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当 tmux 遇上 AI Agent

我重度使用 tmux 大概有七八年了。屏幕一劈四，左边跑服务，右边看日志，上面写代码，下面跑测试——这种分裂式的工作节奏，用过就回不去了。

去年开始用 AI 编程工具，情况变了。Claude Code 在一个终端里跑，Codex 在另一个，有时候还想让 Gemini 写一版对比。三个终端窗口并排打开，跟十年前同时开五六个 SSH 会话一样狼狈。上下文切换的成本不是时间，是注意力——你刚看完 Claude 的输出转头去审 Codex 的改动，脑子得重新加载一遍需求上下文。

上周发现一个叫 Orca 的开源工具，MIT 协议，GitHub 上四个月攒了两万颗星。它的定位不是「AI 编辑器」，是「AI 编排台」——ADE，Agent Development Environment。

但真正让我眼前一亮的，不是功能列表，是一个更朴素的类比：Orca 就是 tmux，只不过管理的不是终端会话，而是 AI Agent。

处处是 tmux 的影子

这个类比经得起推敲。

tmux 把一个终端窗口切成多个 pane，每个 pane 跑一个独立的 shell 会话。Orca 把一个项目仓库切成多个 worktree，每个 worktree 跑一个独立的 Agent。tmux 有 session 管理，Orca 有并行面板——左侧一排卡片实时显示每个 Agent 的状态：运行中、等授权、完成、出错。tmux 能 detach 再 attach，换台电脑接着干活；Orca 有手机 App，配对桌面端后，你在地铁上就能看 Agent 跑到哪了，还能远程下指令。

甚至连哲学都一样。tmux 不关心 pane 里跑的是 bash 还是 python，它只管窗口和会话；Orca 不关心 Agent 是 Claude 还是 Codex 还是 Qwen Code，它只管分派和回收。官方的说法叫「Bring Your Own Subscription」——Orca 自己不卖模型，不卖 API，你插上已有的订阅就能用。

你和同事都学会了用 AI。写方案、做 PPT、查数据，效率翻了好几倍。然后老板发现——你们俩也没什么区别了。

这就是问题所在。当所有人都掌握了同一种工具，工具带来的优势就消失了。你并没有被 AI 淘汰，你被另一个同样会用 AI 的人淘汰了。

Agent 的安全，不该是正则表达式

最近在 Hacker News 上看到一篇文章，标题很直白：Stop Using OpenCode。作者 Wren 用了大约五千字，把 OpenCode 的设计缺陷和安全问题翻了个底朝天。HN 评论区 240 多条回复，吵得不可开交。

但让我留意的是一条被忽视的线索——这场争论里最有技术含量的部分，不是 bug 有多严重，而是一个更根本的问题：AI 编码工具到底该怎么处理安全？

纸糊的护栏

先看几个绕过 OpenCode 权限系统的例子：

echo 'git clean -fdx .' | bash
python3 -c "import shutil; shutil.rmtree('/')"
cat ~/.ssh/id_rsa | base64

OpenCode 用 tree-sitter 解析 bash 语法树，再用正则表达式匹配危险命令。听起来合理？实际上这些过滤全都能用管道、heredoc、base64 编码绕过。

更离谱的是持久化权限陷阱。你在 OpenCode 里对 python3 回复了"Always Allow"，之后所有 python3 -c 命令都免检——包括读取你 SSH 私钥。文件权限过滤同样挡不住，shutil.rmtree("/") 照样畅通无阻。OpenCode 的默认行为就更吓人了：首次启动时输入一个字母回车，就能打通远程模型和本地 shell，模型 URL 从 models.dev 动态下载，也就是说——你不确认任何东西，就已经把完整系统访问权交给了互联网上的一段代码。

泡沫之后，你站在哪一边？

王煜全老师最近一场访谈，两个小时，几乎每二十分钟推翻一个共识。

他学生物出身，给中国移动当过很多年顾问，看了二十几年科技产业。这一场，从工业革命聊到登月，从达尔文聊到刘邦，最后落脚到一个很多人不敢讲的问题——

AI 泡沫，很可能在 2029 年破灭。

但泡沫本身不是重点。重点是泡沫之后，世界长什么样，你站在哪一边。

「这次不一样」——每次泡沫前都这么说

技术革命从来不走直线。

回头看，铁路泡沫、互联网泡沫、比特币泡沫，剧情大同小异：一项新技术出现，先是没人看得上，然后有人尝到甜头，接着所有人都冲进去，估值飞上天，最后预期兑现不了，砰的一声。

