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AI 应用的部署与持续运行：PocketBay 的 Vibe Coding 路径随着 AI 编程工具快速发展，软件开发的门槛正在不断降低。
从 Codex、Cursor、Claude Code 到 TRAE、WorkBuddy 等 AI 编程工具，越来越多产品经理、设计师、运营人员和独立开发者开始尝试通过自然语言构建网站、工具和轻量级应用。过去需要数周甚至数月完成的原型开发，如今可能只需要几小时即可实现。
然而，当越来越多应用被快速生成后，新的问题开始受到关注：生成代码只是第一步，如何让应用稳定上线、持续运行并完成后续迭代，正在成为许多创作者面临的新挑战。
从“生成代码”到“运行产品”
对于许多 Vibe Coding 创作者而言，完成应用开发往往只是开始。
当产品准备对外开放时，创作者通常还需要处理部署、数据库、版本更新、日志监控、用户反馈和运营增长。对于具备工程经验的团队，这些流程已经较为成熟；但对于大量非技术背景的创作者，这些环节仍然存在一定门槛。
近年来，围绕 AI 应用部署与持续运行的服务开始受到关注。PocketBay 将自身定位为面向 Vibe Coding 项目的部署、托管运行与产品运营平台，主要承接外部 AI Agent 已完成的项目。它所强调的“非开发者心智”，并不是降低工程标准，而是先用产品语言理解运行、数据、版本和用户反馈。
AI 应用上线后的四类常见问题
从实际使用场景来看，AI 应用上线后通常会面临四类共性问题。
首先是部署与运行问题。许多应用虽然已经完成开发，但如何将项目从本地环境迁移到公网运行环境，仍然需要处理服务器配置、依赖安装、环境变量以及网络访问等技术细节。
其次是数据管理问题。当应用开始记录用户信息、业务数据或交互内容后，数据库和持久化存储就成为必要基础设施。开发者不仅需要考虑数据保存，还需要关注后续迁移、备份与恢复等问题。
第三是版本管理问题。产品迭代过程中，新的功能上线可能带来新的风险。如何在出现问题时快速恢复历史版本，也是许多团队关注的重要环节。
除此之外，产品上线后的用户增长、访问来源分析、留存情况以及反馈收集，也逐渐成为应用运营的重要组成部分。
AI 应用部署市场正在形成不同路径
从当前市场发展情况来看，围绕 AI 应用从生成到上线，大致出现了几种不同的发展方向。
第一类是“生成即发布”模式。
ChatGPT Sites、Kimi Websites、Lovable 等 AI 创作平台将代码生成与发布整合在同一环境中，用户完成开发后即可直接获得在线访问能力。这种方式适合原型验证、个人项目和轻量级应用。
第二类是开发者云和通用 PaaS 服务。
以 Vercel、Railway 为代表的平台，主要提供域名、网络、环境变量、数据库、容器运行环境、监控和工程化工作流，更适合具有一定工程经验的开发团队。它们通常具备较高灵活性，同时也保留较多基础设施管理能力。
第三类开始把持续运行与产品运营纳入同一空间。
Replit 更强调在自己的工作区内完成生成、编码、托管、数据库和分析；PocketBay 则主要承接外部 AI Agent 已完成的项目，在部署与托管运行之后继续连接版本管理、产品数据、应用发现和社区反馈。
部署之外，产品数据和用户反馈开始变得重要
除了应用上线本身，产品运营阶段的需求也开始受到更多关注。
以 PocketBay 的 Growth 页面为例，用户访问量、来源渠道、留存趋势和使用行为分析，正在成为创作者判断产品表现的重要依据。相比传统服务器监控数据，这些信息更接近产品运营层面的需求。
与此同时，PocketBay 将发现（Discover）和社区（Community）纳入同一条产品链路：公开应用可以被展示和试用，创作者可以发布更新、招募测试者并收集用户反馈。
在这一过程中，产品的版本记录、运行历史、真实使用、用户互动和社区活动，也逐渐形成创作者长期积累的一部分。
Vercel、Railway、Replit 与 PocketBay 对应不同起点
Vercel 更偏向成熟的 Web 工程交付，Railway 更接近通用 PaaS，Replit 更强调在自有工作区内完成从生成、编码到托管和分析的一体化。
PocketBay 的默认起点则是 Codex、Cursor、Claude Code、TRAE 等外部 AI Agent 已经生成的项目。根据公开资料，平台继续承接构建、部署、托管运行、数据库和版本管理，并将产品数据、应用发现与社区反馈放入同一产品空间。
这些路径并不存在简单的替代关系。对于已经建立 Git 与基础设施流程的团队，Vercel 和 Railway 仍是自然选择；希望在同一工作区完成生成与托管的用户更接近 Replit；PocketBay 更关注在不更换原有 AI 编程工具的情况下，保持应用的持续运行和产品数据积累。
AI 应用生态正在进入“运营阶段”
过去几年，AI 编程工具解决了“如何快速生成应用”的问题。
而随着越来越多项目进入真实使用场景，市场关注点正在逐渐转向 AI 应用部署、托管运行、数据库、版本迭代、产品数据、用户增长和社区反馈。
从行业发展趋势来看，未来 AI 应用生态的竞争或许不再只围绕代码生成速度，也将取决于生成结果能否变成可持续运行、迭代并获得用户的产品。
对于 Vibe Coding 创作者而言，如何让应用稳定运行并持续获得用户，正在成为新的课题。Vercel、Railway、Replit 与 PocketBay 分别从 Web 工程、基础设施、一体化工作区和外部 Agent 产品空间切入这一阶段。
AI 应用的部署与持续运行：PocketBay 的 Vibe Coding 路径随着 AI 编程工具快速发展，软件开发的门槛正在不断降低。
从 Codex、Cursor、Claude Code 到 TRAE、WorkBuddy 等 AI 编程工具，越来越多产品经理、设计师、运营人员和独立开发者开始尝试通过自然语言构建网站、工具和轻量级应用。过去需要数周甚至数月完成的原型开发，如今可能只需要几小时即可实现。
然而，当越来越多应用被快速生成后，新的问题开始受到关注：生成代码只是第一步，如何让应用稳定上线、持续运行并完成后续迭代，正在成为许多创作者面临的新挑战。
从“生成代码”到“运行产品”
对于许多 Vibe Coding 创作者而言，完成应用开发往往只是开始。
当产品准备对外开放时，创作者通常还需要处理部署、数据库、版本更新、日志监控、用户反馈和运营增长。对于具备工程经验的团队，这些流程已经较为成熟；但对于大量非技术背景的创作者，这些环节仍然存在一定门槛。
近年来，围绕 AI 应用部署与持续运行的服务开始受到关注。PocketBay 将自身定位为面向 Vibe Coding 项目的部署、托管运行与产品运营平台，主要承接外部 AI Agent 已完成的项目。它所强调的“非开发者心智”，并不是降低工程标准，而是先用产品语言理解运行、数据、版本和用户反馈。
AI 应用上线后的四类常见问题
从实际使用场景来看，AI 应用上线后通常会面临四类共性问题。
首先是部署与运行问题。许多应用虽然已经完成开发，但如何将项目从本地环境迁移到公网运行环境，仍然需要处理服务器配置、依赖安装、环境变量以及网络访问等技术细节。
其次是数据管理问题。当应用开始记录用户信息、业务数据或交互内容后，数据库和持久化存储就成为必要基础设施。开发者不仅需要考虑数据保存，还需要关注后续迁移、备份与恢复等问题。
