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讨论了在抖音AI赛道使用vibe coding快速起号，介绍了开源项目Rainform，将降雨数据可视化为交互式3D粒子雨景。
人工智能正在通过实现更快的漏洞检测来改变开源安全，同时也通过“vibe coding”引入新风险，这可能重新引入不安全的代码；Linux Foundation 的 Hilary Carter 讨论了这种二元性。
一位开发者讲述了 Apple 的 App Store 如何因为截图没有展示实际使用中的应用而拒绝了他们的更新，并讨论了由于大量 vibe-coded 应用的涌现而导致的审核流程压力日益增大。
本文讨论了使用 AI 代理进行 'vibe coding' 的兴起，其对代码质量和开发者理解的风险，并呼吁重新思考软件工程实践，以超越仅仅从意图生成代码。
推文展示了通过Vibe Coding用AI创建3D虚拟小人个人网站，强调人+AI协作的价值。
Codeberg e.V. 成员投票决定禁止将用户数据用于LLM训练，并禁止“氛围编码”项目，理由是这会损害自由软件生态系统。
介绍ICAE-Bench，一个用于在交互式项目构建环境中评估编码智能体的基准测试，通过自动化用户智能体模拟模糊产品需求，并整合标准化黑盒测试和多维度诊断。
YouTube engineers built a mirrored version of the platform using AI Studio to accelerate AI prototyping, reducing validation from quarters to weeks.
Jeff Geerling 使用 Claude 生成了 MicroPython 代码，制作了一个 GPS 时间徽章，并在 Open Sauce 大会上记录了 GPS 数据。该项目展示了 AI 辅助开发硬件和数据可视化的能力。
文章指出很多人在做产品或vibe coding时不知道GitHub上已有现成项目，并推荐了五个第三方精选社区（如HelloGitHub、GitHubDaily等）帮助发现优质开源项目。
详细演示了如何使用 Google 的 Agents CLI 评估技能来检测和修复 RAG 代理中的“vibe coding”漏洞，并通过一个真实示例说明 Claude Code 如何帮助创建自定义评分标准，并将测试分数从 19/33 提高到 30/33。
作者的手绘故事开源项目意外登上了GitHub黑马榜单，这是其首次使用Codex进行vibe coding开发的项目，感谢大家的关注。
AgiRay1015 发布了系列第六本《关于 Vibe Coding 的 100 个问题》，这是一本面向非程序员、教他们用一句话让 AI 做出 App、网站等的指南，包含 100 个问题和 3.7 万字。
Kevin Bass 主张快速将 'vibe code slop' 投入生产，认为未来的人工智能模型将负责架构改进，从而解放人类。
一份关于如何使用TradingView MCP和Claude Code在Pine Script中创建自定义交易指标的指南，无需技术技能。
这是一篇评论，讨论软件工程师应如何意识到自己何时在进行“氛围编码”（AI辅助编码），并指出在开发实践中存在类似模型的锯齿状专业知识。
Paul Graham 指出，即使在“vibe coding”这个术语出现之前，编程就已经倾向于安装和配置他人编写的代码，而无需阅读源代码。