互联网泡沫 2000 年破裂的时候，纳斯达克从 5000 多点跌到 1100 点，无数公司灰飞烟灭。但活下来的亚马逊、谷歌，后来各自涨了几十倍。泡沫的真正功能不是毁灭——是筛选。投机者被洗出去，真正创造价值的东西反而被低估，然后进入下一个增长周期。

AI 这波也不会例外。王煜全的判断是：2028 年左右预期被推到顶，2029 年落下来。大众看清了 AI 的好处，又发现收益没有想象中来得那么快，落差一来，恐慌随之而来。

拿现在的数据看，其实已经有苗头了。OpenAI 一季度亏了 115 亿美元，预计要到 2030 年才能转正。大型科技公司到 2028 年将投入约 3 万亿美元搞 AI 基建，而 AI 的年收入目前只有 500 亿左右——摩根大通算过，要 10% 的回报率，年收入得涨到 6500 亿，是现在的十三倍。

投资人不是看不到这些数字。但此刻谁也不敢先退——用扎克伯格的话说，“哪怕最后在 AI 上花了几千亿美元，错失机会的风险更高。“这就是典型的泡沫心态：我知道它贵了，但我更怕踏空。

泡沫迟早会来。它不是坏事。泡沫意味着资本冷静下来了，市场开始问"你到底能不能赚钱"而不是"你的 PPT 够不够酷”。真正好公司脱颖而出的时刻，恰恰是泡沫破裂之后。

问题是——泡沫是筛子，不是墓碑。关键在于，你是被筛掉的，还是筛完之后还站在场上的那个。

刘邦不会打仗

访谈里有一个观点让我想了很久：AI 革命不是在取代某一个岗位，而是在吃掉所有能被流程化的脑力劳动。

以前我们觉得，AI 顶多帮你写写邮件、做个 PPT。但现在 Agent 的发展速度远超预期——从搜集资料、写脚本、剪视频，到代码调试、数据分析、客户跟进，一条完整的业务链条，AI 能从头跑到尾。

王煜全说了一句很直白的话：“最好的公司，是 Agent 很勤奋，人在旁边睡觉。”

听着像段子，逻辑却很硬。工业革命的时候，瓦特发明蒸汽机当然关键，但真正改变世界的，是阿克莱特建起的工厂体系——把动力从"偶尔能用"变成"连续可用”，把生产从"靠手艺"变成"靠流程"。AI Agent 就是这套新流程。每一个环节被拆解、被自动化、被 AI 接管。组织运转的核心不再是"人加班加得够不够狠"，而是"Agent 链路设计得够不够好"。

那人在干嘛？在选、在判、在验。

当 AI Agent 替你写代码，Vim 成了什么？

全文约 2300 字。

Hacker News 上有个帖子，50 分钟内冒出 19 条评论。发帖人是一位 Vim 重度用户，说了一句话：“我越来越少看代码了，Vim 还有没有意义？”

这个问题乍一看在问编辑器，其实问的是：当 AI Agent 开始替你写代码，“编程"这件事里，还有多少是你亲手在做的？

评论区里的真实工作流

评论区没有"别用 Vim 了换 Cursor"的劝退，也没有"AI 都是玩具"的嘴硬。大部分回答是同一个意思——用法全变了，但 Vim 没丢。

一位开发者在 herdr 里把 Vim 和 Claude Code 并排开着。一个 Tab 看代码，切到另一个 Tab 跟 LLM 聊。有时他在代码里写注释标注意图，让 Agent 按注释改；有时反过来，让 Agent 先分析一大段代码，出个方案，自己再动手实现。他区分得很清楚：“个人项目我更享受自己写，工作项目怎么快怎么来。”

另一位开发者干脆把终端一劈为二——左边 Vim，右边跑 Agent。Agent 改完代码，他在 Neogit 里 review diff。他说手写代码确实少了，但键盘导航、跳引用、看变更的速度，Vim 仍然比任何图形界面快。Vim 的编辑速度，用在审代码上一样好使。

还有一位更有意思。他说自己用 Vim 写 Markdown 格式的目标描述，发给一个自研的 CLI 工具调 LLM，结果也在 Vim 里看。“LLM 只是最新加入的工具箱。“这话说得很到位——AI 不是替代了你的工具，而是多了一件工具。