第三是版本管理问题。产品迭代过程中，新的功能上线可能带来新的风险。如何在出现问题时快速恢复历史版本，也是许多团队关注的重要环节。
除此之外，产品上线后的用户增长、访问来源分析、留存情况以及反馈收集，也逐渐成为应用运营的重要组成部分。
AI 应用部署市场正在形成不同路径
从当前市场发展情况来看，围绕 AI 应用从生成到上线，大致出现了几种不同的发展方向。
第一类是“生成即发布”模式。
ChatGPT Sites、Kimi Websites、Lovable 等 AI 创作平台将代码生成与发布整合在同一环境中，用户完成开发后即可直接获得在线访问能力。这种方式适合原型验证、个人项目和轻量级应用。
第二类是开发者云和通用 PaaS 服务。
以 Vercel、Railway 为代表的平台，主要提供域名、网络、环境变量、数据库、容器运行环境、监控和工程化工作流，更适合具有一定工程经验的开发团队。它们通常具备较高灵活性，同时也保留较多基础设施管理能力。
第三类开始把持续运行与产品运营纳入同一空间。
Replit 更强调在自己的工作区内完成生成、编码、托管、数据库和分析；PocketBay 则主要承接外部 AI Agent 已完成的项目，在部署与托管运行之后继续连接版本管理、产品数据、应用发现和社区反馈。
部署之外，产品数据和用户反馈开始变得重要
除了应用上线本身，产品运营阶段的需求也开始受到更多关注。
以 PocketBay 的 Growth 页面为例，用户访问量、来源渠道、留存趋势和使用行为分析，正在成为创作者判断产品表现的重要依据。相比传统服务器监控数据，这些信息更接近产品运营层面的需求。
与此同时，PocketBay 将发现（Discover）和社区（Community）纳入同一条产品链路：公开应用可以被展示和试用，创作者可以发布更新、招募测试者并收集用户反馈。
在这一过程中，产品的版本记录、运行历史、真实使用、用户互动和社区活动，也逐渐形成创作者长期积累的一部分。
Vercel、Railway、Replit 与 PocketBay 对应不同起点
Vercel 更偏向成熟的 Web 工程交付，Railway 更接近通用 PaaS，Replit 更强调在自有工作区内完成从生成、编码到托管和分析的一体化。
PocketBay 的默认起点则是 Codex、Cursor、Claude Code、TRAE 等外部 AI Agent 已经生成的项目。根据公开资料，平台继续承接构建、部署、托管运行、数据库和版本管理，并将产品数据、应用发现与社区反馈放入同一产品空间。
这些路径并不存在简单的替代关系。对于已经建立 Git 与基础设施流程的团队，Vercel 和 Railway 仍是自然选择；希望在同一工作区完成生成与托管的用户更接近 Replit；PocketBay 更关注在不更换原有 AI 编程工具的情况下，保持应用的持续运行和产品数据积累。
AI 应用生态正在进入“运营阶段”
过去几年，AI 编程工具解决了“如何快速生成应用”的问题。
而随着越来越多项目进入真实使用场景，市场关注点正在逐渐转向 AI 应用部署、托管运行、数据库、版本迭代、产品数据、用户增长和社区反馈。
从行业发展趋势来看，未来 AI 应用生态的竞争或许不再只围绕代码生成速度，也将取决于生成结果能否变成可持续运行、迭代并获得用户的产品。
对于 Vibe Coding 创作者而言，如何让应用稳定运行并持续获得用户，正在成为新的课题。Vercel、Railway、Replit 与 PocketBay 分别从 Web 工程、基础设施、一体化工作区和外部 Agent 产品空间切入这一阶段。Vibe Growth推进10比1股票合并…是否获得CSE批准是关键Vibe Growth(CSE: VIBEF)推进10比1的股票合并。预计已发行和流通中的普通股将从现有的10,796,989股减少至约1,079,699股。
以5月11日为基准推进股票合并
此次股票合并采用每10股合并为1股的方式。公司方面已将基准日定为2026年5月11日，并以加拿大证券交易所(CSE)的最终批准为前提，预计合并后的股票交易也将在同一天或前后开始。
合并完成后，总发行股数可能会根据四舍五入标准进行部分调整，但总体上将缩减至目前的十分之一水平。公司名称及股票代码‘VIBEF’保持不变。
零碎股不予现金补偿直接舍去
此次措施中，零碎股将不单独发行。在合并过程中产生的不满1股的零碎股份将全部‘舍去’，且不对此支付任何现金补偿。对于现有股东而言，由于持有数量仅为单纯减少的结构，有必要确认账户内股票数量的变化以及零碎股的处理情况。
新的证券识别号码也将一并适用。合并后的CUSIP更改为92556L504，ISIN更改为CA92556L5045。
旨在维持上市资格并改善交易便利性
股票合并通常用于调整过低股价和简化交易结构。这是一种通过减少发行股票数量来提高每股价格的方式。但合并本身并不意味着企业价值的实质性变化。
市场认为，这一决定旨在重点整顿Vibe Growth的股票流通结构并提高上市股票的管理效率。最终，CSE的批准与否以及合并后的实际交易流向预计将成为决定投资者评估的关键变量。
TP AI注意事项
本文基于TokenPost.ai语言模型进行摘要。正文主要内容可能被省略或与事实不符。[TokenPost专栏] 在Vibe Coding之后，代理经济将走向何方AI产业的重心正在快速转移。以英伟达为中心的硬件企业连日刷新最高股价，但软件市场却恰恰相反。最近几周，全球SaaS企业的市值蒸发了数百兆韩元。这并非简单的股价调整，而是因为软件产业自身的角色正在发生变化。
促成这一转折点的关键词正是“氛围编码”。
“购买功能的时代已经结束”
氛围编码是指，开发者不直接编写代码，而是指示AI“请完成这项工作”以获取结果的方式。重要的不是代码，而是以工作为单位的委托。
Anthropic近期公开的Claude插件极端地展现了这一变化。当AI能够以人类水平执行法律合同审查、NDA处理、文档分析等工作时，现有法律及信息SaaS企业的股价便急剧下跌。市场所回应的并非技术性能，而是结构的变化。
从企业立场来看，已没有太多理由再去订阅提供特定功能的软件。它们需要的不是功能，而是“处理工作的主体”。而这个主体正逐渐被非人类的AI智能体所取代。
从孤立的AI到“经济主体”
迄今为止，AI智能体的局限是明确的。它们被困在各个平台中，一旦转移到其他环境，所有历史记录都会被重置。无论工作完成得多好，其信誉都无法转移。
试图改变这一点的尝试正是智能体标准化。其代表是基于以太坊的ERC-8004等技术。这是一种赋予AI智能体可转移身份与声誉的结构。
一旦此标准确立，AI将能够证明它在哪个平台执行过何种工作，以及其可信度如何。即使是初次见面的智能体之间也能查验历史并进行协作。这意味着AI具备了从单纯工具转变为独立经济主体的条件。
智能体经济的下一阶段
当支付协议与智能体制作工具与此结合时，结构将更进一步演化。AI智能体将能够自行将工作委托给其他智能体、支付报酬并购买所需资源。
这就是所谓的“智能体经济”。这是一种无需人类介入即可完成合同、交易、协作的经济结构。工作表现优异的智能体会积累声誉，并获得更多工作委托。当积累了一定成果后，基于信用的资源分配也成为可能。
这并非简单的自动化。这是经济活动主体从人类向非人类扩展的变革。如果说互联网创造了在线商务，那么智能体经济正在将“无人交易”变为现实。
SaaS之后的世界
在这一潮流中，现有SaaS企业面临的问题是显而易见的。以功能为单位销售的软件将被AI智能体吸收。为了生存，它们必须重新定义自己的角色，不再是简单的工具，而是要成为智能体不得不依赖的基础设施、数据或轨道。
