品味」可言。
简而言之，就是活是干了，但是没有写出「优美」的代码。
不过，当 Karpathy 要涉足一些自己不太熟悉、需要「凭感觉编程」的领域时，它们又变得不可或缺。
比如最近写的一些 Rust、SQL 命令，或者其他任何之前涉猎较少的技术。
另一个体验就是，AI 写代码的同时能不能也化身老师，边写边教？
Karpathy 曾试过让 Claude Code 在写代码的同时教他知识，但完全行不通——AI 只想埋头写代码，根本不想在过程中进行任何解释。
还试过让它做超参数调优，结果非常滑稽。
此外，在处理各种风险较低的一次性定制化、实用工具或调试代码时，它们也超级有用——如果没有它们，Karpathy 根本不会去写，因为太花时间了。
举个例子，为了定位一个特定的 bug，Claude Code 可以一口气写出 1000 行一次性、极其详尽的可视化代码，等找到 bug 后，这些代码就全部删掉了。
这就是「代码后稀缺时代」——你现在可以随手创造并删除成千上万行高度定制化、转瞬即逝的代码，这没关系，代码已不再是什么珍贵\昂贵的东西了。
GPT-5 Pro：最后防线
当面对最困难的问题，GPT-5 Pro 是最后的防线。
只有 GPT-5 Pro 能定位其他工具无法解决的微妙 bug，用它能处理最硬核的问题。
比如，Karpathy 已经遇到好几次这种情况：
Karpathy（人类）、Cursor 和 Claude Code 三个加起来被一个 bug 卡了 10 分钟。
但当把所有东西一股脑复制粘贴给 GPT-5 Pro 后，它琢磨了 10 分钟，结果真的找到了一个极其微妙的 bug。
它非常强大，能挖出各种生僻的文档和论文之类的资料。
Karpathy 也用它来处理其他更棘手的任务，比如就如何优化代码抽象征求建议（结果有好有坏，有时能提出好点子，但并非总是如此），或者围绕某个特定主题做一份完整的文献综述，它总能返回相关的优质资源和线索。
代码「后稀缺时代」特征
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可快速生成和丢弃大量定制化、一次性代码。
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写代码的门槛降低，代码不再是稀缺资源。
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工具使得探索性和实验性编程成为可能。
总之，在众多编程「范式」和各有优劣的工具的加持下，Karpathy 感觉编程这个领域被彻底引爆，充满了无限的可能性。
身处其中，很难不为自己没能跟上技术最前沿而感到焦虑。
因此，便有了以上这些胡思乱想，以及对其他人有什么新发现的浓厚兴趣。
评论区里也由此引发大讨论。
对于 CLAUDE.md 的更新问题，有人专门设置一个 Agent 来专门负责更新和校准。
还有人表示可以把 Claude Code 得到代码，再给到 GPT 5 来「润色一番」。
也有人分享了他的 AI 编程工具使用流程。
还有人分享了他常用的开发工具。
有人表达了同样的体会，在不同任务上选择合适的模型是一种艺术。
你目前使用 AI 编程体验如何？可以评论区分享哦～
参考资料：
