20歲大學(xué)生10天VibeCoding盛大3000萬(wàn)投資

幾個(gè)要素?cái)[在一起，讓人直呼：What???

你沒(méi)看錯(cuò)，這是一個(gè)用AI預(yù)測(cè)世界的開源項(xiàng)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(cè)引擎，它可以通過(guò)提取現(xiàn)實(shí)世界的種子信息（如突發(fā)新聞等），自動(dòng)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(wàn)個(gè)具備獨(dú)立人格、長(zhǎng)期記憶與行為邏輯的智能體進(jìn)行自由交互與社會(huì)演化。你可以在系統(tǒng)內(nèi)動(dòng)態(tài)注入變量，精準(zhǔn)推演未來(lái)走向。

在作者給出的case中，有根據(jù)紅樓夢(mèng)前80回預(yù)測(cè)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(chǎng)影響分析等等。

它非常適合用來(lái)模擬預(yù)測(cè)重大社會(huì)事件的走向、分析大公司的戰(zhàn)略動(dòng)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(lái)續(xù)寫一下《龍族》的結(jié)尾嗎（doge）

在MiroFish之前，作者還做了一個(gè)開源項(xiàng)目叫微輿BettaFish，是一個(gè)多Agent輿情分析助手。這個(gè)項(xiàng)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(gè)項(xiàng)目都是他只花了10天Vibe Coding出來(lái)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(qǐng)下加入了盛大。在陳天橋的大力支持下，MiroFish已經(jīng)拿到3000萬(wàn)人民幣的投資。

MiroFish：用AI預(yù)測(cè)未來(lái)

MiroFish其實(shí)是前作BettaFish的一個(gè)延續(xù)。

BettaFish用于輿情分析，輸入一個(gè)熱點(diǎn)話題，它會(huì)開啟全網(wǎng)自動(dòng)搜索，從各大社媒平臺(tái)獲取相關(guān)信息，接著讓多Agent團(tuán)隊(duì)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(bào)告。

而MiroFish則想在此基礎(chǔ)上更進(jìn)一步：把分析的終點(diǎn)，變成預(yù)測(cè)的起點(diǎn)，從原始數(shù)據(jù)到智能決策，形成真正的閉環(huán)。通過(guò)多Agent來(lái)模擬現(xiàn)實(shí)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(lái)是有那么一點(diǎn)酷炫。

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

第一步是圖譜構(gòu)建。首先上傳《紅樓夢(mèng)》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(shí)體和關(guān)系，并利用時(shí)序GraphRAG給每個(gè)智能體注入獨(dú)特的背景和記憶。

接著系統(tǒng)就根據(jù)15萬(wàn)字的原著，生成了一個(gè)龐大的人物關(guān)系圖譜。共有905個(gè)實(shí)體節(jié)點(diǎn)，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(gè)節(jié)點(diǎn)，如黛玉、寶釵、賈母、襲人等都有數(shù)量最多的關(guān)系邊。

點(diǎn)開每個(gè)節(jié)點(diǎn)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(shī)魂”。

第二步是環(huán)境搭建。這一步會(huì)抽取角色的實(shí)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(gè)人設(shè)，也就是預(yù)計(jì)生成580個(gè)Agent。

點(diǎn)擊每一個(gè)人設(shè)，都能看到人物在故事中的全景經(jīng)歷、獨(dú)特記憶、行為模式、社會(huì)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(jiān)決維護(hù)傳統(tǒng)倫理，反對(duì)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(lái)系統(tǒng)會(huì)生成雙平臺(tái)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(guò)30輪的雙世界模擬后，五百多個(gè)Agent總共進(jìn)行了將近2000個(gè)活動(dòng)。左側(cè)是模擬后的人物關(guān)系圖譜，右側(cè)則顯示每個(gè)人物具體的活動(dòng)內(nèi)容和發(fā)表言論，串起來(lái)就是新的劇情。

每個(gè)智能體之間會(huì)有引用、評(píng)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(lái)甄士隱就回復(fù)了她的內(nèi)容，評(píng)價(jià)“命如草芥，世事無(wú)常，不過(guò)如此”。

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

有意思的是，它預(yù)測(cè)的部分結(jié)局和現(xiàn)在《紅樓夢(mèng)》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(dòng)，比如直接問(wèn)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(gè)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(tái)大約只消耗了14塊錢。