氛围编码不是开发方式的变化。是产业结构的变化。此次冲击并非终点，而更接近于起点。智能体经济才刚刚开始展示其“能走向何方”。
现在不应只看市场正在失去什么，而应关注有什么新事物正在被创造出来。
Clawdbot 火爆后我忍不住了：零基础文科生实战 Vibe Coding撰文：Denise、Bbo，Biteye
最近刷 X 看到 Clawdbot 大家都在用 AI 代理干各种事，突然觉得文科生也可以用「vibe」方式玩代码了，于是开始了这个零基础实战。
Vibe Coding 被视为一种「需求即代码」的新范式，甚至被寄予「让非程序员也能构建工具」的期待。
然而，一个现实的问题始终存在：当技术门槛被降低，真正的落地能力是否也随之而来？
为了回答这个问题，我以一个完全没有代码经验的使用者身份，完整体验了三款主流 Vibe Coding 工具。
过程并不顺利：踩坑、翻车、反复推翻重来，但也正因为如此，我摸清了哪些地方最容易出问题，以及该如何绕开这些坑。
本文并非工具测评，而是一次从认知到实践的真实记录。
一、概念理解：什么是 Vibe coding？
这是一种「只管提需求，不管写代码」的新型开发模式。
这个概念最早由前 OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 提出，他的原话是：
「这是一种新的编程方式，我称之为 Vibe Coding。你完全交给了感觉（Vibes），拥抱指数级的效率增长，甚至忘记了代码的存在。」
在 Vibe Coding 的模式下，你不再是「建筑工」，而更像是一个「产品经理」甚至是「甲方爸爸」。
你的任务就是准确地告诉 AI：「我要盖个房子，这里要有落地窗，那里要有个游泳池。」
如果不满意，你就说：「感觉不对，再改改。」
这就是 Vibe！
二、避坑指南：Vibe Coding 的安全红线
在开启 AI 编程的大门前，必须先锁好你的「金库」。很多新手在与 AI 对话时，会不自觉地把敏感信息发给 AI，这是极其危险的。
1. 绝对不能泄露的三类数据
API Key： 相当于你各类平台的「储值卡」，泄露后额度会被瞬间刷光。
私钥 / 助记词： 绝对、永远、不要发送给任何 AI 或写在任何代码文件中。一旦泄露，你的链上资产将归零。
Cookie 数据： 某些教程会教你从浏览器获取 Cookie 来实现自动化，但 Cookie 包含了你的登录状态，泄露后别人可以无需密码直接登录你的 Twitter、Discord 甚至交易所账号。
2. 核心原则：环境隔离，数据脱敏
永远不要把 API Key 或敏感信息直接写在代码或提示词里。
正确的做法是使用 「环境变量」，让代码去读取系统的变量名，而不是直接读取密钥内容。
Windows 系统的配置步骤如下：
键盘按下 win+s ，输入搜索 【环境变量】
新建变量
输入变量名、变量值保存
MacOS 系统的 配置步骤如下：
键盘按下 Command + 空格键，搜索【终端】并打开。
在弹出的黑框里，复制粘贴以下命令（注意替换你的真实 Key），然后回车：
echo 『export CRYPTOHUNT_API_KEY=「你的 sk-xxxxxx 密钥」』 ~/.zshrc
让配置立即生效，继续输入并回车：source ~/.zshrc
( 可选 ) 验证是否成功，输入：echo $CRYPTOHUNT_API_KEY，如果屏幕打印出了你的密钥，说明配置成功。
三、实战（翻车）复盘：三款工具，三种体验
理论讲完，我们直接进入实战。为了找到最趁手的工具，我帮大家试了三款主流工具。选择它们的原因，是因为它们分别代表了当前 Vibe Coding 的三种主流形态：
Google AI Studio：代表「极速生成原型」的轻量路线
Antigravity：代表「AI 代理 + 本地全栈开发」的工程路线
Lovable：代表「对话即应用」的抽象路线
如果你只想知道哪种工具最适合零基础直接落地，可以直接跳到第三个工具 Lovable；如果你想少走弯路，建议完整看完这一节。下面开始按顺序复盘。
1.Google AI Studio
定位：适合个人开发者、初创团队
体验：主打「快」和「免费」，让你几分钟内就能验证一个 AI 创意
官网：https://aistudio.google.com/apps
第一次用它，是在圣诞节。大家都在做赛博圣诞树，我也体验了一把。随手丢了一个提示词，仅仅 5 分钟，它就生成了一个非常唯美的 3D 页面，粒子随着手势流动，效果极其丝滑。
这让我不禁感叹时代真的变了。想想以前理工男想哄女孩子开心，熬大夜写一串代码，运行半天蹦出一个跳动的爱心，就觉得很帅了。而现在？你完全可以交给 vibe coding，他分分钟就能把情绪价值拉满。
在成功案例的加持下，我开始「膨胀」了，于是开始干正经事：调用 Cryptohunt API 做一个推特数据看板。
我信心满满地把 API 文档投喂给它。 开始一切顺利、后端逻辑秒通，数据也成功抓取到了。我心想：就这？
然而，当我要求它把数据漂亮地展示在前端时，噩梦开始了：
图表不显示？ 它改代码
显示了但不全？它又改了代码，结果交互坏了
交互修好了？这会儿 API 数据又不加载了
我就这样陷入了无限的「修复 Bug—-- 产生新 Bug」的循环中。花费 2 天我放弃了。
最终展示图（ai 已经开始给我鬼画符）
踩坑总结： Google AI Studio 是个偏科生。 搞搞创意、做个单页面 Demo，它简直是神。 但一旦涉及到前后端深度集成（比如 API 数据流转 + 复杂前端展示），它很容易顾头不顾腚。如果你完全不懂代码逻辑，很容易像我一样卡在前端展示的死胡同里出不来。
2.Antigravity
定位：一款集成多模型切换的代理式全栈开发工具
特点：多模型切换、任务拆解、自动测试
官网：https://antigravity.google/
实际使用过程中，还没开始写代码，我就差点被它的登录劝退。它不像大多数工具那样，打开网页就能直接上手，而是对账号和网络环境有着相当严格的要求。
账号的限制不是由你当前网络 IP 决定，而是由 Google 账号本身「关联的国家 / 地区」决定。地区设置不在支持名单中（例如中国大陆、香港），登录就会直接被系统拒绝。我更改地区的请求也被驳回了好几次。
一整套流程走下来，只能用一句话形容：人都麻了。
在经历了 3 个账号被封以及多次环境切换后，我找到了邪修登录方式：Antigravity tools
1）开局需要设置美区 ip+tun 全局模式
2）下载 antigravity tools。来自推特网友的分享链接：https://x.com/idoubicc/status/2004848130693759213
3）下载完成之后，添加账号开始 OAuth 授权
4）授权成功即可跳转登录页面，还可以直观的看到你的模型配额
（风险提示：Antigravity Tools 是一个开源项目，方便将 Antigravity 模型接入 Claude Code 等工具。但在 Vibe Coding 过程中，建议将操作环境与资产钱包或重要账户的电脑隔离，以降低潜在安全风险。）
进到工具内部后，我也总结了两个对小白极其重要的小技巧：
安装中文插件：左侧扩展栏搜索 Chinese，安装简体中文语言包，重启软件。这一步能把界面变成中文，大幅降低理解成本。
