Vibe Coding，或者说一种“人出主意，AI搬砖”的编程方式，尤其是在JavaScript/TypeScript一众前端编程中颇为流行。虽然本人就该问题持保留态度，但最近整理今年工作时，发现年初有一个和老同学闲聊时挖的坑还没填，正好借此机会今天基于Vibe Coding的思想一把梭哈了🤩

需求分析与整理

老同学描述的应该是这样一个场景：

通过非中文媒体，让海外中国公民及时收到有关安全方面的信息

对此我的思路是：用RSS/爬虫抓取页面，交给大模型判断，然后显示到前端页面上

技术栈如下

• 数据库：Supabase——通过API key直接TypeScript API访问
• 前端框架：NextJS + Shadcn UI——使用量大，AI的训练量足，代码质量应该不会太差
• 后端的主要工作就是处理AI信息，抓取RSS，干脆也和前端统一用TypeScript（实际情况是：一开始是RAG平台，后面改为了LM-Studio + TypeScript）

踩坑

AI判断模型问题

一开始想的是调用DeepSeek API，反正便宜量大管饱，10块钱运行上一个月应该不是问题

可问题也就出在这里：使用公共API，一旦检测到“中国人”“安全”这些关键字，就拒绝提供服务

一开始想的是，后端上RAG可视化框架（忘记是Dify还是RagFlow了），想办法改Prompt，将单个问题分解成多个问题，使其能绕过这些限制。但服务器本体在美国，而DeepSeek也不能完全保证能输出（说白了就是Prompt写的还是不够好），而且将单个拆解成多个问题，整个判断流程的速度会慢很多。正因如此，年初尝试了下就没再做了。

直到这几天，在给Mac找模型运行的时候，发现了mlx-community/Qwen3-8B-abliterated-v2-mxfp4，这类无审查的模型应该不会拒绝回答，而且模型大小只有8B，用LM-Studio在MacMini M4的输出速度在22 token/s，而实际部署的话，8B模型用x86 CPU跑应该也不是问题。所以后端就顺理成章的用LM-Studio + TypeScript的组合

AI编程模型问题

我是先动手写的后端，用的是VSCode内置的Github Copilot（学生有免费额度，而这个月还没用完），模型最选择的是CPT5.1-Codex-Max

一开始模型写的还行：RSS正常获取，也能正确将数据写入SupaBase

可处理到LM Studio输出的时候就抽风了——问题主要出在，模型自以为是的限制代码的Token数在4个以内（因为主要返回的就是True和False），然而Qwen3是带有Think的，4个Token不可能把Think完整输出出来并过滤。而最让我不能接受的是，每次修改完代码都要让我手动运行，而相比之下，Claude的模型在修改完代码后，都会询问是否自动运行。

我尝试切换成Claude的模型继续修改。Claude Sonnet 4.5还是没发现问题所在，直到换成Claude Opus 4.5才算得到了令人满意的结果

Claude Opus 4.5虽然好用，但相对应的额度消耗也大——应该是今年唯一一个3倍消耗的Github Copilot模型

基于CPT5.1-Codex-Max的表现实在无法让人满意，Nextjs的部分我选择用Claude Sonnet 4.5完成初始化，然后遇到处理不是很好的问题再用Claude Opus 4.5完成。生成的内容包括UI界面，SupaBase读取。

部署

其实这本不应该是一个问题😂Cloudflare和Vercel都能一键部署NextJS，使用起来不要太简单

但老同学人在国内，这两个Serverless因为众所周知的问题，国内访问的效果都不是很好，所以我还是让Claude写了Docker file和Docker Compose用于部署。

这里面还出现了，因为环境变量而报错的问题，直到使用Opus 4.5才最终完成修复

最终成果

在事先没有复习TypeScript的情况下，项目总耗时4小时，Github Copilot月额度消耗25%，效果如图：

访问地址：https://africa.mocusez.site/

该服务已停用，源码等有空随缘挂Github

看看老同学愿不愿意找人接手这个项目，如果没人的话，下个月可能会把源码挂Github（应该不会有人需要这种代码吧doge🤔）

结语

• 现在想搓一个前后端一体的项目真的很简单，但还是需要人监督就是了
• 目前这个需求只能算是写出来了，但离好用还差得远：Prompt还需要调整，应该要有主动Push信息的手段
• OpenAI家的模型是真不行，而Claude Opus 4.5的体验是真的舒服，已经准备好明年给Claude充钱的准备了