一个小项目，把项目说明 PROJECT . md、用户故事 PLAN . md、原型图 prototype ，都给到了 AI （ opus 4.5 ），希望 AI 能一次性长时间编码。
AI 倒是吭哧吭哧编码了 20 分钟，我满怀期待，结果一看，4 个前端 tab 页对应的 4 个功能，基本不能用。感觉就像一个不负责任的人，连自测都没有测过！
编程的最佳实践是什么
AI 编程出现的问题，并不是不能理解需求。第一次给它原型图，它从中抽取的功能点非常准。但实现时，有几个问题：
1 是有些要求它直接忽略了。比如我希望渲染一个节点网络，用户可以点击某节点，展开和收起它的相邻节点。这个功能描述，在原型中和 PLAN 中都是有的，但 AI 做的时候似乎直接忽略了。也许它做了，但功能没有用，看过程，它也是有自测的。
2 是prompt 不能描述所有的信息，没描述的 AI 可能就考虑不到。比如给每个节点添加了一个+号按钮，用来表示收起和展开，但拖拽节点时，这个+号按钮并不会跟随移动。
总结一下就是，长程编码任务，AI 不能很好的完成，总有挂一漏万的感觉，虽然都说要小步快跑，但是毕竟麻烦啊；而隐含的常识，AI 有欠缺，感觉必须非常详细的说明。
第一性原理的思考
我现在对 AI 的感觉是，AI 修 bug ，编码单个功能，感觉是不在话下的。但涉及到长程的、意图推测的，就不太行。
回归到第一性原理，我尝试把 AI 编码过程，看作是一个在巨大的空间中，寻找解的过程。一个编程任务，就是要在这个巨大的多维空间中，寻找到一个解。
一旦从这个视角看，很多问题就容易理解了：
约束
解的空间是巨大的，要想办法快速找到解。
约束是在给定的空间内求解，剪枝，缩小搜索范围。
如果约束越多，解空间越小，理论上应该更容易找到解。但实践中：
约束太少 --> 解空间太大，AI 乱跑，找到的解不符合要求；
约束太多 --> 可能根本没有解（约束互相矛盾）；
架构
因为一个任务，可能有非常多的解。
不同的架构其实对应了不同的区域的解。架构其实是将解的求解范围，约束在了一个范围区域。
所以架构很重要，要早确定。一旦确定了架构，后续的求解过程，就都在这个范围区域内进行了，除非用户手动要求调整架构，求解才会「经由用户指定的路径」跳转到另一块区域。
验证
验证和反馈，是一种修正的信息，让现有的解结合修正的信息，往正确的解集上靠。让不符合的解，走向正确的解。
全局和局部
代码的各个部分之间存在耦合，一些修改，可能会影响到很多地方。问了 AI ，说在修改一个"全局相关"的东西（效率、架构）时，实际上是在高维度上移动，这会同时影响很多低维度的投影。
而局部的 bug 修复，或单个功能的实现，是在低维度上移动，也就是在局部范围内寻找解，它的影响范围有限。
vibe coding 实践的对应物
Rules = 显式的全局约束，定义解空间的边界；
Skills = 预定义的子空间/模式，是已知的"好解区域"；
Examples = 锚点，直接在解空间中标记"这里有解"；
隐性知识
人类的隐性知识，其实也是对解的一种筛选或者约束。AI 没有这些隐性知识，或者没有实际用到它们，那就意味着求得的解不符合这些隐性约束。
启发
不过，抽象的思考总是很容易，实践起来困难重重。
从上面的分析，得到的都是些 trivial 的东西，我感觉「架构要早行」这个印象比较深刻。但总的来说，仍然没有得到一个最佳实践。
最佳实践到底是什么啊？！
]]>前几年公司培训提到创造型人才和执行型人才，我一直在闭麦做自己的事情。不过大体能回忆出，创造型人才负责的是“做什么，不做什么以及为什么”，执行型人才负责的是“怎么做，怎么验收”。我想着的是，自己工作排期都堪堪完成，没有余裕思考创作的事情。
从 Copilot Tab 自动补全开始，事情慢慢出现变化。我记得很清楚，我那时候在写 Rxjs, 写完 pipe 再写 map 的时候给我补全了我需要写的代码块，我惊为天人。后来我慢慢掌握了 Tab 补全的界限和能力，开始用 Tab 来写能想到的任何东西，工具函数，单元测试。接下来的日子我自己购入了 Cursor ，拥有了更加强大的辅助编程能力。借助这些，我开始在原本的工作排期之下拥有了充裕的摸鱼时间。