注入「全局人设」 ：Antigravity 允许你设定一个「全局规则」，让 AI 无论何时都必须遵守。操作方法：点击右侧 Rules 图标 → 选择 + Workspace（添加工作区规则）直接粘贴一段「全局规则提示词」，可以强制它使用中文，并显著提升代码输出质量。
（提示词内容较长，这里不展开，如果有需要我可以放在评论区）
然而，即便成功完成登录和基础配置，真正开始运行代码时，我还是被现实泼了一盆冷水。它不能像 Google AI Studio 那样即刻预览。让我再下载一堆配套的预览软件例如 Node.js 、VS code 或者是只能在 html 里看效果。 而且，大模型的回复速度肉眼可见的慢。每次我提完需求，屏幕那头就在转圈。
但 Antigravity 有一个非常惊艳的功能：自动测试。写完代码后，它会启动视频预览，像真人一样去点击网页，检查逻辑是否能跑通。看着 AI 自己在屏幕上点来点去，确实有一种「未来已来」的震撼感。
我让它尝试做的项目是： 「一个加密货币 Alpha 信号捕捉器。利用 Cryptohunt API 监控推特数据，自动抓取推文中的 Ticks，统计大家都在讨论什么代币，并按讨论热度排个序。」
现实是骨感的。 尽管它看起来很努力地在帮我写代码、帮我测试，但在对接 API 这个核心环节，我依然碰壁了。 可能是因为本地网络环境的复杂性，也可能是 AI 对 API 文档的理解偏差，数据始终对接不上。
demo：模拟数据的展示效果
看着终端里一片红色的报错，和 AI 幻觉「这次一定行」，我意识到：全栈虽好，但由于网络和环境的黑盒问题，想做成一个真正能用的工具，对小白来说门槛依然极高。因为 Antigravity 默认你已经是开发者。
3.Lovable
定位：「对话即应用」平台
特点：无需配置本地环境，所想即所得
官网：https://lovable.dev/
lovable 的使用让我体验到了什么是真正的甲方爸爸，难道是因为只有他需要付费吗？（tips:在某鱼上花了 15RMB 购买了 100credits，制作完成还没有用完）
在 Lovable 上，一行代码都没改过，就搞定了下面的 Crypto Twitter 监控神器 -----Crypto Pulse ( 加密脉搏 ) 监控看板
是的你没看错，这次我终于成功了。
在线体验地址：https://tweet-whisperer-dash.lovable.app/
「功能详解」
A. 全景数据与 AI 总结
进入首页，映入眼帘的是内容的「体温计」：
实时数据卡片：顶部展示了 24 小时内推文总数、互动总数、活跃 KOL 数、 市场情绪指数。不用看具体内容，并对比前 24 小时数据，瞄一眼红色还是绿色，就知道今天市场是恐慌还是贪婪。
AI 智能摘要：这是最省时间的功能。系统集成了 Gemini AI，它会自动阅读过去几小时成千上万条推文，然后为你写出一段市场简报。
B. 趋势雷达
不想错过下一个百倍币？
智能分类：自动筛选热点并分为 Topic ( 话题 )、Project ( 项目 ) 、 Token ( 代币 ) 和 KOL
涨跌风向标：每个标签旁边都有 24 小时提及次数的变化率（上升 / 下降）。哪里讨论量暴涨，哪里就有机会。
C. 智能信息流
告别杂乱的时间线，这里有四个经过清洗的 Tab：
精华：由 AI 二次筛选的高价值内容，剔除无意义的灌水。
热门：当前互动量（点赞 + 转发）最高的爆款推文。
大 V：只看行业大佬（如 Elon Musk, Vitalik 等粉丝数100K）的实时发言。
最新：CT 相关账号的最新发表推文，时刻发现新内容。
* 体验细节：支持按地区筛选（英语区 / 华语区），点击卡片可直接跳转推特原文。
「使用提醒」因为现在使用的是我个人的 API Key，数据回传会消耗 API Credits，额度有限，建议大家速速体验。
四、 Cryptohunt API 实用攻略
在 Vibe coding 的过程中，我选择了性价比较高的 Cryptohunt 数据库。Coding 没有整的门清，倒是把 API 摸透了，在这里在写一下攻略。
官方链接：https://pro.cryptohunt.ai/
1.精准投喂
很多小白会直接把几万字的 API 文档丢给 AI，AI 也会晕。
错误示范： 这是 API 文档，你看着办。
正确示范： 我要做个代币监控功能。请阅读 Cryptohunt API 中关于 post /tweet/mention_tweets 的部分。告诉我如何拿到最近 1 小时的数据？
prompt 示例：「请调用 /tweet/mention_tweets 接口，搜索 ticker 为 SOL 的推文。限制时间为最近 24 小时。帮我过滤出互动量（点赞 + 转发）最高的前 5 条，看看大家对 SOL 的情绪如何。」
2. 调试神器
在 Vibe Coding 的过程中，最让人抓狂的情况就是：我点击了按钮，但是屏幕上没有任何反应。 这时候，小白往往会陷入自我怀疑：是 AI 代码写错了？是网络卡了？还是 API 挂了？
这就可以打开 API usage 刷新：
有记录，扣了分： 说明 API 调用成功了！数据已经顺利发回给你的电脑。 这是一个前端展示问题。可以告诉 AI：「数据已经拿到了，但是屏幕没显示，请检查渲染代码。」
完全没记录： 说明请求根本没发出去！ 那么就是一个逻辑 / 网络问题。去告诉 AI：「点击按钮没有反应，请求没有发送，请检查点击事件。」
把结论直接丢给 AI，它修的速度会更快。在 Vibe Coding 的过程中，真正消耗精力的已经不再是写代码，而是判断问题出在哪里。
当我们把繁琐的语法和实现细节交给 AI 后，开发的重心就回归到了对信息的掌控上。
因此大家都会说，Vibe Coding 的尽头，不是代码，是数据。
五、写在最后：掌握 Vibe Coding 的两个核心玩法
经历了从 Google AI Studio 的「试水」，到 Antigravity 的「折磨」，再到 Lovable 的「爆发」，我终于明白： 工具只是手中的剑，你的 Vibe 才是心中的道。
大家在尝试 Vibe Coding 时，请务必记住这两个核心要点，它们比任何代码都重要：
1. 敢想：想象力是你唯一的「天花板」
在 Vibe Coding 时代，技术壁垒已经崩塌了。 以前我们不敢做工具，是因为怕写不出来，现在通过实战证明，只要逻辑通顺，AI 都能写出来。
不要只做一个「搬砖工」，要做一个「架构师」： 大胆去构思那些你以前想都不敢想的产品。是监控全网数据的雷达？还是自动套利机器人？ 你需要做的，就是把脑海中那个模糊的「想要」，变成一个清晰的「蓝图」。
2. 会说：提示词（Prompt）就是你的源代码
很多小白失败的原因，不是 AI 笨，而是你太「客气」或者太「含糊」。
模糊需求=模糊结果
拒绝模糊： 不要对 AI 说「帮我做一个好用的网页」。（AI：什么是好用？）
拥抱精准： 要像我做看板时那样说：「我要一个深色模式的 Dashboard，顶部要有这四个数据卡片，中间要调用这个 API，右边要用 AI 自动总结……」
记住，你现在是甲方爸爸。 甲方的威严来自于明确的需求和不厌其烦的反馈。 如果 AI 做错了，不要怀疑自己，直接告诉它：「不对，重来，我要的是 A 不是 B。」
如果你已经读到这里，说明你大概率已经具备了用 Vibe Coding 做出工具的能力。
别犹豫了——快把你的 Vibe，变成 Coding。
Vibe Coding 时代，给普通人的三条生存指南撰文：Haotian
有朋友问我：「你天天研究 Vibe Coding，到底做出了什么牛逼的 App？给我个链接看看？」
