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AI实战笔记1:AI编程不是噱头，是你该掌握的新生产力工具
其实之前一直写一篇关于vibe coding的文章，但是之前已经新产品一直在迭代没问题就没太多时间来写。这篇文章主要是把最近一段时间的vibe coding的经验总结一下。
在开始前我讲一下我对vibe coding的看法，网上其实我看到很多做技术的都非常排斥vibe coding，觉得AI写的代码非常混乱，一堆乱七八糟的问题，根本无法运行。我不反对这种说法，就目前来说，AI确实无法像人类一样去思考，毕竟存在上下文的限制，所以很可能写出来的东西会变成维护越来越混乱。
最经典的说法就是，以前是人工拉屎，不断堆积屎山，现在是直接粪车拉过来堆积。我并不反对这种说法，工具的本质是提效，但是如果之前就是创造垃圾，那么提高效率后就当然会创造更多的垃圾。还有另外一种就是，不懂代码1小时创造XX APP，然后赚到XX钱，接着卖教程。我刷小红书经常能刷到某补光灯的例子，里面的电子书卖了不少钱。
同样的东西给到不同的人就有不同的定价，无论好还是坏，我对AI的看法是：“不要做时代的洗衣工”。洗衣机出现之后再坚持手洗衣服意义不大，基本上上能解决80-90%的问题。当然你要觉得洗不干净要坚持手洗，也没问题，无非就是一个ROI的选择问题。
vibe coding
目前很火的一个说法是“气氛编程”，大概就是你不需要懂代码，你通过自然语言随心所欲的对话然后就能创造出你的产品。但是这里其实是一个相对的伪命题，因为AI目前对意图和语境的理解程度受限于上下文。比如你在一家企业上班，可能需要跟不同的部门对接，很多业务的知识你是要入职都慢慢熟悉才会懂得，这点上注定了AI无法取代人，AI永远需要操作员，这也是为什么很多公司喜欢建立一些闲聊区，这样员工之间可以闲聊的过程中产生一些优化也好，新的创意也好。
当然AI也并不是那么没用，比如你丢给一个实习生一堆文档，很大概率这些文档他只能记得1%，但是AI会完全阅读完，这就是区别。
这里我先说一个结论，就是不懂技术的话无法做可持续性的产品。除非你不会再对产品迭代，比如做一些一次性的产品且功能不会有迭代，这种就很适合你不需要懂太多。我在推特上看到很多非技术人员开始使用一些AI Coding的工具，无一例外最后做得好的都开始学习技术，比如最基本的学习如何使用git。
模型篇
首先我先说一个结论，就是暂时不需要考虑Gemini、Chatgpt、Claude外的任何一个大模型，我知道现在很多大模型也很厉害，但是真没必要浪费时间去学习怎么让他变得更好。就像你买安卓和iphone一样，我看到很多人说安卓电池啊，AI功能等等，我本身也做过很多年安卓开发，如果安卓要变得好用，比如装一些功能限制乱授权，应用多开，广告拦截啥的。但是他需要你花费大量精力，比如学习刷机、root等很多专业知识，对于大部分人，我的建议是用最少的精力解决80%的需求。
Chatgpt（主要用来讨论想法和构思）
比如说4o能快速回复响应，o3带思考功能，4.5适合做研究什么的。但是对于大部分人来说，要理解他们的区别太困难了。所以直接用简易的方式，就是先跟4o聊，解决不了就换o3，还不行就上4.5。
因为gpt有了一些记忆功能，所以你跟他聊的话结果会更加适合你当前正在做的事情，而不是像抽卡一样。这样就导致他非常适合来聊构思，我常规的做法是我想做个什么产品，或者给我的产品加一个什么功能都会跟他聊，直到确定了大致的思路和框架。
Gemini（设计与分析）
我们这里主要说Pro，得益于他的超长上下文，所以你把跟GPT聊的结果复制过来，让他做细化和详细的方案设计，然后你跟他沟通知道完善方案和任务拆分。有时候一些很难排查的bug，或者设计缺陷或者其他可以使用Gemini去分析，然后制定修复方案
Claude（实行）