摸着摸着 Claude Code 就成熟了，同时也吹起了一股 Vibe Coding 的风。借着这股风和非常成熟的第三方服务(Vercel, Supabase, CF)，我复刻了很多现在看来太多人都做过的项目，记账本，API 转发，备忘录，日记…… 可能因为项目都比较小吧，又比较肯花 token ，没遇到什么糟心的模型能力问题。
我沉迷于做小项目时，一个友人问我，你这些项目和别人项目等同。比如你做 AI 分析股票，Github 上有 1000 个 AI 分析股票，你们异同是什么，你的创新点是什么，你是真的想做还是看到别人做了你也跟风做，你有没有自己创新的东西，真正从需求开始发掘最后沉淀到产品的东西？
我迷茫了，我第一次觉得我没有真正想要做的事情。我手握过去从来不敢奢望的编程生产力，可以在 1 小时内完成过去排期 1 天的任务，但是我却没有自己真正想要完成的一个真正的属于自己的项目来让 Agent 们跑起来。最关键的问题是，我对解决这个问题完全没有切入点，感觉我从来没有受到过如何“创造”相关的教育。
上文可能有点飘，单纯从工作发展角度来说，随着 Agentic Coding 能力的增长，我对仅仅做执行层的程序员岗位的发展持非常悲观的态度。我目前觉得我还需要补全更多的能力。至少需要掌握一个链条，是从发现用户问题，定义问题价值，设计功能形态，定义数据指标，最终执行的出成品的这一整个链路。
或许当我还在提到“能力”两个字的时候，迟早有一天还会被发展更强的 Agent 继续手撕。未来五年对程序员来说必定是快速发展和动荡，我只能希望自己可以在迷茫中仍然保持着寻找答案的能力。
感谢阅读 ]]>
使用 Open Spec 和 Agent Skills 来辅助进行新 feature 的开发。这种方式主要由前端同事在采用，我作为后端尝试后感觉效果一般。 编写大量 Prompt （主要是 Markdown 文档），让 AI 读取内容以执行具体任务，例如 Review 自己的代码、生成自动化测试脚本等。
我目前仍然以直接与 AI 对话为主，没有采用以上两种方式，因此想了解是否还有其他较好的实际使用方法可以提升效率。 注：我们的代码托管仍在 GitLab ，无法使用 GitHub 平台原生的 Code Review 集成功能。
]]>但现在 AI 来了之后，一切都变了，底层（技术能力）的开发者也能挥舞着 50 米的大刀，所以再过几年 AI 会一直淘汰一大批人，因为相当于金字塔底层变大了。
再想想之前没有 AI ，每一项技能都要认认真真学习才能掌握，一个普通开发者发展成能独自写出一个 nginx ，要经历九九八十一难，或者（对我）熟悉的播放器领域，研究 ffmpeg 的编解码，以及每个平台的颜色空间 API ，只有踏踏实实啃一遍，这些才能真正掌握。
但是有了 AI ，写不出一个 nginx 的人，通过 AI 也能搞一个出来。那么喜欢技术的人，会通过走这种捷径，减少学习和实践，最终阻碍往上爬，或者说看似在往上爬（技术能力），实际爬的比没有 AI 之前慢。
所以，大家预测下未来 10 年程序员技术分布会怎么样的？你们在 AI 来到之前和之后，对于技术的学习，有多大进步？
晚上睡不着总有奇怪的这些想法，想想这些东西也有助于睡眠。没别的原因（骗金币），大家的回答我都会看并且送上点赞。
]]>大语言模型确实是一项划时代的技术，它的技术边界也在不断的被突破，但是任何技术都是有边界的。 那些无脑吹捧 AI 编程的人，我很怀疑，他们是不是陷入一种“盲目的狂热”或者“拜 AI 教”。
一、编程的本质，计算机的范式（冯诺依曼架构）并没有发生改变。
有人将其类比为汇编到高级语言的进化，这是完全错误的。编程语言具备正交性，你的每次运行，结果是一致的。而大语言模型的结果是非正交性的，初始值的一点微小的改变，都会对结果产生巨大的影响。
编程和大语言模型在我看来，具有外在的相关性，但是本质上两者解决的是完全不同的两个问题，是求精确解和模糊解的的区别。
另外，现有的所谓代码生成，从本质上看，其实不过是将过去的 ctrl+c 、ctrl+v 自动化了，仍然是对现有解决方案的“复刻”。
二、从工程角度来看，ai 编程并没有降低开发的复杂度，而是从编码转移到了设计、验证等环节。
有人幻想，通过 ai 可以极大的降低软件开发的复杂度，这完全是幻想。
软件开发本质是对真实世界的投射和抽象，ai 编程可以降低一定的编码复杂度，但是它不可能降低真实世界的复杂度。
