龙虾凉了，Vibe Working火了

程序员的AI效率武器，正在变成所有人的生产力工具。

一周前，月之暗面的工程师打开Kimi Code，让AI辅助完成了新版的Kimi电脑客户端。现在，Kimi电脑客户端上新增了Work模式，等你给它布置任务。

它，是一个跑在你自己电脑上的本地“Agent”，它能直接读你的本地文件，操作你的浏览器，也能带着你的登录状态继续干活。

选择Agent集群模式，一声令下，它会把任务拆成多路同时推进，最多的时候，它可以派出高达300个子Agent并行运转。

能精准筛选并检验AI概念股的成色，能输出深度广度兼备的英伟达投资研报，能打开港交所官网帮你查新股该不该打，能读你的飞书日历、3分钟帮你搞定周报……

用了几天之后你会发现，自己的角色正在悄悄改变：你不再是那个需要什么事都亲力亲为的人了——你变成了给方向的人，拆解和执行交给AI，让你体会到“Vibe Working”的快感。

过去四个月，Anthropic、OpenAI们先后做了类似的决定：把原本面向程序员的Coding Agent能力，交给所有人。

OpenAI最新数据显示，Codex增长最快的用户群体不是程序员，而是做报告、做表格的知识工作者，涌入速度是程序员的三倍。

到底好不好用？

我们前后测了认真测试了数十个任务，覆盖金融投研、数据分析、日常办公等场景。篇幅所限，挑几个印象最深的展开说。

（1）从选方向到验真假：70家AI概念股全链路筛选、审查

说实话，这个任务的工作量和难度相当大，专业分析师或者老股民来做也得掉层皮。

我们给Kimi Work下了一个结构化的任务brief——四个阶段，每个阶段有明确目标和数据源指定：先从市场热度出发选出最值得关注的AI概念方向，再拉取相关公司清单，然后用同花顺和天眼查双数据源逐家交叉验证概念含金量，最后输出评分和审计报告。

brief给完，整个执行过程我们没有再介入过一次。

Kimi Work先扫了8个AI细分方向的近期热度——涨幅、资金净流入、券商研报覆盖密度、政策催化，四个维度逐一拉了数据。光通信指数两年累计涨幅超过470%，新易盛单日主力净流入14.32亿，字节跳动2026年AI基建预算2000亿——值得一提的是，由于Kimi Work内置了专业金融数据源，所以这些数字是它从同花顺和公开信源里拉出来的，专业度非常高。

分析完第一波数据后，它从近期的8个热门方向里它选了AI光模块/CPO、AI算力/服务器、具身智能/人形机器人三大主要方向，派出多路agent进行下一步研究。

这个过程中，选了什么、为什么选，排除了什么、为什么排除，都写得清楚。比如AI应用方向被排除，理由是"商业化进度低于预期，蹭概念比例最高"——这个判断跟当下市场的主流共识基本吻合。

接下来，它从同花顺板块成分股里拉出70家公司，部署了3个子代理按方向分工，并行做天眼查五维验证：经营范围关键词、子公司和参股公司、发明专利、招投标中标记录、政府补贴，每家公司五个维度逐一分析。

最终，Kimi Work交付了3份Excel和一份18页的PDF审计报告。每家公司都有一个0到10分的概念含金量评分。31%的公司拿到9-10分，43%拿到7-8分，23%概念沾边，还有两家4分以下——比如广和通，主营无线通信模组，跟光模块没有任何实质关联，五个验证维度零命中。另一端是中际旭创，800G光模块全球龙头，专利超3000项，英伟达和字节跳动的核心供应商，五个维度全部命中。

这个任务真正让我们意外的不是结果本身——是全程自主决策的完整度。从"选什么方向"到"验哪些维度"，没有一步是我们中途指导的，而且效果非常出色。

（2）一句话出英伟达研报

这个任务相对简单一些，也更日常一些，让Kimi Work用内置金融数据源，分析英伟达，出一份深度研报。

随后，Kimi Work从Yahoo Finance拉了英伟达近两年的季度财务数据，搭了6章结构逐章写完：业务全景、季度财务趋势、业务线拆分、AI算力需求展望、A股产业链映射、估值简评。

而它的产出让我盯着电脑看了很久——毛利率从FY25 Q1的60.5%一路修复到Q4的75%，报告没有只甩数字，而是逐季给了因果解释：新架构产品mix提升、数据中心毛利高于游戏、规模效应释放。业务线拆分精确到数据中心89.72%、游戏7.43%。关键数据附了脚注（[^1]到[^13]），可以追到原始来源。

