大四学生、十天Vibe Coding（记者注：通过自然语言描述需求并与AI协作完成代码编写、测试和运行的编程方式），3个月拿下3000万投资……这几个词放一块，是不是觉得不可思议？

但这真实发生了！一款用AI预测世界的开源MiroFish，前两日登顶Github Trending榜。

研发者BaiFu（本名郭航江），是一名大四学生。在MiroFish之前，他还做了个项目BettaFish——一款多智能体舆情分析助手，也是他的毕业设计。然而，开源之后，短期内在Github上热度暴涨。

让人想都不敢想的是，这两个项目都是他只花了10天Vibe Coding出来的。新民晚报记者获悉，郭航江目前已经得到了盛大集团创始人、天桥脑科学研究院创始人陈天桥的关注，MiroFish也拿下了3000万元人民币的投资。

用AI预测未来，真的能行！

MiroFish是一款AI预测引擎，它可以通过提取现实世界的种子信息（如突发新闻、政策草案、金融信号），自动构建出高保真的平行数字世界。

在此空间内，成千上万个具备独立人格、长期记忆与行为逻辑的智能体进行自由交互与社会演化。你可透过“上帝视角”动态注入变量，精准推演未来走向——让未来在数字沙盘中预演，助决策在百战模拟后胜出。

MiroFish具体是怎么运作的？郭航江的展示也很大胆——红楼梦续写失传结局。

第一步是图谱构建，首先上传《红楼梦》前80回的原著内容，并输入提示词，让模型基于文本特征和人物性格进行逻辑推演。系统就根据15万字的原著，生成了庞大的人物关系图谱，共有905个实体节点，3822条关系边。可以发现关系网最核心的角色就是宝玉，且他和其他几个节点，如黛玉、宝钗、贾母、袭人等都有数量最多的关系边。点开每个节点也可以看到角色的详细介绍，以及角色在故事中发生的最新事件的总结。

第二步是环境搭建，这一步会抽取角色的实体关系，生成人设，并根据你的需求设定模拟的核心参数。在这一步提取出了580个人设，也就是预计生成580个Agent。点击每一个人设，都能看到人物在故事中的全景经历、独特记忆、行为模式、社会关系网络等等。

接下来系统会生成双平台模拟配置，初始激活事件与激活话题，并开始模拟。在这里，经过30轮的双世界模拟后，500余个Agent总共进行了将近2000个活动。

有意思的是，它预测的部分结局和现在《红楼梦》的结局也基本吻合：比如黛玉焚稿断情、湘莲削发出家。

在郭航江看来，MiroFish很适合用来模拟预测重大社会事件的走向、分析大公司的战略动向，甚至分析文学作品的复杂人物关系和续写结局。

他还展示了自己的花销情况，从第一步开始到模拟结束，后台大约消耗了14元。不过他也直言这个项目还有些缺点，如果文本量输入过大的话，输出结果可能会有中英文混杂的情况，后续会进一步优化这个问题。

花时间最多的是市场调研和技术选型

事实上，在BettaFish火了之后，郭航江就收到了无数来自大厂的Offer，投资或合作邀约。他还写了一篇文章分享背后的全过程，最直观的感受是：市场在疯狂寻找能把AI用成生产力的人。

很多人让他分享Vibe Coding教程，他说做不出来，原因是技术变化太快了，快到你今天总结出来的范式，下个月可能就失效。不过他还是分享了不少Vibe Coding的心得：比如，时间花得最多的环节是市场调研和技术选型，先弄明白“为什么做、做给谁、怎么做”，然后再指挥AI去干活。

他分享了几个经验：第一，多Agent并行做同一个任务，然后再挑一个最优的推进——你会非常直观地摸到每个模型的能力边界，它擅长什么、怕什么、在哪些地方容易“自信但跑偏”、你该怎么跟它配合，知道工具的能力边界，是驾驭它的第一步。第二，越是高速，越需要做好“刹车系统”，简单来说，用git做好代码管理，以及写好文档——防止改了A影响B，最后整个项目失控。第三，对于一个真正的“项目”来说，深度的人机协作与代码审核非常重要，郭航江会一行行审计AI写的代码，还会尽量跟着它的执行过程去看，了解AI为什么这么思考。

