写博客就像是开垦了自家院子，面对一块翻过土的空地，不好好把它种满了感觉很浪费。想到我在中学期间经常写一些小游戏，如果能重写一遍摆到这个网站上似乎是个不错的点子。

作为有娃上班族，我自然是没有工夫花大量时间写网页小游戏的。但是用来练习 AI「氛围编程」（vibe coding）倒是正好啊！一来网页前端开发一直是 AI 编程最强项，真人反而很难搞定 CSS 之类的细节；二来我的 JavaScript/ReactJS 非常烂，顶多只到了看得懂代码的水平，要动手写的话还要从查一堆资料开始。

之前我用过 RooCode 之类的智能体助手，不过这次想上下班的时候在手机上搞，于是选择用直接聊天来测试。不得不说，Claude 真的是很厉害，一个游戏基本上第一次尝试就能直接做对 95%，而且界面也挺漂亮。那个工作量我觉得对于我至少是要花三四个小时（假设我 ReactJS 熟练的话），AI 两分钟就搞定了！

但是，剩下那 5% 才是重点。我把这 5% 分成五个 1% 好了：

1. 微调外观（1%）——「那个蓝能再深点吗？啊呀太深了！再浅点？不要跟背景太接近。不行，那样太突兀了！还是回到之前那个蓝色，能再深点吗？……」
2. 清扫垃圾（1%）——「诶？这个代码什么作用？到这里整个页面都保证加载完毕了，为什么还等这个组件？这游戏总分不是奇数吗，怎么还要考虑平手？能不能把没用的代码都去掉？这下看着干净多了～阿哟妈呀，程序执行不了了！全部恢复到最初的状态……」
3. 验证逻辑（1%）——「明明让你找到全局最优的点然后移动过去，你为什么代码写的是邻近最优的点？觉得我好骗是吧？……好吧反正玩家也看不出区别，能运行就算了。」
4. 呵斥浪费（1%）——「能把节点数从 49 改到 63 吗？……停停停！！就改一个数，你丫为什么开始重新生成一千多行代码？骗我 token 费是吧？告诉我在哪一行改就好！……为什么根据你说的这个行号我找不到这个变量？算了累死了，一千多行代码重新生成一遍吧……」
5. 怀疑人生（1%）——「为什么跟你沟通那么费劲？说了好多遍了，路径选取要随机化！啊，不是那样随机，那不就变瞎走了吗！要从等效的路径里随机选取。啊，不是那个等效！……」

最后还是折腾了半天，终于把两个游戏写到 99%，之后再来补足 1% 的纰漏吧。

AI 使用者的两难窘境​

有人说，AI 主要可以替代初级员工的工作。我个人不是很赞同，因为单从执行基本任务的能力来说，AI 远超初级员工。但是 AI 将任务臻于完美的能力极差，主要是因为目前的 AI 与人的沟通有很大的障碍。随着任务与最终完美目标逐渐逼近，描述还不够完美的部分细节所需的沟通成本会急剧增加。

这种沟通障碍和目前 AI 的训练的方式有很大关系。比如，让一个初级员工完成某个项目，如果对方能力不足，没有信心把事情做对，那么就算他一开始不告诉你，你也可以从他完成任务过程中的流畅度和回馈中察觉出来。但是你让 AI 做什么事，目前的 AI 都会一本正经、自信满满地吐出一大堆结果来，几乎从来不会坦白它没有自信。

另外一点是，AI 的知识技能结构与正常的人类差别特别大。比如说，现实中的初级人类程序员，往往已经具备了很好的编程逻辑思维能力，但是由于严重缺乏某些编程语言的特定知识，写出来的程序「味道怪怪的」。要等到在实战中千锤百炼，被各种问题挑战以至学习到各种奇技淫巧，于是升级成为了高级程序员。而 AI 对于奇技淫巧的掌握一开始就远远超过普通的程序员，但是在编程逻辑上其实要落后于人类。于是，看人类写的代码，一眼就能评判此人的水平。但是 AI 的代码表面看起来都是标准美观，似乎出自经验特别丰富的程序员之手。但是仔细审读往往会发现特别基本的逻辑错误。

这两者归纳起来，都是一个问题，那就是判断 AI 完成品的质量要比人类完成品困难许多！这就导致人类无法根据自己的快速判断，来决定自己还要花多少精力来审查和补充。于是，要么轻信 AI 闹出诸如司法假案例¹这样严重的事故；要么过度怀疑 AI 的成品，费时费力地验证所有细节，到头来还不如亲自操刀的两难窘境。