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超导量子计算是量子计算最成熟的固态平台之一，其处理器已超过一百个量子比特。然而，向容错量子计算的进一步扩展日益受到校准复杂性的制约。传统脚本对异常信号较为脆弱，专家判断受限于认知带宽和串行操作时间，无法跟上系统规模的扩大。本文报告了Vibe Calibration，这是一个由大语言模型代理编排的自主校准系统，它将专家的隐性知识提炼成可复用的技能。每项技能都组织为决策树，其中封装了参数化测量指令、定量验收标准和审计记录，从而实现自主执行和自我修复。该团队通过一个三步人机协同提炼过程捕获这些知识，并在经过验证的轨迹上对一个大语言模型进行微调。在一个具有频率可调超导量子比特的112量子比特处理器上，该系统在4.7小时内自主完成了108个量子比特的校准，相较于手动校准全部112个量子比特实现了4至5倍的加速。在与专家手动校准在16量子比特子集上的交叉验证比较中，16个量子比特中有14个结果一致。更重要的是，该模型展示了跨设备的可迁移校准工作流程。虽然低级控制脚本需要针对不同硬件平台进行少量接口适配，但核心决策逻辑和任务编排可推广至新处理器，这展示了可复用的实验室接口，而非记忆性脚本。该工作首次通过可复用且可审计的技能实现了百量子比特超导处理器的完全自主校准，消除了可扩展量子硬件运行的关键障碍。