惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Martin Fowler
Martin Fowler
D
DataBreaches.Net
F
Fortinet All Blogs
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
博客园_首页
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
H
Help Net Security
M
MIT News - Artificial intelligence
美团技术团队
人人都是产品经理
人人都是产品经理
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
The Cloudflare Blog
有赞技术团队
有赞技术团队
L
LangChain Blog
博客园 - Franky
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
博客园 - 【当耐特】
S
SegmentFault 最新的问题
V
Visual Studio Blog
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
B
Blog
I
InfoQ

博客园 - 金石碼农

邓安庆的贴地叙事:最简单的东西,往往最复杂 不是1M上下文的不用,不是免费大模型不用,全面实现 token 自由 RustPress 零成本博客,它承载了我的软件开发思想 只用了 3 分钟,我把那个按钮钉在了主页上 太不真实了!以前一周的活儿,现在一天干完,连边框都得听我的 别做网页了,以后智能体就是交互终端 以后写代码也得考驾照?别笑,这是未来编程的常态 她一年涨 7 万粉,只用了这几点社交平台的“笨办法” 怒开 3 个 agy CLI 账号!我是怎么在老 Intel Mac 上实现顶级模型 Token 自由的? 从命令行到桌面自动化:AI辅助创作的黄金方案 你越休息越累的真正原因,藏在一个被忽略的常识里 别再当信息垃圾收集器了!我体验了 CatReader,AI 伴读确实爽,但也有几个槽点 如何在 agy 中高效管理 AI Skill? 折腾谷歌最新 SDK 两天后,我发现开源软件已经没必要写给人类看了 第三天了,你的谷歌Antigravity还能跑吗? 一天干完一百万字,谷歌 agy 这个工具简直是头不要命的洪水猛兽 提示语工程的新六条 谷歌发布 Antigravity 2.0:界面干净了,但我怎么感觉又被“白嫖”了? 都 2026 年了,竟然还有人在翻我 2023 年的“保姆级”旧贴? 为什么 AI 给的代码,鼠标一点就消失了? Vide Coding 经验总结,核心五点 Mise 是一种好软件 我用 AI 写了四五个软件之后的总结 板栗是人是狗? 写福字 那个把代码当拖拉机修的小镇青年,活成了王阳明眼中最好的状态 如梦令·雪后 论狂 有一个家伙说 Vide Coding 上瘾 龙骨
摸头石头编程
金石碼农 · 2026-06-07 · via 博客园 - 金石碼农

最近在开发多文档协同工具 PushPen,我体验了一把爽到飞起、随后又脊梁发冷的感觉。

现在是 AI 协同编程的年代,大家写代码的姿势都变了。但就在昨天,当我看着那个在几分钟内被 AI 快速迭代出来的漂亮界面时,一种莫名的冷汗突然从后背冒了出来。这不仅是效率的狂飙,更是某种隐秘失控的开始。

事实是这样的,我需要给 PushPen 设计一个二级联动的菜单。

这个菜单逻辑有点像 WPS:

第一行是大菜单分类,紧挨着下面第二行是具体的小按钮。而且,当用户选中某些小按钮时,右侧可能还要联动弹出属性面板。

为什么设计得这么复杂?因为 PushPen 是一个针对文档类型做功能扩展的工具。不同的文档类型,适用的功能按钮完全不同。

再举个大家熟知的例子:传统办公三件套 Word、Excel、PPT。这三个软件各自有完全不同的操作按钮,这很好理解。但如果我把这三个软件的核心功能合在同一个界面里呢?那自然就得针对当前打开的文档类型,动态切换整套操作面板。WPS 基本上就是这个思路,一个客户端,支持多种文档类型。

我当然不是在复刻一个 WPS,我的小软件只是在菜单联动上和它类似。需求理清楚了,但我面临的最大问题是:我根本不知道这个 UI 具体该长什么样,显然我是缺少相关 UI、UE 设计经验的。

搁在以前,这事儿能折腾死人。在大厂团队里,这种新版本设计得先写 PRD,然后交互评审、视觉设计、再进行内测,一个版本不折腾个十天半个月根本下不来。

但在如今的 AI 时代,我直接把这套想法发给了 AI,并极其潇洒地补了一句:

我没讲到的细节,由你自己决定。

就像摸着石头过河一样,AI 很快给我甩出了一个初步版本。我试用了一下,在这个基础上有了一些新想法,于是敲个回车让 AI 继续优化。几番折腾下来,最终开发出来的 UI 界面和最开始的草稿版已经毫无关系了。

图 1

你看,所有的脏版本都有它的历史使命。在不知道具体怎么设计时,先用 AI 快速出一个简略版,然后疯狂迭代,这就是一种不完美的敏捷实践。

但爽过之后,我猛地踩了刹车。完全放任 AI 去自由发挥、去替我决定,真的没有代价吗?