软件开发的真正复杂的地方也从来不是编码。
那些希望通过 ai 减轻码农负担的想法，终究是不现实的。别人花钱雇佣你，就是希望你来减轻复杂度的，如果你无法减少这种复杂度，或者有更廉价的方案，那别人雇佣你干什么呢？
当然，我不是建议大家不要学 ai,我反对的是那些只会简单的使用，却自鸣得意的。
我认为，应该从编写 agent 开始，真正的业务结合起来，而不是简单跑个页面，然后陷入一种虚假的自我满足。
]]>过去社会奖励什么？奖励“能做出来”。你会写代码、会剪视频、会画图、会做 PPT 、会写文案，你就有产出，你就更值钱。所以“眼高手低”被当成毛病——想得大、做不到、拖延、烂尾、焦虑。可现在的变化是，AI 正在把“做出来”这件事变成低门槛，甚至变成“基础工种”。你不会写？ AI 写。你不会剪？ AI 剪。你不会画？ AI 出十个版本给你挑。产出这件事开始廉价，开始泛滥，开始像自来水一样拧开就有。那接下来真正稀缺的是什么？不是“谁更能干活”，而是“谁更知道该干什么、怎么才算好、哪里该删、哪里必须保留、什么是有效、什么是垃圾”。
我觉得很多人没意识到一个很刺耳的事实：AI 正在把“会做”贬值，把“会挑”升值。以前你挑剔会被当成事儿多，因为你挑完也做不出来；现在你挑剔如果挑得对，那叫审美、叫标准、叫判断力、叫总导演。AI 能一口气给你十个版本，但十个版本里九个半都只是“像那么回事”，离“真对”永远差半口气。那差的半口气是谁补？就是那个“眼高”的人——一眼能看出来哪里不对，知道怎么改，知道改到什么程度就停，知道为谁服务、为啥服务。未来越来越像这样：AI 负责堆产出、跑流程、填细节，人负责方向、标准、取舍、验收。执行不再稀缺，判断开始稀缺。
更反直觉的是，未来最容易被淘汰的，可能不是懒人，而是“勤奋但没标准”的人。以前你只要肯做，多少都会有回报；现在你肯做？ AI 比你更肯做，24 小时不休息，版本比你多十倍，你靠“我更努力”去跟服务器拼耐力？这比赛从一开始就输了。你唯一能赢的是：你能提出更好的问题，你能给出更清晰的目标，你能设定更高的标准，你能在一堆“差不多”里挑出“对的”，你能决定什么值得做、什么不值得做。说白了，人类的价值正在从“做事”迁移到“做决定”。而“眼高”这件事，本质上离“做决定”更近。
“眼高手低”会不会逐渐变成优势？我的答案是：会，甚至会成为分水岭。因为当“手”被技术托底之后，“眼”决定上限、决定方向、决定值不值钱。未来会出现一种很不公平但很真实的局面：所有人都能产出，但只有少数人能产出值钱的东西。那少数人靠的往往不是更会干活，而是更会判断、更会取舍、更敢设标准、更能把标准讲清楚并坚持验收。 ]]>
2. 讨论范围为: AI 与编程, 可以为 ai 对编程的影响, AI 未来的编程范式, AI 在编程中的应用, AI 辅助编程的经验分享
3. 活动时间(UTC): 2026.1.20 ~ 2026.1.27
4. 本期活动结束后, 会对评论数最多的, 收藏数最多的, 感谢数最多的帖子分别进行额外打赏:
- 评论最多的额外打赏: 200$v2ex
- 收藏数最多的额外打赏: 500$v2ex
- 感谢数最多的额外打赏: 500$v2ex
ps: 欢迎大家收藏本节点, 以后每个月会发起一次$v2ex 征文活动(为期 1 日历周), 希望大家能在这里看到别人有价值的思考, 也希望大家能在这里有所收获. ]]>
但是问题是，这玩意儿真要自己下手写的时候，完全不会！！！虽然能看懂，但是真的连语法都记不住。
整个项目写下来自己是感觉不到学会了任何东西的。过度依赖 AI 真的就相当于放弃了手写代码。离了 AI 完全不会写代码。
我不是说这样不行，但是这样真的行吗？我不确定啊！
]]>新毕业的大学生在 IT 工厂的流水线电脑旁测试着 AI 生产的一个个软件，每一条流水线都只生产一类软件，测试合格的软件会进入更精密的 AI 流水线进行深度加工.
开发人员的能力再也不是限制软件性能的瓶颈，得益于 AI 的高效和准确，大量高级软件产品以一个极低的价格涌入市场，极大的繁荣了软件行业.
但是，在市场上有这么一种产品，它们既不高效，也不标准，仅仅凭着古法编程的名头就将软件售卖出了一个高价， 古早程序员第十代传人的身份更让人们对这种产品趋之若鹜.