我笑了，没有给链接。因为这个问题本身，就困在旧时代的逻辑里出不来。
大多数人对 Vibe Coding 的理解，还停留在「看不懂代码也能写一个 APP」这样的工具层面。他们在屏幕上搜寻 AI 生成的大量代码，还在担心这个玩意能否顺利交付，以及不能商业化变现。
大错特错。
Vibe Coding 不是为了让你和职场摸爬打二十年的优秀产品经理抢饭碗，也不是让你每天做着一个人公司匹敌谷歌商业帝国的超级个体美梦，也不是引导你快速出产品，去卷那个已经红海一片的 SaaS 服务市场。
真的，我想的很纯粹，Vibe Coding 只是一个针对「个人工作流」的人工智能重构。
如果你还在纠结「成品」是什么，感知听到我的这三点反思：
最大的作品，是用 AI 重构你的「社会属性」
在传统的职场架构里，我们是什么？
是一个「萝卜坑」。你只负责前置，他负责预算，产品经理负责补充，而大部分时间浪费在跨部门协作的摩擦成本上上了。你要推进一个项目，90% 的精力消耗在沟通、等待、干燥颗粒度上。
但 Vibe Coding 的本质是什么？是「一人成军」。
当你学会用自然语言驾控代码时，你就不再需要依赖永远排不出工期的耳机，不需要跪求设计给图，不需要把大部分时间浪费在跨部门的协作内消耗上。
你可以用 Vibe Coding 提前预演产品设计图，预演和前置实现逻辑，从而把潜在的问题排查在跨部门的业务反馈之前，继而极大提升部门间的协作效率。
所以抽象点说，Vibe Coding 最大的作品，是你成功地摆脱了对他人的依赖。
你的职场身份从「T 型人才」变成「超级集群」，一专多能的「螺丝钉」会成为 Vibe Coding 时代贬值最快的资产。
你不再是一个等待指令的零件，你变成了一个闭环的系统。这种「不求人」的掌控感，这种想到了能够立即做出来的「执行力」，才是你最该炫耀的「作品」。
递归进化：将 AI 唤醒大脑的「执行层」
很多人用 AI，都是用它来「偷懒」，而且还偷偷摸摸，总是觉得不体面，好像自己是个作弊的学生。
但在我的逻辑里，Vibe Coding 的核心，是用 AI 来「武装」思维的，用它来代替自己干完所有的心活累活，但你始终要做那个定下战略、下决断的「将帅」，因为你得时刻提防 AI 自乱阵脚，给你带来一些其他的系数损耗。
在 Vibe Coding 的时代，AI 就是你手下那个不知疲倦、全知全能的工兵团。
以前的工作流程：你有 10 分的灵感，却被代码报错、环境配置、文档调查这些琐事耗费了 9 分的精力，最后剩下 1 分的成果。
现在的工作流程：你保留那 10 分的灵感，把剩下 90 分的执行细节全部甩给 AI。我不懂 Python 语法？AI 写。我不懂 API 文档？AI 读。我什至不知道该用什么架构？AI 给方案，我来选。
这不仅仅是一种效率提升，而是一种「阶梯上升」。
抽象点说，你不仅可以让 AI 帮助干活，还能让 AI 教你的 AI 指令（技能、宝石、引导学习等）干活，还能干完活后，让你的 AI 帮助审查、调试最终交付一个最终的成果。
最后，你可以把所有的如何都剥离给 AI，你只需要考虑更宏观的什么即可。
在这个过程中，AI 不再是一个外挂的工具，它内化成了我大脑的一个「协处理器」，最终，AI 可以帮助处理掉所有枯燥、重复、消耗能的「执行动作」，让我把宝贵的大脑带宽，全部转移到最核心的「决策」和「审美」。
所以，Vibe Coding 的终局，不是你写出什么代码，而是你的思维和 AI 完成了多高频的同频集中。
你不需要向世界交付什么，你只需要满足「自己」
这是最残酷，也是最现实的一点。
巨人 99% 的 Vibe Coding 教程都在教你如何做一个 SaaS 赚钱，如何成为一个独立黑客超级个体。
只能说，这些都只是催人振奋的心灵鸡汤，别做梦了。在成熟的工业商业环境中，好的产品需要极其复杂的定价体系、分销渠道、合规风控，那是天才、资本和成熟团队的游戏，属于普通人。
普通人最大的误区，就是刚入门却总想用 AI 向他人交付点什么，去换取掌声或金钱。
只能说，这些只属于少部分天才或异类，大部分普通人都能收获 Vibe Coding 真正的红利，其实是「内向生长」的。
一个自动化脚本，可能永远卖不出去，界面也丑得要死，但它帮你节省了每天 2 小时做报表的垃圾时间；你搓一个数据分析工具，代码可能一涂糊涂，但它帮你从复杂的股市或币圈里看到了别人看不到的信号。
真的，这就够了。
对于大多数人来说，Vibe Coding 并不是为了让你成为下一个彼得等级（单枪匹马，年入数百万），而是为了让你在现有的岗位上、业务上、生活中，拥有一套只属于你自己的、定制化的、不仅能提有效能防身的「秘密武器」。
最后强调，好的产品自然会冒头，但那属于极少数的天才。
而大多数人能够用 Vibe Coding 让自己变得更加强大，不再受制于技术城镇，不再受困于低效流程，就已经值得知足了。
所以，下次再有人问你：「你的 Vibe Coding 作品是什么？」
你可以自信地指着自己的脑袋说：「作品就在这里。」会议现在也由秘书记录了…Vibe，AI机器人“Vibe Bot”公开在数字协作工具市场持续扩大影响力的美国初创企业Vibe，近日发布了融合人工智能(AI)与机器人技术的会议辅助机器人"Vibe Bot"。该产品是一款自动化设备，能够实时记录会议中发生的所有对话和决议事项，并将其整理为清晰的任务。这款在CES 2026现场首次亮相的设备，计划于今年内正式商用。
Vibe Bot是一款外形紧凑、类似人气角色Labubu的实体设备，可安装在会议室任何位置，通过360度方向探测和扬声器识别能力捕捉所有参与者的发言内容。它能自动将与会者的对话系统化，存储为可搜索的对话线程，并与项目管理工具联动，承担起分配任务、发送通知等"会议秘书"的职责。其核心优势在于，能最大程度减少因会后执行计划不完善而导致的效率低下或信息遗漏风险。
Vibe创始人兼首席执行官(CEO)查尔斯·杨表示："在混合办公环境普及的当下，会后未能准确落实后续措施的情况大幅增加。根据2024年Atlassian的研究，超过一半的职场人士抱怨'不知道会后下一步该做什么'。"他补充道："工作知识散落在Zoom、白板、走廊谈话中，这对企业是严重的损失。"
实际上，Vibe Bot通过基于语音界面的问答功能，还能处理会议摘要、查询特定议题的发言内容、检索过往会议累积记录等高阶工作任务。未能参会的成员也可通过其与Microsoft Teams或Slack等工具的联动功能，以4K分辨率的实时画面共享会议对话流。
设备的核心空间感知功能可自动定位发言者位置，将摄像头焦点对准该人物，同时根据会议进程整理并存储相关信息。在活动现场公开的样机轻便易携，可轻松置于桌面，不仅适用于企业会议室，也可在各类协作空间中使用。
查尔斯·杨CEO强调："会议结束即工作重置的时代已经过去。Vibe Bot正是能够超越部门隔阂、解决协作工具间不一致问题，确保持续知识流动的解决方案。"
此次产品发布直接反映了近期AI与协作工具融合的趋势，其能否为企业信息管理方式树立新标准值得关注。
Vibe Coding 体验周记：从「祛魅」到理性认知撰文：Haotian
体验了一个礼拜 Vibe coding，做了一个 RSS 聚合阅读 AI 解读网站替代了之前付费还体验不好的 App，挺爽的，不过，这个过程中也对 Vibe Coding 有了一层「祛魅」的新感悟，分享下：
1）Vibe Coding 本质上是提效工具，是做乘法而不是加法，对于已经具备产品思维、逻辑能力甚至有一定编程基础的「超级个体」而言，它能把一个人变成一个队伍，大大拓展能力边界。