编码能力基本上是垄断的，编码的话不用考虑其他任何模型。如果希望出来的结果更加符合你的设想，你可以给到更具体的任务让他进行实行，比如1做什么，2做什么之类的。
工具篇
网上有很多教程和工具，这里我就主要提一下我现在常用的。
cursor
因为之前用lenny送了1年的使用，就一直在使用。cursor主要是用来做commit和分析，现在让他写代码已经比较少了。目前用的比较多的是使用它的Gemini-Pro-2.5来做技术方案和任务拆分，因为长上下文，所以很容易对整个项目进行读取和分析，然后利用好提示词输出我们想要的方案和任务，再丢给Claude进行开发。
Claude Code
cursor目前用的比较少的原因是因为Claude Code，Claude Code相信大家都看到网上吹的天花乱坠，但是你也能看到网上说关于降智的吐槽，Claude Code经典回复就是“你说得对”。其实最重要的原因是你不用考虑token，因为他现在在烧钱抢用户。比如说我就订阅了100刀的套餐，但是这个月我已经花了将近1000刀的token，之前还有看到还有花200刀用了2万刀token的新闻，导致他开始做很多限制，反正越早用效果越好。
其次，不要用任何中转服务，比如说一些网站会有一些共享号，中转的问题在于不稳定。服务商用200u去薅2万u的token，对于ai大模型的厂商来说，风控到就封号。这样就导致服务商号池里的号不一定能及时供应上，你就一直报错。尽量想办法用官方的，不行的话再考虑第三方。
经验篇
其实前面已经说了一些，这里讲一下实际过程中使用的一些技巧。
如何让UI更加美观
去dribbble这种设计网站下载一些你想要的风格图片，然后把图片丢给Claude，告诉他根据风格转换成json文件。后续迭代的过程中就引入这个json文件，他就会按照你想要的风格计划，但是也不完全每次都那么精准，所以你发现后可以再引用已经实现的页面，让他参考json和已实现页面进行优化
AI陷入死循环
有时候AI会在一个问题上反复的来回改，有点像钻牛角尖。这个时候你看你上下文长度，如果不够的话，你跟他说：“把我们前面的对话总结一下，我需要让另外一个AI来接手你的工作”，接着开启新聊天，把总结的信息和你调整的其他信息一起作为新的上下文给入。
如果上下文有更多的长度，那么你就可以说：”目前这个方案修改有问题，你换个思路思考，给我另外一个方案“
长任务实现出来无法运行
这种情况一般是随着他编写的时长和不断总结信息失真导致的，这种情况应该我们要帮他拆任务，可以参考我前面说的，用Gemini去拆解任务，然后实现的时候一个个告诉他，实现完后让他询问你是否执行下一个任务。
提示词增强
通常我们用自然语言输入后，并不能产出我们满意的结果。这个时候可以把你的语言丢给另外一个AI（比如chatgpt），然后跟他说我们希望让另外一个AI进行实现，你帮我优化提一下我的提示词，让他实现更加精准，然后gpt给你优化后再丢给Claude，你会发现效果很不错
仔细思考和计划
有时候我们并不能经常都是先A再B再C，就像传统我们工作一样，开会出prd，技术方案，拆分任务，实行，测试上线等等。所以这里给一个最简化的说法，你在让Claude Code执行的时候说：“仔细思考xxx，并制定计划和详细的测试覆盖”，这样AI的实现会主动触发Thinking模式和Plan模式，然后也会写测试用例覆盖
编写提示词
有些功能我们完全可以用固定的提示词来达成效果，比如说我写代码的风格、技术方案的讨论、任务的拆分，我们可以把需求给到gpt，让他帮我写提示词，然后复制提示词到输入框后，接着自己再输入自然语言，这样出来就能达到我们想要的效果了
其他
现在网上很多都是每出一个产品和模型，就吹上天替代xx，实际上他们可能并没有使用过，只是拿来做了一个非常简单的评测，对于我们来说，我们希望是一款实际上使用可以顺手的产品。所以打算开多一个合集，用来写一些日常AI相关的一些产品使用经验和介绍。