聊聊最近的 Vibe Coding 经历

Mon, 27 Jul 2026 08:50:00 +0800

最近花了很大精力在 Vibe Coding 上，当然也做出了不少东西，时间被 token 占据着，公众号也断更了一段时间。

最近一个很大的感触是使用 AI ，思维方式得转过来。第一步是"相信它能"，不信就不会去试，不试就永远停留在浅层用法；第二步是探索，在探索中碰到"不能"；碰到不能时多问一句：是模型真不行，还是我方法不对？换个提示、拆下任务、补点上下文，很多"不能"其实是"还不会用"。如此反复。

还记得春节前我有一个功能的想法，在网页 Chat 模式下沟通几轮得到一个原型界面，还是会安排开发人员去进行最终的实现。

春节期间，我决定得要自己动手去实践，于是我找了个中转站充了 50 块，客户端使用 Claude Code，接中转站的模型，就开始了 Vibe Coding 之旅。

开发了一个研发内部使用的平台，将需求、任务、待办、缺陷管理起来，后面还陆续加入了文档中心、分享中心等功能。

研发管理类的工具有很多，为什么还要自己去重复造轮子呢？

原因很简单，要想使用 AI 给团队内部提效、要想利用 AI 给客户带来价值，就必须要对 AI 有深入的了解才行。去真正做出一些东西，才可以更好的了解。

我自认为对开发非常了解，对研发内部的管理业务也很清楚，理论上来说，应该很容易借助 AI 的能力把这个系统给开发完成，但其中还是碰到了很多的问题。

因为要做的是一个需要持续迭代的软件系统，不是一个 Demo，所以并不是说一句话让 AI 生成一个开盲盒式的系统就完事了，需要提前做很多很多的准备。

比如，以下内容需要沉淀到文档里面：

开始的时候会先做静态页的 UI 原型，包括布局和一些交互，慢慢调到比较满意之后，再让 AI 把它转换成前端的代码。等整个系统的结构差不多构建起来之后，这个就弃用了，直接让 AI 基于现有的 UI 风格进行新功能的开发。

一种有效的方法是，当一个事情反复沟通才能达到效果，我会让 AI 对多轮对话进行总结，有些规则可以沉淀到 CLAUDE.md 、AGENTS.md 中，有些是沟通话术的问题，我后续可以进行调整。

中转站前后换了好几个，最后的结论还是买正版吧。中转站质量掺水不说，而且还极其不稳定。现在模型能力越来越强，不管是用国内的还是国外的，比如 K3、GLM 5.2、DeepSeek V4 或者 GPT 5.6 来做开发，都没有任何问题。

从 3 月 11 号开始，我的主力工具就是 codex 了。从开始的 Plus 到后来使用 Pro，目前 Pro 的额度也渐渐变得不够用了，好在 Tibo 经常会进行重置。

到现在，仅在 Codex 上的 token 消耗量已经接近 200 亿了。下面就说说这 200 亿的 token 都做了些什么。

1、AI 员工平台

起初是想将内部的一些问数场景，知识库场景，利用 AI 来提升一些效率。后来跟 ChatGPT 聊着聊着，就萌生了直接做一个平台的想法。

GPT 告诉我，AI 员工也是一个员工，企业需要给他提供相应的办公环境、知识技能培训等等。我觉得这个思路不错，所以就按照员工和企业这两个维度来构建这个平台。

Vibe Coding on 冯威的博客