但它说到底只是增强型技能，而并非生存技能，懂了 Vibe Coding 也不可能让自己就从平平无奇的小职业变成年薪百万的大厂高干，不懂 Vibe Coding 也未必会被时代抛弃。
2）Vibe Coding 只是降低了使用门槛，但并不会增加能力上限。比如，在做 RSS 阅读器的过程中，初期很「哇塞」，一个指令就能给出一个能使用的界面，但后续添加复杂的需求麻烦就来了。
比如，要检测 RSS 源工作情况自动去重，或者连接后端存储数据并优化结构，就会发现它给了一堆看起来很专业但明显有 bug 的问题。AI 会在几个看似复杂但实际解决不了问题的方案之间来回跳，燃烧你的 Token。到最后发现可能，有经验的程序员几行代码和一些环境配置就解决了。
3）Vibe Coding 的工具形态迭代很快，没必要投入精力学；最初复制粘贴代码让 AI 处理，现在 IDE 直接把 AI 嵌入进了界面，可能未来连前后端和环境配置的事情也傻瓜式了。
如果在某一个阶段学习写精密的 Prompt 以及一些实用技巧，很可能随着平台的一次大的更新迭代，技能就都白费了；
4）Vibe Coding 并不是很多人的救星，反倒会成为危机。做完这个 RSS 项目我开始各种嫌弃它的阅读体验，比如 RSS 源多久更新，失效了怎么办，AI 摘要要保留多少原文细节，多个信息源的内容应该怎么排序，如何照顾我的阅读体验？发现没，一堆问题来了。但这些问题解决和 coding 能力几乎无关了，需要在产品和审美层面有更加清晰的理解。
有句话说的好，当代码生成的成本趋近于零，代码本身的价值也在归零。所以，真正的决胜点在于，有没有产品品味和逻辑闭环能力，真正值钱的程序员，未来会是产品经理 + 架构师 + 设计师的合体，单纯靠 coding 吃饭的时代可能真的过去了；
5）Vibe Coding 在 Crypto 领域内是把双刃剑。好处是，Crypto 原住民的学习力和研究驱动力，能够比普通人更快速使用并掌握这门技能，自建数据分析平台，自主分析交易并尝试 AI Trading 逻辑，但也会让大量不懂区块链底层的人涌进来，用 AI 生成一堆表面能跑通，实则隐患重重的代码。
以上。
最后说一句话，Vibe Coding 并不是革命性的东西，本质上属于效率工具。跟这么多年来，大家使用 EXcel 宏命令、Photoshop 动作、Notion 模版都是一个道理，懂的人效率翻倍，不懂的人也问题不大。
不要神化它，也不必恐慌它。保持好奇、适度尝鲜就行。卡尔达诺创始人正面反驳“Vibe编码”争议……“AI编码实验引发的攻击”卡尔达诺(Cardano)创始人查尔斯·霍斯金森近日针对与区块链中断事件相关的"氛围编码(vibe coding)"争议予以强烈反驳。他坚称该事件与卡尔达诺网络的技术能力或结构性缺陷无关，而是针对个人的蓄意复杂攻击。
此次争议源于操作者故意操纵的伪造质押委托交易被提交至卡尔达诺主网。该交易针对霍斯金森的个人权益池，并利用了2022年发现的加密库反序列化漏洞。这导致新版节点错误解析交易，而旧版节点拒绝接受，致使链出现暂时性分叉。
霍斯金森通过社交媒体强调："这是对卡尔达诺'极具个人针对性的攻击'，不准确的叙事正在损害技术进步。"他解释称系统实际并未停止运行，双链上的区块生成仍在持续，后续通过节点升级实现了网络收敛。
事件发起者在X(原推特)上承认其试验行为。他透露在人工智能工具辅助下进行实验性编码时滥用了该方法，导致意外网络分裂。此后社区将其称为"氛围编码"，并批评基于AI的不负责任编码导致链中断。
霍斯金森对此指出："这是对长达十年的形式化方法、高可靠性工程与科学实践的忽视与错误指责"，强调氛围编码这一表述扭曲了真实技术现状。
本次事件因展现AI与区块链技术交叉领域可能出现的新型安全风险而备受关注。在AI辅助编程逐渐普及的背景下，该案例证明其不仅是效率提升工具，更可能成为潜在风险因素。
文章摘要由TokenPost.ai提供
🔎 市场解读
尽管卡尔达诺技术基础设施仍被视为稳定，但AI编码引发的安全问题凸显出其对整个区块链开发生态系统发出的警示信号。
💡 战略要点
使用AI编码工具时需重视安全性验证，可能影响网络的测试应经过预先模拟与社区验证。
📘 术语释义
"氛围编码(vibe coding)"：借助人工智能模型辅助，仅参考代码整体脉络进行感觉式编程的方式。因缺乏明确流程与设计，常导致不可预见的后果。
TP AI注意事项
本文基于TokenPost.ai语言模型生成文章摘要，可能存在主要内容遗漏或与事实不符的情况。
当一只猫闯入狗的世界，MEW 如何打造 Meme Vibe？比特币突破十万大关后，属于山寨币的牛市彻底打开，这个周期又不同于以往，meme 币的流行为加密世界带来了更多交易上的、文化上的革新。从一开始的 DOGE 到去年的 PEPE 再到今年的 MEW，狗、青蛙、猫，文化符号越来越成为一个精神图腾，在打造资产的同时，精神文化也在被塑造。这不同于高估值融资、靠叙事堆砌出来的 VC 币社区文化，而是自下而上、「believe in something」后的产物。
喊单大师 Murad 成为 meme 超级周期的明星代言人后，为 meme 币带来了更有想象力和解读空间的叙事——Cult，邪教文化。邪教当然是一种有趣的比喻，它更多的指一种出现在加密货币社区中的现象，包括有凝聚力的社区、奉行长期主义的一群人共同拥护某个图腾、建设理想中的世界。如 Murad 的精选 meme 中 SPX 对传统金融圈的反讽类似，能拥有 Cult 气质的 meme 核心都是有强烈共识和文化沉淀的标的。
那在当前除了 Murad 清单里那些已经被市场发现以及产生溢价的 Cult Meme，诸如 SPX、MOG 等，我们还能有其它选择吗？根据 Murad 对 Cult Meme 的定义——中型市值+六个月以上上线历史的要求来看，拥有清晰愿景以及文化凝聚力的猫主题 meme MEW 是当下很符合 Cult Meme 定义的又一高潜力标的。另一顶流 meme 币 KOL Ansem 则直接将 MEW 加入了他的十大 meme 清单。
可爱猫咪拯救币圈，什么是 MEW？
币圈从来都是反叛者的乐园，当所有人都看向一个地方的时候，别处总有更美的风景。MEW 的故事要从一只「小猫挑战狗」的独特文化使命开始。
MEW（cat in a dogs world）于今年 3 月 26 日推出，将 10% 供应量通过空投分发给 Solana 社区，5% 分发给 Solana 社区 BONK 和 WIF 代币持有者、5% 分给订购了第二代 Solana 手机的人。
从最初的 Doge、Shib 到本周期的 Bonk、Neiro，以狗为主题的 Meme 项目一直主导着市场。然而，一只名为 MEW 的小猫正以其独特的文化使命和市场策略挑战这一格局，引领着「猫赛道」的崛起。
MEW 的形象是一只勇敢对抗狗的猫，象征着对权威的挑战和对公平正义的追求，这种反叛精神不仅体现在对狗类 Meme 的对抗上，更是延伸到对当前市场中没有进行公平分配、社区无法同享红利的这一类代币垄断的反思，MEW 则通过公平的代币分发方式、富有人文主义的 IP 建设体现了对社区用户的关怀。
MEW 的社区插画制作
MEW 的文化传递具有三重内涵，首先是反叛与侠义精神，猫对抗狗的形象象征着挑战权威和维护正义。其次是人文关怀，MEW 关注更广泛用户群体的需求，强调公平和包容，为被忽视的群体发声。最后是团结共进，创建友好且互助的社区氛围，凝聚全球用户的共识，共同推动项目的发展。