不過(guò)他也直言這個(gè)項(xiàng)目還有些缺點(diǎn)，如果文本量輸入過(guò)大的話，輸出結(jié)果可能會(huì)有中英文混雜的情況，后續(xù)會(huì)進(jìn)一步優(yōu)化這個(gè)問(wèn)題。

VibeCoding打造超級(jí)個(gè)體，真的能成

自從第一個(gè)項(xiàng)目BettaFish火了之后，作者就收到了無(wú)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(guò)程，最直觀的感受是：市場(chǎng)在瘋狂尋找能把AI用成生產(chǎn)力的人

• Vibe Coding打造超級(jí)個(gè)體這件事，我越來(lái)越確信：真的能成，而且會(huì)越來(lái)越好。

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

不過(guò)他還是分享了不少VibeCoding的心得：比如，時(shí)間花的最多的環(huán)節(jié)是市場(chǎng)調(diào)研技術(shù)選型，先弄明白“為什么做、做給誰(shuí)、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(yè)面補(bǔ)進(jìn)項(xiàng)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(yè)面初始化、頁(yè)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(jì)、穩(wěn)定性改造則交給Claude。

他還分享了幾個(gè)經(jīng)驗(yàn)：第一，多agent并行做同一個(gè)任務(wù)，然后你再挑一個(gè)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(gè)模塊時(shí)，同時(shí)開8個(gè)agent干一樣的活，token消耗確實(shí)巨大，但效率提升也是實(shí)打?qū)嵉摹?/li>

更重要的是，你會(huì)非常直觀地摸到每個(gè)模型的能力邊界——它擅長(zhǎng)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(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，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(gè)項(xiàng)目亂套。

第三，對(duì)于一個(gè)真正的“項(xiàng)目”來(lái)說(shuō)，深度的人機(jī)協(xié)作與code review非常重要。他會(huì)一行行審計(jì)AI寫的代碼，還會(huì)盡量跟著它的執(zhí)行過(guò)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(cuò)，而是它在某個(gè)關(guān)鍵觀點(diǎn)上走偏了；你把那個(gè)誤區(qū)糾正了，后面很多問(wèn)題會(huì)一起消失。更妙的是，你在讀它的過(guò)程里也會(huì)獲得思路與靈感，反過(guò)來(lái)完善你的項(xiàng)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(lái)越懂坑在哪里，它也越來(lái)越懂你的邊界與偏好。

作者還提示了幾個(gè)做開源項(xiàng)目的點(diǎn)，我覺(jué)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(guò)全面的調(diào)研，先思考、再動(dòng)手。
  2、個(gè)人開發(fā)者，要從垂直領(lǐng)域來(lái)，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(yǔ)打的卻是“人人可用”。
  3、不要追求大而全，做減法，實(shí)踐中不斷修正自己的定位，同時(shí)不要完美主義，快速驗(yàn)證。
  4、營(yíng)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(huì)講好代碼背后的故事，是獨(dú)立開發(fā)者的必修課。

作者其人

兩個(gè)項(xiàng)目接連登頂Github Trending榜，背后的作者名叫BaiFu，中國(guó)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(duì)00后AI人、對(duì)“超級(jí)個(gè)體”那種幾乎溢出來(lái)的熱情。

BettaFish爆火之后，陳天橋便邀請(qǐng)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(shí)間，完成了他在BettaFish階段就想開發(fā)的“預(yù)測(cè)”功能——有了今天的MiroFish。

在演示視頻遞交的24小時(shí)內(nèi)，陳天橋當(dāng)場(chǎng)拍板決定：集團(tuán)注資3000萬(wàn)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(jí)個(gè)體”真的能成！越早去探索這條路，成功概率越大，尤其對(duì)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(duì)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(lái)了，不做會(huì)被甩下，所以非常愿意、甚至可以說(shuō)急切地進(jìn)行AI改造與提效。

對(duì)于年輕人來(lái)說(shuō)，只要你愿意往一個(gè)領(lǐng)域深扎，國(guó)內(nèi)這么遼闊的市場(chǎng)，不管是打工還是創(chuàng)業(yè)，都會(huì)有一席之地。

時(shí)代在把機(jī)會(huì)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