“小孩哥”还很大方地分享了几个做开源项目的点，包括“个人开发者，要从垂直领域来，到大众中去”“不要追求大而全，做减法，实践中不断修正自己的定位”“营销推广可以不多，但一定要提前准备好能让‘别人帮你宣传’的素材”等。

Vibe Coding打造“超级个体”，真的能成！

“Vibe Coding打造超级个体这件事，我越来越确信：真的能成，而且会越来越好！”郭航江感慨。

在BettaFIsh爆火之后，他就已经感受到，国内市场对于手握AI、充满创造力、能把东西做出来的年轻人，需求到底有多迫切。

“越早去探索‘超级个体’这条路，成功概率越大，尤其对大学生而言更是如此。”郭航江说，“我们严重低估了传统行业、半互联网行业对AI变革的决心；此外，爆火之后，我感受到了投资人对‘00后AI人’、对‘超级个体’那种几乎溢出来的热情。”

郭航江坦言，BettaFIs爆火后第一个砸向自己的，其实是压力。他不敢打开邮箱，也不敢回复私信——一边怕错过机会，一边又害怕直面机会。仅一周就瘦了十斤，人也很明显地憔悴了。后来，他慢慢想通，先把项目稳住，把能解决的问题解决，再去面对外界的声音和邀请。

大四学生、十天Vibe Coding（记者注：通过自然语言描述需求并与AI协作完成代码编写、测试和运行的编程方式），3个月拿下3000万投资……这几个词放一块，是不是觉得不可思议？

但这真实发生了！一款用AI预测世界的开源MiroFish，前两日登顶Github Trending榜。

研发者BaiFu（本名郭航江），是一名大四学生。在MiroFish之前，他还做了个项目BettaFish——一款多智能体舆情分析助手，也是他的毕业设计。然而，开源之后，短期内在Github上热度暴涨。

让人想都不敢想的是，这两个项目都是他只花了10天Vibe Coding出来的。新民晚报记者获悉，郭航江目前已经得到了盛大集团创始人、天桥脑科学研究院创始人陈天桥的关注，MiroFish也拿下了3000万元人民币的投资。

用AI预测未来，真的能行！

MiroFish是一款AI预测引擎，它可以通过提取现实世界的种子信息（如突发新闻、政策草案、金融信号），自动构建出高保真的平行数字世界。

在此空间内，成千上万个具备独立人格、长期记忆与行为逻辑的智能体进行自由交互与社会演化。你可透过“上帝视角”动态注入变量，精准推演未来走向——让未来在数字沙盘中预演，助决策在百战模拟后胜出。

MiroFish具体是怎么运作的？郭航江的展示也很大胆——红楼梦续写失传结局。

第一步是图谱构建，首先上传《红楼梦》前80回的原著内容，并输入提示词，让模型基于文本特征和人物性格进行逻辑推演。系统就根据15万字的原著，生成了庞大的人物关系图谱，共有905个实体节点，3822条关系边。可以发现关系网最核心的角色就是宝玉，且他和其他几个节点，如黛玉、宝钗、贾母、袭人等都有数量最多的关系边。点开每个节点也可以看到角色的详细介绍，以及角色在故事中发生的最新事件的总结。

第二步是环境搭建，这一步会抽取角色的实体关系，生成人设，并根据你的需求设定模拟的核心参数。在这一步提取出了580个人设，也就是预计生成580个Agent。点击每一个人设，都能看到人物在故事中的全景经历、独特记忆、行为模式、社会关系网络等等。