——
所以，会有这么一天到来吗？ 古法编程的传人们会用 AI 生成着非物质文化遗产的古法 APP 来进行饥饿营销？
哈哈哈哈， 编到这我都有点想笑了， 机器难道不比人工做的更快更好吗？
可能也是为了传承一些东西下去吧，等我老了，我要把我这一身的编程功力传给我的第一代古法编程传人手里.
文笔有限，将就着看.
单押，晚安. ]]>
今天创建了 NSFW 节点后，很多人问我什么能发、什么不能发。说真的，其实我也不太清楚边界在哪里。
但这功能上线当天，真让我眼前一亮，有一种看着一个“巨型中文论坛”正在崛起的既视感。出于产品人的嗅觉，我觉得这事儿没表面看起来那么简单。
我认为站长把“创建节点”这个功能和 $V2EX 挂钩，肯定是更进一步，甚至说是更激进的商业化尝试——这也印证了大家多次提到的“Reddit 化”和“Discord 化”。
所以我创建这两个节点（副业 和 NSFW ）的底层逻辑，完全是冲着极致商业化与实验性质去考虑的，并非因为我真的是这两个领域的专家。
基于此，我倾向于认为：未来的节点应该是由创建者自己管理的。
当然，创建的节点到底受哪些规则约束，现在谁也不敢下定论，我猜包括 Livid 自己也在观望该功能的未来走向。
我个人感觉，如果在“下放权限”与“保留限制”之间找到平衡，别搞得那么死板，对于整个论坛的规模以及 $V2EX 的价值支撑都是很良性的。（现在的$v2ex 价值说明了这一点）
包括下面的一些个人建议： 1 、更详细的单节点版规（包括更明确的整站逻辑）
2 、针对单个板块的注册逻辑
3 、置顶、精华、分类、标签
4 、增加更多针对板块的消耗场景，比如：
1)支持版面自己售卖虚拟商品，通过收款$v2ex 来出售
2)支持版面设置自己的置顶，高量
3)称号系统
4)装饰
5)自助通过$v2ex 购买广告位
我手上的币虽然接近 1000 刀，投入不算多，但也算是一张看好本站未来发展的“投票”了。打算至少捏 1 年以上（也算入股了😂）
让子弹飞一会儿吧。
]]>首先, 我可能会在奇思妙想节点中分享我的点子, 根据反馈决定自己的产品方向.
有了产品方向, 我就准备快速做出一个 mvp 版本, 但是开发过程中难免会遇到一些问题, 有些问题可以在网上找到答案, 但有些非标的问题却会困扰我很久.
那么我可能会在问与答节点中问这些困扰我的问题, 比如国外怎么收款? 比如兑换码怎么设计更合理? 比如交易系统如何削峰? 等等我开发过程中遇到的问题.
开发过程中困扰我的问题在站内 V 友的热情讨论下基本解决掉了, 我终于实现了一个简单的 mvp 版本, 我想进行小范围的推广验证
那么我可能会在分享创造节点分享我的 mvp 作品, 请大家来体验反馈
拿到了热心 V 友们的反馈, 我开始了快速的迭代开发, 终于把产品雏形打磨出来了, 我现在需要更大范围的推广
那么我可能会去持有一些$V2EX来开通帖子的置顶权限, 花费一些铜币让更多的 V 友看到我的产品. 还可能会去赞助一下 V 站来解锁 Pro 会员权限, 获得投放广告的功能权限, 让 V 友们的每次刷新都有可能刷到我的产品.
推广的结果很不错, 但是我现在需要一个渠道来和用户进行交互, 方便我快速的感知核心用户的迫切需求. 自建一个社区不是一个现实的方案, discard 看起来不错, 但是信噪比有一些高, 很多无用的 spam 会牵扯我太多的精力.
那么我可能会持有 50000$V2EX来解锁自建节点功能, 我的用户们可以在这个节点里面讨论关于我产品的一切, 讨论的过程也会在 V2EX 的首页显示, 获得了更多新用户的关注.
我的产品用户和需求越来越多, 慢慢的我打算组建一个团队来维护这个产品, 但是 Boss 直聘上的假信息又太多了.
随着产品的火爆, 市场上的竞品也开始变多了, 我还不想放弃我亲手打造出来的这个产品, 所以我开始寻求融资
那么我可能会在天使投资节点发帖子寻找融资渠道, 或者需求一些融资建议.
随着融资的稳步推进, 产品的市占率也是稳步增长, 已经从一个青涩开发者成长为一个合格管理者的我, 在Joe's Talk 节点上邀请你来一起讨论:
如何快速跑通一个产品的商业模型.
]]>对作者来说是更加便捷的需求反馈以及新功能推广渠道.
在一个专属的节点里面讨论关于这个产品的一切, 而这个节点由产品开发者在维护, 可能会对这个产品产生相当大的正向影响以及核心用户的凝聚力.
]]>
