关于这门课

从一条推文开始

2025 年初，Andrej Karpathy 描述了自己写代码方式的变化——不再逐行敲键盘，而是用自然语言描述意图，让 AI 生成代码，然后看着它跑起来，接受所有改动，报错就把错误信息丢回去让它修。他管这叫 vibe coding。

这门课从这里开始，但不会停在这里。

门槛降低了，但不是所有门槛

Vibe coding 降低了编程的入门门槛，它没有降低把事情做好的门槛。

一句”帮我做个网站”能生成代码。但一个真正能用的项目要求的远不止这些：你得把模糊的想法拆成具体的步骤，得判断 AI 给的方案哪些能用、哪些是坑，得在项目变复杂时管好文件结构和版本，得在遇到 bug 时准确定位问题，而不是把一切丢给 AI 祈祷它猜对。

这些能力——结构化思考、需求拆解、质量判断、项目管理——是任何真实项目都绑定的基本功，不会因为有了 AI 就消失。

课程的前半段密集训练它们。

但不止于实用技能

当一行 prompt 就能生成几百行代码，背后那些为训练数据打标签的工人、审核有害内容的外包劳动者，他们的时间和精力算什么？

AI 的训练数据来自全人类的集体智识产出，那按什么逻辑，模型的利润归少数股东？

Illich 早在 1973 年就提出，工具分两种：一种扩展人的自主性，一种制造依赖——coding agent 是哪一种？

这门课一半时间写代码，一半时间直面这些问题。我们用 AI，也审视 AI。

这门课适合谁

适合有创意表达的需求、但没有代码基础的人：设计师、艺术家、写作者、研究者、产品经理，以及任何有一个”要是能做出来就好了”的想法却卡在技术门槛前的人。

不需要任何编程基础。需要的是：愿意动手，愿意在东西跑不起来时耐着性子找原因，以及愿意对自己做出来的东西提出问题。

怎么学

这是一门线上自学课程，没有固定的上课时间。

• 十一个板块，按顺序走，每个板块 2–6 小时
• 每个板块结尾有一份自测题，纯前端判分，不记录任何个人信息
• 不定期在不同城市组织线下 workshop，见活动页

从第四个板块开始，你的每一件作品都会有一个公开网址。走完全程，你会有一个真实的作品集。

关于这个网站

内容全部以 Markdown 写作，用 Astro 渲染成静态站点，源码公开。

它本身就是这门课的示例——一个用 vibe coding 做出来的、结构清晰、可以持续维护的项目。你在课程里学到的每一样东西，都在这个仓库里能找到对应。