接下来系统会生成双平台模拟配置，初始激活事件与激活话题，并开始模拟。在这里，经过30轮的双世界模拟后，500余个Agent总共进行了将近2000个活动。

有意思的是，它预测的部分结局和现在《红楼梦》的结局也基本吻合：比如黛玉焚稿断情、湘莲削发出家。

在郭航江看来，MiroFish很适合用来模拟预测重大社会事件的走向、分析大公司的战略动向，甚至分析文学作品的复杂人物关系和续写结局。

他还展示了自己的花销情况，从第一步开始到模拟结束，后台大约消耗了14元。不过他也直言这个项目还有些缺点，如果文本量输入过大的话，输出结果可能会有中英文混杂的情况，后续会进一步优化这个问题。

花时间最多的是市场调研和技术选型

事实上，在BettaFish火了之后，郭航江就收到了无数来自大厂的Offer，投资或合作邀约。他还写了一篇文章分享背后的全过程，最直观的感受是：市场在疯狂寻找能把AI用成生产力的人。

很多人让他分享Vibe Coding教程，他说做不出来，原因是技术变化太快了，快到你今天总结出来的范式，下个月可能就失效。不过他还是分享了不少Vibe Coding的心得：比如，时间花得最多的环节是市场调研和技术选型，先弄明白“为什么做、做给谁、怎么做”，然后再指挥AI去干活。

他分享了几个经验：第一，多Agent并行做同一个任务，然后再挑一个最优的推进——你会非常直观地摸到每个模型的能力边界，它擅长什么、怕什么、在哪些地方容易“自信但跑偏”、你该怎么跟它配合，知道工具的能力边界，是驾驭它的第一步。第二，越是高速，越需要做好“刹车系统”，简单来说，用git做好代码管理，以及写好文档——防止改了A影响B，最后整个项目失控。第三，对于一个真正的“项目”来说，深度的人机协作与代码审核非常重要，郭航江会一行行审计AI写的代码，还会尽量跟着它的执行过程去看，了解AI为什么这么思考。

“小孩哥”还很大方地分享了几个做开源项目的点，包括“个人开发者，要从垂直领域来，到大众中去”“不要追求大而全，做减法，实践中不断修正自己的定位”“营销推广可以不多，但一定要提前准备好能让‘别人帮你宣传’的素材”等。

Vibe Coding打造“超级个体”，真的能成！

“Vibe Coding打造超级个体这件事，我越来越确信：真的能成，而且会越来越好！”郭航江感慨。

在BettaFIsh爆火之后，他就已经感受到，国内市场对于手握AI、充满创造力、能把东西做出来的年轻人，需求到底有多迫切。

“越早去探索‘超级个体’这条路，成功概率越大，尤其对大学生而言更是如此。”郭航江说，“我们严重低估了传统行业、半互联网行业对AI变革的决心；此外，爆火之后，我感受到了投资人对‘00后AI人’、对‘超级个体’那种几乎溢出来的热情。”

郭航江坦言，BettaFIs爆火后第一个砸向自己的，其实是压力。他不敢打开邮箱，也不敢回复私信——一边怕错过机会，一边又害怕直面机会。仅一周就瘦了十斤，人也很明显地憔悴了。后来，他慢慢想通，先把项目稳住，把能解决的问题解决，再去面对外界的声音和邀请。

大四学生、十天Vibe Coding（记者注：通过自然语言描述需求并与AI协作完成代码编写、测试和运行的编程方式），3个月拿下3000万投资……这几个词放一块，是不是觉得不可思议？

但这真实发生了！一款用AI预测世界的开源MiroFish，前两日登顶Github Trending榜。

研发者BaiFu（本名郭航江），是一名大四学生。在MiroFish之前，他还做了个项目BettaFish——一款多智能体舆情分析助手，也是他的毕业设计。然而，开源之后，短期内在Github上热度暴涨。

