20 岁大学生，10 天 VibeCoding，盛大 3000 万投资。

几个要素摆在一起，让人直呼：What???

你没看错，这是一个用 AI 预测世界的开源项目，名叫MiroFish，刚迅速登顶 Github Trending 榜。其 Star 数从 1 月底开始暴涨，目前已突破 5.7k。

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（如突发新闻等），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。你可以在系统内动态注入变量，精准推演未来走向。

在作者给出的 case 中，有根据红楼梦前 80 回预测失传结局、摩尔线程大规模融资后的战略演进与市场影响分析等等。

它非常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。

emm ……所以可以拿来续写一下《龙族》的结尾吗（doge）

在 MiroFish 之前，作者还做了一个开源项目叫微舆 BettaFish，是一个多 Agent 舆情分析助手。这个项目一开始只是作者的毕设，结果开源之后在 GitHub 上一周爆涨了 20k star。

更让人大跌眼镜的是，这两个项目都是他只花了 10 天 Vibe Coding出来的。

目前，作者已经得到了盛大集团创始人陈天桥的关注，并其邀请下加入了盛大。在陈天桥的大力支持下，MiroFish 已经拿到3000 万人民币的投资。

MiroFish：用 AI 预测未来

MiroFish 其实是前作 BettaFish 的一个延续。

BettaFish 用于舆情分析，输入一个热点话题，它会开启全网自动搜索，从各大社媒平台获取相关信息，接着让多 Agent 团队协作，基于信息进行总结、碰撞，最后输出一份详尽的舆情分析报告。

而 MiroFish 则想在此基础上更进一步：把分析的终点，变成预测的起点，从原始数据到智能决策，形成真正的闭环。通过多 Agent 来模拟现实中的人，形成社交网络，进一步推演事件的发展走向。

听起来是有那么一点酷炫。

我们以作者演示的 " 红楼梦续写失传结局 " 为例，看看 MiroFish 具体是怎么运作的。

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。

这一步是从种子信息中提取关键实体和关系，并利用时序 GraphRAG给每个智能体注入独特的背景和记忆。

接着系统就根据 15 万字的原著，生成了一个庞大的人物关系图谱。共有 905 个实体节点，3822 条关系边。

可以看到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。如黛玉的最新事件就是第 76 回的 " 冷月葬诗魂 "。

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。

在这里总共提取出了 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。

比如贾代儒是宁荣二府所属贾家义塾的塾师，年约 72 岁，一生奉行 " 程朱理学 "，以修身齐家为本，坚决维护传统伦理，反对放纵欲望、荒废学业。亲历贾家数代子弟兴衰，目睹贾府由盛转衰之兆。

甚至连 MBTI 都有……贾代儒是 ISTJ，不 er，这也太细了吧。

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，五百多个 Agent 总共进行了将近 2000 个活动。左侧是模拟后的人物关系图谱，右侧则显示每个人物具体的活动内容和发表言论，串起来就是新的剧情。

每个智能体之间会有引用、评论的关系，比如素云描述了昨日搜捡大观园的情形，接下来甄士隐就回复了她的内容，评价 " 命如草芥，世事无常，不过如此 "。

接着还可以生成整体的事件推演报告，有些观点写得还挺不错，比如 " 大观园的崩溃并非偶然悲剧，而是礼法结构与个体命运共振瓦解的必然过程 "。

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。

另外，还可以与模型进行互动，比如直接问它 " 在大观园被抄后，宝玉后续剧情是怎样的 "。

不同于高鹗续本中宝玉参加了科举考试，这个模型给出的结局是他在连番打击下精神遭受重创，随疯道人而去，不知所踪。

作者还展示了自己的花销情况，从第一步开始到模拟结束，后台大约只消耗了 14 块钱。

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。

VibeCoding 打造超级个体，真的能成

自从第一个项目 BettaFish 火了之后，作者就收到了无数邮件，大厂 offer、投资、合作邀约比比皆是，一度挤爆了他的邮箱。

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。

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。

很多人让他分享 VibeCoding 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 VibeCoding 的心得：比如，时间花的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。

他的落地流程是：figma 画草图，用 AI 不断抽卡打磨→ Google AI Studio 做前端 demo →把页面补进项目文档，再把任务拆成模块，交给 AI IDE 分批开发。

前端他推荐 Gemini 3 Pro，非常有 " 灵气 "，适合前端页面初始化、页面美化、交互细节打磨等等。后端的工程结构、接口设计、稳定性改造则交给 Claude。

他还分享了几个经验：第一，多 agent 并行做同一个任务，然后你再挑一个最优的推进。如果不太考虑成本的话，这样做效率飞快。

我经常在开发某个模块时，同时开 8 个 agent 干一样的活，token 消耗确实巨大，但效率提升也是实打实的。

更重要的是，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，最后整个项目乱套。

第三，对于一个真正的 " 项目 " 来说，深度的人机协作与 code review非常重要。他会一行行审计 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。

很多 bug 的根源不是某一行写错，而是它在某个关键观点上走偏了；你把那个误区纠正了，后面很多问题会一起消失。更妙的是，你在读它的过程里也会获得思路与灵感，反过来完善你的项目文档，让你和 AI 进入一种 " 深度协同、共同进步 " 的状态：你越来越懂坑在哪里，它也越来越懂你的边界与偏好。

作者还提示了几个做开源项目的点，我觉得也非常关键：

1、Vibe Coding 选题尤其重要，在开始写代码之前一定要经过全面的调研，先思考、再动手。

2、个人开发者，要从垂直领域来，到大众中去。从垂直领域切入积累专业口碑，再面向大众吸引广泛用户。就像 BettaFish 定位是舆情分析，标语打的却是 " 人人可用 "。

3、不要追求大而全，做减法，实践中不断修正自己的定位，同时不要完美主义，快速验证。

4、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，比如清晰直观的演示视频等。

5、代码是冷的，故事是热的。学会讲好代码背后的故事，是独立开发者的必修课。

作者其人

两个项目接连登顶 Github Trending 榜，背后的作者名叫BaiFu，中国科学技术大学学生。

在短短 30 天中，BaiFu 清晰地感受到了投资人对 00 后 AI 人、对 " 超级个体 " 那种几乎溢出来的热情。

BettaFish 爆火之后，陈天桥便邀请 BaiFu 加入盛大，并告诉他 " 继续做你想做的事 "。

于是 BaiFu 便在盛大花了短短 10 天时间，完成了他在 BettaFish 阶段就想开发的 " 预测 " 功能——有了今天的 MiroFish。

在演示视频递交的 24 小时内，陈天桥当场拍板决定：集团注资3000 万人民币，全力支持 MiroFish 的深度孵化。

在文章中，BaiFu 非常兴奋地呼吁：" 超级个体 " 真的能成！越早去探索这条路，成功概率越大，尤其对大学生而言更是如此。

他写道：我们严重低估了传统行业、半互联网行业对 AI 变革的决心。几乎所有企业都在经历一种 "AI 焦虑 "：他们知道浪潮来了，不做会被甩下，所以非常愿意、甚至可以说急切地进行 AI 改造与提效。

对于年轻人来说，只要你愿意往一个领域深扎，国内这么辽阔的市场，不管是打工还是创业，都会有一席之地。

时代在把机会往年轻人手里塞。

github 地址：

https://github.com/666ghj/MiroFish

demo 链接：

https://666ghj.github.io/mirofish-demo/

作者自述：

https://mp.weixin.qq.com/s/UyYVjlBCvQRJI6B_MmZbsA

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