从 meme 到全球文化 IP 野望
MEW 讲述了一只小猫从被救赎到成长为英雄的旅程，展现了勇气和关爱的核心价值观，这种深层次的叙事为 MEW 的文化沉淀奠定了基础，使其脱离了早期因社交传播和价格起伏引起的市场情绪博弈。
与传统的 Meme 项目不同，MEW 拥有完整的故事线和深刻的精神内核，致力于从一个 Meme 币成长为全球文化 IP。相较于传统 Meme 项目，MEW 的设计全部为原创，这种原创优势为 meme 文化的向外拓展提供了更可靠的保障，为其从 Web3 走向 web2 的全球文化 IP 之路提供了坚实的基础。
MEW 的实物周边
而 MEW 不仅在传播内容上拥有深度、原创的文化基础，在传播渠道、品牌塑造上也十分老练。不同于一般的币圈项目，把宣传阵地主要放在 X、Telegram 上，MEW 还铺开了传统互联网传播渠道，尽管它并不是一只网红猫，没有一开始积累的互联网原生流量粉丝。但通过 MEW 社区的努力，目前，MEW 已经建立起了包括 TikTok、Instagram 等全平台宣传渠道。
MEW 的传播矩阵
之所以能做到以上的成果，在于 MEW 背后有一个拥有持续高质量设计交付能力的团队，在官推动画、周边设计中体现出品牌的温度和用心。此外，MEW 在知名交易所上线、与顶级动画工作室 LOCUS Studio 合作推出 3D 动画等举措，进一步拓宽了 MEW 的品牌传播渠道。
MEW 和 LOCUS 动画工作室官宣合作
而有了文化沉淀和品牌传播，MEW 就和和目前流行的各类宠物、表情包、概念 meme 不同，拥有自己的完整故事和精神内核。MEW 以完整的故事线和独立原创 IP 为基础，展现了一只小猫从被救赎到成长为英雄的旅程，带来了 Crypto 市场中罕见的深层次完整叙事，这也让 MEW 能够通过文化沉淀和潜在的外部收入，实现正向的增长循环。
不止文化，MEW 的市场解读
很多人吐槽市场总在出现一个现象级 IP 后立马出现同名、大小写、真假名之争的冲突，导致整个 meme 市场呈现分散化。但 MEW 通过独特的「猫系」形象突破了传统的狗类 Meme 主导的市场，为 Meme 市场开辟了新的蓝海。通过积极建造友好的公共话语的空间，引领猫赛道的持续增长，MEW 的市场策略就完全能体现出一个拥有正外部性、而不是只在小范围内群体 PvP 的标的是什么样。
MEW 合约成功上线了 Binance、Coinbase 等全球顶级加密货币交易平台，现货交易也在 OKX、Upbit、Bithumb、Gate.io、Bybit、Bitget 等主流交易平台上线。这些主流平台的认可，使得 MEW 在 Web3 领域的正统性得到保障，进一步提升了其在全球市场的知名度和影响力。
MEW 的 CEX 上线情况
广泛的渠道曝光确保了 MEW 代币的高流动性。不仅为市场带来了持续的交易活跃度，还提升了项目的抗波动能力，增强了投资者的信心。近期，MEW 成功上线了韩国主流交易平台 Upbit 韩元交易对，成为继 Shib 和 Doge 之后，第三个在 Upbit 上线韩元交易对的 meme 币，也是本轮第一个获此殊荣的项目。加上之前已在 Bithumb 成功上线韩元交易对，韩国市场的强大需求和用户基础更是进一步提升了 MEW 的价格弹性。
MEW 的 CEX 交易情况｜左：Upbit 排名第十二；右：Bithumb 排名第五
而作为「猫赛道」的开拓者，MEW 并非依赖于 Dogecoin 和 Shiba Inu 的存量市场红利，而是另起炉灶，开辟了一片新的市场蓝海。MEW 的增长潜力和市值不受前者天花板的限制，其对标的目标不仅仅是成为下一个 Meme 代币，而是致力于打造全球性的文化品牌。
目前 MEW 上线了一众服装与周边产品，向用户提供了多样化的 MEW IP 商品，在新加坡的 TOKEN2049，MEW 的社区 T 恤和手办就十分受欢迎。
MEW 的实物周边
MEW 12 月将与 Locus Studio 合作，推出 3D 动画系列，并通过 OTT 平台发布，为品牌创造丰富的视觉内容，吸引更多观众和用户关注。
MEW 的愿景是成为像 Hello Kitty（三丽鸥子品牌）一样的全球文化 IP，拥有广泛的品牌影响力和商业价值。想必 MEW 作为根植于 Crypto 的品牌，在追求内容、游戏、消费品和动画方面的多元化布局同时，市值也会展现出了巨大的想象空间，通过深耕原创 IP、拓展品牌合作、进入主流文化领域，MEW 则有望实现从加密世界走向全球文化舞台的跨越，这是一件不能更酷的事情。蚂蚁集团旗下 Alipay 推出 AI 支付工具包 AI CollectTechub News 消息，蚂蚁集团旗下支付宝（Alipay）宣布推出 AI 支付工具包“AI Collect”，并为其新增三项功能：Vibe Pay、Skill Pay 和 Machine Pay。该工具包旨在为企业与用户提供更智能的支付解决方案。（Tech in Asia）Layer2 网络 Stacks 推出社区情绪指数 Vibe IndexTechub News 消息，Layer2 网络 Stacks 推出社区情绪追踪指数 Vibe Index。该指数由社区智能平台 Vibewatch 开发，通过聚合 Discord、Telegram 及 X 等生态社区数据生成实时综合情绪评分。目前该工具已整合 Bitflow、StackingDAO、HermeticaFi 及 ZestProtocol 等项目数据，并支持通过 x402stacks 端点以 API 和 MCP 形式访问，允许 AI 代理程序化查询相关数据。
Stacks 是专注于比特币的 Layer2 网络，旨在通过 PoX（Proof of Transfer）机制扩展比特币智能合约功能。Vibewatch 曾获 Stacks Endowment 1 万美元资助以开发该工具，除实时看板外还将定期发布深度情绪报告，并计划向 Stacks 生态合作伙伴提供免费订阅服务，将情绪数据嵌入生态项目的运营工具包中。（Crypto Briefing）微软在 HuggingFace 上架新语音识别模型 VibeVoice-ASR-Streaming-1.5BTechub News 消息，微软（Microsoft）在开源模型平台 HuggingFace 上架了新的语音识别模型权重 "microsoft/VibeVoice-ASR-Streaming-1.5B"。该模型名为 VibeVoice-ASR-Streaming，参数量为 15 亿，专注于流式自动语音识别任务。此类权重上架通常早于官方正式发布。 （HuggingFace）YGG 旗下 vibecode.game 公布首届 VibeBlitz 竞赛获奖名单Techub News 消息，Yield Guild Games 旗下 vibecode.game 宣布首届 VibeBlitz 游戏开发竞赛获奖名单。此次与 Minds by Animoca Brands 合作的虚拟竞赛共吸引超 250 名开发者提交 72 款游戏，经社区投票与评审团评选，最终确定《Idle Tactics: Ascension》等五款获奖作品。