让人想都不敢想的是，这两个项目都是他只花了10天Vibe Coding出来的。新民晚报记者获悉，郭航江目前已经得到了盛大集团创始人、天桥脑科学研究院创始人陈天桥的关注，MiroFish也拿下了3000万元人民币的投资。

用AI预测未来，真的能行！

MiroFish是一款AI预测引擎，它可以通过提取现实世界的种子信息（如突发新闻、政策草案、金融信号），自动构建出高保真的平行数字世界。

在此空间内，成千上万个具备独立人格、长期记忆与行为逻辑的智能体进行自由交互与社会演化。你可透过“上帝视角”动态注入变量，精准推演未来走向——让未来在数字沙盘中预演，助决策在百战模拟后胜出。

MiroFish具体是怎么运作的？郭航江的展示也很大胆——红楼梦续写失传结局。

第一步是图谱构建，首先上传《红楼梦》前80回的原著内容，并输入提示词，让模型基于文本特征和人物性格进行逻辑推演。系统就根据15万字的原著，生成了庞大的人物关系图谱，共有905个实体节点，3822条关系边。可以发现关系网最核心的角色就是宝玉，且他和其他几个节点，如黛玉、宝钗、贾母、袭人等都有数量最多的关系边。点开每个节点也可以看到角色的详细介绍，以及角色在故事中发生的最新事件的总结。

第二步是环境搭建，这一步会抽取角色的实体关系，生成人设，并根据你的需求设定模拟的核心参数。在这一步提取出了580个人设，也就是预计生成580个Agent。点击每一个人设，都能看到人物在故事中的全景经历、独特记忆、行为模式、社会关系网络等等。

接下来系统会生成双平台模拟配置，初始激活事件与激活话题，并开始模拟。在这里，经过30轮的双世界模拟后，500余个Agent总共进行了将近2000个活动。

有意思的是，它预测的部分结局和现在《红楼梦》的结局也基本吻合：比如黛玉焚稿断情、湘莲削发出家。

在郭航江看来，MiroFish很适合用来模拟预测重大社会事件的走向、分析大公司的战略动向，甚至分析文学作品的复杂人物关系和续写结局。

他还展示了自己的花销情况，从第一步开始到模拟结束，后台大约消耗了14元。不过他也直言这个项目还有些缺点，如果文本量输入过大的话，输出结果可能会有中英文混杂的情况，后续会进一步优化这个问题。

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事实上，在BettaFish火了之后，郭航江就收到了无数来自大厂的Offer，投资或合作邀约。他还写了一篇文章分享背后的全过程，最直观的感受是：市场在疯狂寻找能把AI用成生产力的人。

很多人让他分享Vibe Coding教程，他说做不出来，原因是技术变化太快了，快到你今天总结出来的范式，下个月可能就失效。不过他还是分享了不少Vibe Coding的心得：比如，时间花得最多的环节是市场调研和技术选型，先弄明白“为什么做、做给谁、怎么做”，然后再指挥AI去干活。

他分享了几个经验：第一，多Agent并行做同一个任务，然后再挑一个最优的推进——你会非常直观地摸到每个模型的能力边界，它擅长什么、怕什么、在哪些地方容易“自信但跑偏”、你该怎么跟它配合，知道工具的能力边界，是驾驭它的第一步。第二，越是高速，越需要做好“刹车系统”，简单来说，用git做好代码管理，以及写好文档——防止改了A影响B，最后整个项目失控。第三，对于一个真正的“项目”来说，深度的人机协作与代码审核非常重要，郭航江会一行行审计AI写的代码，还会尽量跟着它的执行过程去看，了解AI为什么这么思考。

“小孩哥”还很大方地分享了几个做开源项目的点，包括“个人开发者，要从垂直领域来，到大众中去”“不要追求大而全，做减法，实践中不断修正自己的定位”“营销推广可以不多，但一定要提前准备好能让‘别人帮你宣传’的素材”等。

