

















从 2022 年底 ChatGPT 推出之后,尽管关于 AI 的讨论始终非常热烈,但对话机器人并没有对我的生活和工作产生实质性影响,仅仅方便了日常的少量脚本和函数编写工作。多模态方面,文生图和 AI 作画也不在我的需求范围内,所以不喜欢追逐热点的我一直没有涉足任何 AI 相关的文章。
直到 Vibe Coding 的出现,才慢慢改变了我的工作流程,最近更是彻底震撼到我。在停工很久、只简单搭好架子的项目上,我用 Codex 很快完成了毕业前就想做的面试题网站 Offergon。「点子已经想好,就缺一个程序员」这句话,很可能要成为历史。

不绕弯子,先说我现在最直观的体验:当前的 AI 编程,已经可以很好地完成前后端的编码工作以及日常的 bug 修复。比如,我想在题目详情功能里增加阅读量统计,只需要在后台代码目录对 Codex 输入以下描述:
1 | 我想要给题目功能加入阅读量统计功能,帮我修改下 /q/info 接口,并且把其他相关功能如题目列表等地方都补上浏览量。 |
Codex 会先去阅读相关代码,然后规划出完整的解决路径。

按照往常的经验,我根本想不到 AI 能够如此准确地修改好所有地方。它不仅帮我改了代码,修改了 SQL 建表语句,还给出了数据库里需要执行的 ALTER 语句(由于已经在数据库加了 view_count 字段,所以下图没给出 SQL 提示),甚至连以前写的工具也会问我是否需要修改。

前端需求同样如此,描述好功能点和问题点,基本都能指哪打哪。有次我发现前端资源加载太多,AI 都能精简依赖,减少加载的资源量。
我本职是后台开发,没有前端开发经验。今年 5-7 月特地花时间重新学习前端开发,到实际写代码时还是一头雾水。有了 AI 加持,补齐了我在技术栈上的短板。
做一个互联网产品的流程比较复杂,往往都有专业的分工,比如产品经理、UX 设计、UI 设计、前端开发、后台开发、测试和运维等。程序员只负责实现需求就已经忙得晕头转向,更别说再去花精力研究设计了。
几个月前,一句话需求给 AI 来实现,一般做不出好看的 UI。以我的个人主页泫为例,图中是最开始用 Cursor 给我生成的版本,毫无设计可言。图左是我让 Codex 直接在图中的代码上优化样式设计后的结果,公众号图片的样式依然比较突兀。图右则是我把图左截图给 Google AI Studio - Vibe code GenAI apps 对话两轮的结果,提示词是:这是我的个人主页网站,能帮我优化得更好看更有现代设计风格么,你把我的二维码搞没了,需要加回来。

Google 设计出的页面不仅可以直接点击交互,实时调整,还可以下载源码包以及保存到 Github。我直接将源码丢给 Codex,要求他根据代码优化原有项目的 UI,如果有问题就让 Codex 修复。至此,程序员终于可以一人包揽全职,或者说「点子已经想好,就缺一个程序员」这句话,很可能要成为历史。
gpt-5.1-codex 模型,完成了我的个人主页泫和面试题网站 Offergon。在几乎没有额外配置的前提下,使用体验已经很让我满意了。现在还没有研究 Skills 和 MCP 这类扩展 AI 编程能力边界的东西,提升空间大有可为。
我觉得当前工作流还缺少一套完善的测试流程,虽然目前没遇到多少 bug,但依然担心当系统复杂到一定程度时,每次改动都可能产生意料之外的影响。
用了 AI 编程,感觉像是鸟枪换大炮,从原始的步行时代直接坐上了小汽车,也带来了很多思考,比如:
先到这里,下一篇博客再聊。
此内容由惯性聚合(RSS阅读器)自动聚合整理,仅供阅读参考。 原文来自 — 版权归原作者所有。