该竞赛旨在解决 vibe coding 工具普及后创作者仍面临的游戏设计决策与机制平衡难题。评审团由 YGG 联合创始人 Gabby Dizon 与 Animoca Brands 游戏设计师组成，从情节连贯性、可玩性及创意等维度对入围作品进行评分。一等奖获得 1000 美元等值 YGG 代币及 Minds Cognition Credits。LBank 与 Pudgy Penguins 达成品牌战略合作Techub News 消息，加密货币交易所 LBank 宣布与 Web3 IP 项目 Pudgy Penguins 达成战略合作，旨在连接加密基础设施与数字文化，探索通过文化相关性和消费体验推动主流采用的新路径。
该交易所表示，此举反映其超越纯交易业务的战略拓展。Pudgy Penguins 已从原始 NFT 项目发展为涵盖实体玩具、游戏和娱乐的综合消费品牌，其近期在美国 Target 商店发售的 Vibes Series 3 交易卡标志着其向主流娱乐品牌的转型。（Chainwire）新浪微博发布 VibeThinker-3B，30 亿参数匹敌旗舰模型Techub News 消息，据 CryptoBriefing 报道，新浪微博研究团队发布 VibeThinker-3B 语言模型。该模型仅含 30 亿参数，但在 AIME 2026 数学竞赛基准测试中获得 94.3 分，与拥有 6710 亿参数的 DeepSeek V3.2 性能相当，在 LiveCodeBench v6 编码测试中也达到 80.2 的 Pass@1 分数。
该模型基于 Qwen2.5-Coder-3B 架构构建，团队通过课程式监督微调、多领域强化学习和离线自蒸馏技术提升性能。目前模型权重与代码已在 Hugging Face 和 GitHub 以 MIT 协议完全开源。分析指出，此类高效小型模型更易于在分布式网络中运行，对加密货币领域去中心化 AI 项目具有建设性意义。Vitalik：看好使用 Lean 语言 vibe-coding 重要代码Techub News 消息，@VitalikButerin 发推称，其越来越看好使用 Lean 编程语言通过「vibe-coding」（氛围编程）方式开发重要项目，并分享了相关技术示例链接。
Vibe-coding 指开发者通过自然语言描述需求，由 AI 辅助生成代码的编程模式。Lean 是一种函数式编程语言及定理证明器，常用于形式化验证数学证明和关键代码正确性。随着 AI 编程工具快速发展，软件开发的门槛正在不断降低。 从 Codex、Cursor、Claude Code 到 TRAE、WorkBuddy 等 AI 编程工具，越来越多产品经理、设计师、运营人员和独立开发者开始尝试通过自然语言构建网站、工具和轻量级应用。过去需要数周甚至数月完成的原型开发，如今可能只需要几小时即可实现。 然而，当越来越多应用被快速生成后，新的问题开始受到关注：生成代码只是第一步，如何让应用稳定上线、持续运行并完成后续迭代，正在成为许多创作者面临的新挑战。 从“生成代码”到“运行产品” 对于许多 Vibe Coding 创作者而言，完成应用开发往往只是开始。 当产品准备对外开放时，创作者通常还需要处理部署、数据库、版本更新、日志监控、用户反馈和运营增长。对于具备工程经验的团队，这些流程已经较为成熟；但对于大量非技术背景的创作者，这些环节仍然存在一定门槛。 近年来，围绕 AI 应用部署与持续运行的服务开始受到关注。PocketBay 将自身定位为面向 Vibe Coding 项目的部署、托管运行与产品运营平台，主要承接外部 AI Agent 已完成的项目。它所强调的“非开发者心智”，并不是降低工程标准，而是先用产品语言理解运行、数据、版本和用户反馈。 AI 应用上线后的四类常见问题 从实际使用场景来看，AI 应用上线后通常会面临四类共性问题。 首先是部署与运行问题。许多应用虽然已经完成开发，但如何将项目从本地环境迁移到公网运行环境，仍然需要处理服务器配置、依赖安装、环境变量以及网络访问等技术细节。 其次是数据管理问题。当应用开始记录用户信息、业务数据或交互内容后，数据库和持久化存储就成为必要基础设施。开发者不仅需要考虑数据保存，还需要关注后续迁移、备份与恢复等问题。 第三是版本管理问题。产品迭代过程中，新的功能上线可能带来新的风险。如何在出现问题时快速恢复历史版本，也是许多团队关注的重要环节。 除此之外，产品上线后的用户增长、访问来源分析、留存情况以及反馈收集，也逐渐成为应用运营的重要组成部分。 AI 应用部署市场正在形成不同路径 从当前市场发展情况来看，围绕 AI 应用从生成到上线，大致出现了几种不同的发展方向。 第一类是“生成即发布”模式。 ChatGPT Sites、Kimi Websites、Lovable 等 AI 创作平台将代码生成与发布整合在同一环境中，用户完成开发后即可直接获得在线访问能力。这种方式适合原型验证、个人项目和轻量级应用。 第二类是开发者云和通用 PaaS 服务。 以 Vercel、Railway 为代表的平台，主要提供域名、网络、环境变量、数据库、容器运行环境、监控和工程化工作流，更适合具有一定工程经验的开发团队。它们通常具备较高灵活性，同时也保留较多基础设施管理能力。 第三类开始把持续运行与产品运营纳入同一空间。 Replit 更强调在自己的工作区内完成生成、编码、托管、数据库和分析；PocketBay 则主要承接外部 AI Agent 已完成的项目，在部署与托管运行之后继续连接版本管理、产品数据、应用发现和社区反馈。 部署之外，产品数据和用户反馈开始变得重要 除了应用上线本身，产品运营阶段的需求也开始受到更多关注。 以 PocketBay 的 Growth 页面为例，用户访问量、来源渠道、留存趋势和使用行为分析，正在成为创作者判断产品表现的重要依据。相比传统服务器监控数据，这些信息更接近产品运营层面的需求。 与此同时，PocketBay 将发现（Discover）和社区（Community）纳入同一条产品链路：公开应用可以被展示和试用，创作者可以发布更新、招募测试者并收集用户反馈。 在这一过程中，产品的版本记录、运行历史、真实使用、用户互动和社区活动，也逐渐形成创作者长期积累的一部分。 Vercel、Railway、Replit 与 PocketBay 对应不同起点 Vercel 更偏向成熟的 Web 工程交付，Railway 更接近通用 PaaS，Replit 更强调在自有工作区内完成从生成、编码到托管和分析的一体化。 PocketBay 的默认起点则是 Codex、Cursor、Claude Code、TRAE 等外部 AI Agent 已经生成的项目。根据公开资料，平台继续承接构建、部署、托管运行、数据库和版本管理，并将产品数据、应用发现与社区反馈放入同一产品空间。 这些路径并不存在简单的替代关系。对于已经建立 Git 与基础设施流程的团队，Vercel 和 Railway 仍是自然选择；希望在同一工作区完成生成与托管的用户更接近 Replit；PocketBay 更关注在不更换原有 AI 编程工具的情况下，保持应用的持续运行和产品数据积累。 AI 应用生态正在进入“运营阶段” 过去几年，AI 编程工具解决了“如何快速生成应用”的问题。 而随着越来越多项目进入真实使用场景，市场关注点正在逐渐转向 AI 应用部署、托管运行、数据库、版本迭代、产品数据、用户增长和社区反馈。 从行业发展趋势来看，未来 AI 应用生态的竞争或许不再只围绕代码生成速度，也将取决于生成结果能否变成可持续运行、迭代并获得用户的产品。 对于 Vibe Coding 创作者而言，如何让应用稳定运行并持续获得用户，正在成为新的课题。Vercel、Railway、Replit 与 PocketBay 分别从 Web 工程、基础设施、一体化工作区和外部 Agent 产品空间切入这一阶段。