Vibe Coding打造“超级个体”，真的能成！

“Vibe Coding打造超级个体这件事，我越来越确信：真的能成，而且会越来越好！”郭航江感慨。

在BettaFIsh爆火之后，他就已经感受到，国内市场对于手握AI、充满创造力、能把东西做出来的年轻人，需求到底有多迫切。

“越早去探索‘超级个体’这条路，成功概率越大，尤其对大学生而言更是如此。”郭航江说，“我们严重低估了传统行业、半互联网行业对AI变革的决心；此外，爆火之后，我感受到了投资人对‘00后AI人’、对‘超级个体’那种几乎溢出来的热情。”

郭航江坦言，BettaFIs爆火后第一个砸向自己的，其实是压力。他不敢打开邮箱，也不敢回复私信——一边怕错过机会，一边又害怕直面机会。仅一周就瘦了十斤，人也很明显地憔悴了。后来，他慢慢想通，先把项目稳住，把能解决的问题解决，再去面对外界的声音和邀请。

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MiroFish具体是怎么运作的？郭航江的展示也很大胆——红楼梦续写失传结局。

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有意思的是，它预测的部分结局和现在《红楼梦》的结局也基本吻合：比如黛玉焚稿断情、湘莲削发出家。

在郭航江看来，MiroFish很适合用来模拟预测重大社会事件的走向、分析大公司的战略动向，甚至分析文学作品的复杂人物关系和续写结局。

他还展示了自己的花销情况，从第一步开始到模拟结束，后台大约消耗了14元。不过他也直言这个项目还有些缺点，如果文本量输入过大的话，输出结果可能会有中英文混杂的情况，后续会进一步优化这个问题。

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很多人让他分享Vibe Coding教程，他说做不出来，原因是技术变化太快了，快到你今天总结出来的范式，下个月可能就失效。不过他还是分享了不少Vibe Coding的心得：比如，时间花得最多的环节是市场调研和技术选型，先弄明白“为什么做、做给谁、怎么做”，然后再指挥AI去干活。

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“小孩哥”还很大方地分享了几个做开源项目的点，包括“个人开发者，要从垂直领域来，到大众中去”“不要追求大而全，做减法，实践中不断修正自己的定位”“营销推广可以不多，但一定要提前准备好能让‘别人帮你宣传’的素材”等。

Vibe Coding打造“超级个体”，真的能成！

“Vibe Coding打造超级个体这件事，我越来越确信：真的能成，而且会越来越好！”郭航江感慨。

在BettaFIsh爆火之后，他就已经感受到，国内市场对于手握AI、充满创造力、能把东西做出来的年轻人，需求到底有多迫切。

“越早去探索‘超级个体’这条路，成功概率越大，尤其对大学生而言更是如此。”郭航江说，“我们严重低估了传统行业、半互联网行业对AI变革的决心；此外，爆火之后，我感受到了投资人对‘00后AI人’、对‘超级个体’那种几乎溢出来的热情。”

郭航江坦言，BettaFIs爆火后第一个砸向自己的，其实是压力。他不敢打开邮箱，也不敢回复私信——一边怕错过机会，一边又害怕直面机会。仅一周就瘦了十斤，人也很明显地憔悴了。后来，他慢慢想通，先把项目稳住，把能解决的问题解决，再去面对外界的声音和邀请。

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“越早去探索‘超级个体’这条路，成功概率越大，尤其对大学生而言更是如此。”郭航江说，“我们严重低估了传统行业、半互联网行业对AI变革的决心；此外，爆火之后，我感受到了投资人对‘00后AI人’、对‘超级个体’那种几乎溢出来的热情。”

郭航江坦言，BettaFIs爆火后第一个砸向自己的，其实是压力。他不敢打开邮箱，也不敢回复私信——一边怕错过机会，一边又害怕直面机会。仅一周就瘦了十斤，人也很明显地憔悴了。后来，他慢慢想通，先把项目稳住，把能解决的问题解决，再去面对外界的声音和邀请。