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双剑合璧:VScode 与 Stata

当 ai 打败柯洁时,人们依旧认为 ai 离自己的事业很遥远,正如柯洁看到 ai 打败李世石时的年少轻狂。直到 2026 年,实证学习者们才开始围绕 ai 建立一种"自动化"的恐惧。

最近 David Yanagizawa-Drott 教授启动了智能体实证分析项目(APEP 项目);陶哲轩建立了智能体对 Erdős 数学问题集贡献的项目(AI contributions to Erdős problems)。计算机领域热词也层出不穷——agent、skill、vibecoding、mcp、ABM model……1

就具体研究而言,再比如两个具体例子2

不严谨的概括:让 ai 成为一个(具备某些特点的)操控主体(agent),能操控自己电脑上的软件(mcp 能力),也就完成了一种自动化编程流程(vibecoding)。结合 ai 的 api 和 vscode 插件。这里我们可以建立一个粗糙的环境简单体验一二。

让 ai 操控软件

最简单的集成版本—— cusorclaudecode3

但是我们也可以通过 VScode 实现 all in one。

需要以下软件:

  • Vscode:代码编写环境
  • Git:版本控制,文件传输管理
  • Node.js:可以写后端、操作文件、控制硬件。
  • cc Switch: 调用集成 ai 的 api。

针对国内环境,推荐参考以下视频:

当实现以后,就可以在 vscode 中调用 ai 的 api 直接操作编辑页面。

若是第一次使用 vscode, 操作记得先建立一个新文件夹,然后打开 vscode, 点击文件,打开新建的对应文件夹,剩下的就是在其中操作了。

进一步加入 stata 插件

当你完成上一步操作后,你完全可以调用 ai 服务帮你开展其他设置操作😀。

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插件名称

我个人推荐在 vscode 中下载这几个 stata 插件。

  • Stata language:识别 stata 语法
  • Stata Outline:让代码能识别大纲,标题格式为 **#。有几个 # 就是几级标题,最多六级标题。
  • Stata MCP:核心,让 vscode 具备控制 stata 的能力。

需要的额外设置也很简单,只需要在 stata MCP 的设置页面输入自己安装 stata 的文件夹目录:

例如我的就是 D:\stata。我使用的是 stata MP 版本4

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自己安装 stata 的文件夹目录

Statamcp 插件会让页面出现以下按键,其实就对应着 stata 的运行。

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按键

运行如图:

提示词:修改完善代码,基于sysuse auto进行一个实证分析。加入代码大纲层次,** # 为标题格式。 # 有几个代表几级标题,最多六级标题。

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运行界面

David Yanagizawa-Drott 教授的项目,就是在这个基础上,进一步让 ai 拥有调用公共大数据 api、tex 文件编辑、r 语言分析的能力。

可惜的是,stataMCP 是完全在 vscode 中操控 stata。如果想将 vscode 直接作为 do 文件的执行阅读器,且连接桌面上的 stata 执行,似乎目前没有非常优雅的联动方案。

集成在其他编辑器上

同样,当你完成第一部——配置好 claude 调用 deepseek 的 api 后,你也可以在其他编辑器上实现同样的操作。例如 obsidian

BRAT 是 Obsidian 用于安装测试版插件的工具。

  1. 安装 BRAT:

    • 在 Obsidian 设置中,前往 Community plugins(第三方插件) -> Browse(浏览)。

    • 搜索并安装 BRAT (Beta Reviewers Auto-update Tester)。

    • 安装后点击 Enable(启用)。

  2. 添加 Claudian 仓库:

    • 打开 BRAT 插件设置

    • 点击 Add Beta plugin

    • 在弹出窗口中输入 GitHub 地址:YishenTu/claudian

    • 点击 Add Plugin

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如图,我直接让它写了一首诗歌

更深的自动化术语?

如果想要更深入地了解当今结合 ai 的自动化流程,或许可以进一步检索 vibecoding、skill 这类术语。

说到底,赛车早已超越了人类的极限,我们却依旧为百米赛跑感到刺激、恐惧、兴奋。若真如刘慈欣《诗云》那样5,某种文明能排列出所有的文字组合,我们对诗歌的感受才是更重要的事情。

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漫改电影《百米》


  1. 深度学习,机器学习,大模型的概念区分也很微妙。说到底,智能到底是什么,这本身就是一个深刻的问题。 ↩︎

  2. 其实我觉得这类 LLM 分析,主打的就是个“力大飞砖” ↩︎

  3. openai 对应的产品为 codex。 ↩︎

  4. 个人永远推荐 MP 版本,能根据计算机的核灵活增加计算效率。 ↩︎

  5. 我的感慨可以参考《无心之歌》:AI 时代古诗创作小册子。 ↩︎