正文之外，它还给了一份Excel底稿，6个工作表：季度财务、业务线含饼图、股价走势含折线图、A股产业链映射、估值数据，格式和投行datasheet基本对标。

（3）港股打新：让AI替你操作浏览器查

WebBridge是Kimi Work的一个独特能力——它可以直接操控你正在使用的浏览器，带着你自己的登录状态去完成网页操作。这个测试就是想看它调取浏览器的能力，以及在真实金融网站上的表现。

Kimi Work通过WebBridge打开港交所官网，抓取了近期5只新股的信息，然后逐只做了三层分析：同花顺查财务面，天眼查查实控人背景（年龄、籍贯、对外投资、有无对赌），最后给出打新建议。

它将部分公司被标记为"谨慎参与"——现金流紧张，上市前突击分红，对赌协议临近触发，主力产品收入下滑；对于另一家公司，也会被建议"等更好的位置"——业绩增长强劲但H股折价空间只有21%，性价比不够。

这件事的价值在于：券商APP会告诉你这周有哪些新股可以打，但实控人有没有对赌协议、有没有突击分红、H/A折价空间够不够——这些判断需要你自己去港交所、天眼查、同花顺之间来回翻。现在5分钟，一次性做完。

（4）3分钟搞定所有人最讨厌的周报

做完一波测试，我心血来潮：要么测一个让每个上班族都头疼的事：写周报吧。

于是，我看到Kimi Work用WebBridge打开了我们Chrome里已登录的飞书，读了本周日历上的会议，又扫了一遍桌面上这周改过的文件，推断出我们这周干了什么。

3分钟后，它交付了一份结构完整的周报：5项主要工作（按重要性排序）、参加的会议及简要结论、本周产出文件列表、下周初步计划。数据来源写得很透明——哪些是从日历同步的，哪些是从文件扫描推断的，附录里全部列出。

做完之后，我们还可以通过Kimi Work把这个流程固化为一个skill，下次说"帮我写周报"，同一套流程直接触发。

现在，写周报我已经完全离不开Kimi Work了。

甚至，Kimi Work也是AI写的

Kimi Work的Mac和Windows客户端是Kimi的工程师一周写完的。

更准确地说——是在Kimi自家AI的帮助下，一周写完的。

月之暗面的工程师打开自家的Coding Agent Kimi Code，用自然语言描述需求，K2.6模型接手执行：连续编码13个小时，自主调用工具超过4000次。一周后两个平台交付，5万多行代码，92%由AI自主生成。

一个Agent写了另一个Agent。这件事本身就是Kimi Work能力的底牌——写出它的那个Coding Agent引擎，现在就跑在它的内核里。

程序员用Kimi Code写代码，你用Kimi Work做调研、出报告、查数据。底层是同一个K2.6，同一套任务拆解和工具调用机制，差别只有表层UI界面的皮肤。

K2.6是月之暗面最新的万亿参数模型，在SWE-Bench Pro上跑出了58.6%，和OpenAI GPT-5.4的57.7%基本持平。300个子Agent的并行调度不是后天拼上去的功能——K2.6从训练阶段就引入了专门的并行奖励机制，让模型学会什么时候该拆任务、怎么分配、如何防止空转。并行是从底层长出来的本事。

做通用Agent这件事，模型公司有天然优势。模型和运行环境得深度配合——模型得知道什么时候该调什么工具，环境得知道模型需要什么上下文。同时控制两端的公司，做得出外部开发者拿API拼接很难达到的协同。OpenAI把Codex并入ChatGPT、Anthropic推出Claude Cowork，走的都是这条路。

当然，Kimi Work今天还不够成熟。

我们在另一个测试里碰到了明确的边界：做宁德时代六维度投资尽调时，6个并行子代理有4个首次超时——300秒没有响应。主代理自动切到逐个执行模式接管，20分钟后全部完成。不算优雅，但兜底机制在工作。AI概念审计覆盖了70家公司，同花顺相关板块实际有151家——是精选深度验证，不是全量扫描。这是效率和质量之间的取舍，真人研究员在时间有限的时候也会做同样的选择。

月之暗面说，Kimi Work"正以一天N版的速度迭代中"。我们测试期间几天内确实感受到了稳定性的提升。K2.6的底层能力经得起基准检验，产品在快速打磨中。

回到最开始那个判断：程序员的AI效率武器，正在变成所有人的生产力工具。

程序员用Vibe Coding把自己的效率拉高了好几倍。现在，同样的引擎坐在你的桌面上，等你给方向。你说一句话，300个Agent替你跑。

而这种神奇的体验，或许就是Vibe Working的雏形。现在的它，还在初期，还不那么完美，但方向，已然不可逆了。

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