我通过让 AI 编写大部分代码，更快地构建了两个开源工具

Source: Dev.to

实际改变了什么（以及没有改变的）

我并没有“让 AI 构建产品”。

我仍然：

• 定义架构，
• 决定哪些存在、哪些不存在，
• 控制数据模型，
• 审核每一行代码，
• 经常说“不”。

改变的很简单： 我不再自己敲大部分代码，AI 来完成。

这不是关于提示词或魔法

这与以下内容毫无关系：

• 巧妙的提示词，
• 自主代理，
• “随意编码”而不思考。

它之所以有效，是因为：

• 我清楚自己想要什么，
• 我知道何时出现错误，
• 我了解系统应如何表现。

AI 速度快，我精准。两者的组合比提示词更重要。

我实际是如何使用 AI 编码的

我的工作流更像是：

1. 我非常精准地描述需要实现的功能。
2. AI 编写代码。
3. 我像严格的审稿人一样阅读代码。
4. 我请求修正、重构、删除。
5. 我集成或拒绝。

AI 的编写速度远超我自己。我思考得更慢，但更好。感觉非常类似于：

• 最初的智能自动补全，
• 然后是 IDE 重构工具，
• 再然后是实时 lint。

同样的转变，只是规模更大。

两个不同的项目，同样的做法

Ackify

Ackify 是一个开源工具，用于处理内部文档确认——即证明人员实际阅读了内部政策、流程或强制性文档。

它需要：

• 明确的领域模型，
• 严格的约束，
• 没有功能蔓延。

AI 帮助编写了：

• 处理器，
• 存储层，
• 重复性逻辑。

我保持对以下内容的控制：

• 范围，
• 语义，
• 保证。

SHM

SHM（Self-Hosted Metrics）规模要小得多。它回答一个问题：

“这个自托管应用真的被使用了吗？”

它在几天内完成，因为：

• 范围极小，
• 规则严格，
• AI 处理了大部分样板代码。

规模不同，方法相同。

AI 作为力量倍增器，而非决策者

关于 AI 辅助编码最大的误解是认为它取代了思考。事实并非如此。它取代了：

• 打字速度，
• 机械重复，
• 明显的胶水代码。

一旦你不再清楚自己想要什么，输出质量会立刻下降。AI 在架构上并不具备创造力；它在执行上高效。

为什么这对独立开发者和开源社区重要

对独立开发者而言，时间才是真正的瓶颈。AI 并不会给你新点子，它提供吞吐量。这使得你能够：

• 更快地探索想法，
• 更早淘汰糟糕的想法，
• 完成小而有用的工具，而不是永远打磨一个大项目。

这正是许多开源需求的满足方式：小工具、明确范围、快速迭代。

结语

我并不觉得被 AI 替代了，我感到被放大了。我仍然在设计，我仍然在决定，我仍然在审查，只是现在不再敲那么多代码而已。这没问题。