冷静下来复盘,我看到了掩盖在高效率之下的三个可能性缺陷:

第一,完全放任 AI 自行设计,本质上是在疯狂借贷。

当你对 AI 说剩下的你看着办时,它为了快速给你呈现效果,会在后台写出大量的硬编码。今天为了塞进一个新按钮,它悄悄在 CSS 里写死一个绝对定位;明天为了改个暗黑配色,它直接在单组件里写一堆行内样式。这些没有经过全局规划的样式冲突和硬编码,就是最脏的技术债务。界面今天看起来挺漂亮,明天你想改个全局主题,代码立刻就碎给你看。

第二,单文件原型的架构短视。

单文件原型确实是快速证伪的利器,但它没有未来。在真实项目中,界面交互需要与复杂的业务逻辑、数据流以及全局状态管理深度绑定。而这种靠 AI 糊出来的拼凑代码,一旦面对真实的系统联调,重构成本会呈指数级上升,几乎等于重写。

第三,底层掌控力的悄然丧失。

当过渡动画、响应式布局、遮罩交互等细节全部交由算法一键生成时,开发者正在退化为单纯的效果验收员。我们很容易在这种便利中产生无所不能的幻觉,进而忽视了诸如浏览器兼容性、DOM 渲染性能瓶颈,以及无障碍辅助功能等深水区的问题。

以上三种情况只是我的举例,不同领域不同软件会有具体的问题。人机协同时代的敏捷开发,绝对不是无序的瞎试。最理想的研发范式,应当是八个字:感性探索,理性落地。

大踏步进取,阶段性重构。走得快,但也要有全局视野。

在项目起步与方案探索阶段,我们要充分释放 AI 的发散能力。通过模糊的需求类比和增量微调,低成本地碰撞出灵感,快速去摸水里的那块石头,用最低的成本试错。

但是,这种放任必须是有边界的。在 AI 开始敲键盘之前,你必须基于现有的设计系统(Design System)或成熟的 UI 框架,给它戴上紧箍咒。你要约束它的生成范围,规定好全局的栅格、色彩规范和组件库,绝不能任由它在代码里放飞自我,引入无法收拾的样式冲突。

而在核心业务逻辑与工程落地阶段,你必须立刻收回你的主导权!重新回归严谨的软件架构、干净的组件拆分,以及统一的设计系统规范,攻坚兼容性与性能。

软件不应该在 AI 编织的温水里慢慢腐烂。它应当在 AI 的灵感碰撞中萌芽,在程序员的工程理性修剪下,长成更健壮、更美妙的样子。

今天的编程在 AI 的加持下,入门门槛变低了,但行业的天花板同时也被无限拉高了。

在骑马的时代,大家都骑马,驯服一匹马的难度总有个上限。后来有了汽车、高铁、飞机,考个 C1 驾照成了基本技能。今天有了 AI,这就好比我们手里多了一架战斗机,它的高度和速度确实远超以往,单兵作战能力被无限放大——过去一个团队才能搞定的东西,现在一个人就能攒出来。

但请保持清醒,驾驶战斗机绝不意味着你可以无视重力和气流。当你想让这架飞机真正平稳降落、接入复杂的现代空中战斗序列时,越是高级的工具,就越需要敬畏系统规范,越需要依靠前人摸索出来的工程经验。复杂的工程落地,永远不是靠单打独斗的狂飙就能完成的。

AI 给我们指明了石头的方向,但真正能让我们安全过河的,依然是脚底下那条由严谨工程学铺就的、坚实的路。今年是 AI Agent 编程爆发元年,很快,工程经验会被重视。当编程天花板大大拨高之后,人们会明白编程不再是以往的编程,新时代的程序员也不是古早程序员那个样子了。

2026年06月06日