本文來自微信公眾號： caoz的夢囈 ，作者：caoz
先匯報一下，其實我的vibe coding一直有繼續(xù)，最近沒通報是因為希望后續(xù)產(chǎn)品有個穩(wěn)定的發(fā)布版本，但是有點遺憾，第一是審核時間變得很長。（可以看出，用AI做App已經(jīng)是潮流）第二是蘋果市場悍然拒絕我的產(chǎn)品上架，說是山寨和重復(fù)產(chǎn)品，申訴未果，就只能放在testflight里，不過最近兩周一直在外面浪，所以一些修復(fù)更新還沒處理，所以今天暫時不宣傳自己做了什么。主要是很多人會疑惑，AI技術(shù)越來越強(qiáng)，對小白越來越友好，那么我們還需要學(xué)習(xí)vibe coding么，那句話咋說來著，只要你學(xué)的不夠快，你就發(fā)現(xiàn)可以不用學(xué)了。
如果我們把vibe coding，或者說AI編程簡單理解為提示詞工程，如何學(xué)習(xí)使用合理的提示詞，可能真不用學(xué)了。
話說回來，有一件事我確實又忽視了，TK教主微博提到了大概這么個意思，學(xué)習(xí)AI的第一步?jīng)]那么高深，先能做到正確表達(dá)。有時候我們以為是理所當(dāng)然的基本能力，其實很多人不具備，清晰表達(dá)力是學(xué)會使用AI的第一步，沒有這一步，再好的AI也無法給你真正的幫助。我發(fā)現(xiàn)我兒子就有這個問題，他天天有點頭疼腦熱就用AI搜索，然后每次都說自己得了特別要命的絕癥，需要緊急治療，其實就是他的表達(dá)極度夸張，缺乏嚴(yán)謹(jǐn)清晰的描述。
任何時候，溝通能力都是基本功，表達(dá)能力和理解力，否則再強(qiáng)大的工具你也利用不起來，在我的文章里，我會默認(rèn)你有這個基礎(chǔ)，這是所有后續(xù)建議的前提。
那么現(xiàn)在AI編程很強(qiáng)大了，我們好像真的可以零基礎(chǔ)做項目了，是不是意味著任何人都可以輕松的做任何事情了？
也許未來可以，但我覺得時間還有幾年。
也許你可以躺著等，等別人把能做的都做了，把能占的坑都占完了，然后你說，現(xiàn)在不用學(xué)也能做到了，問題是，這時候你做到了，還有什么價值呢。
就最近這一年，已經(jīng)明顯感覺到，蘋果和谷歌的審核周期變長了，審核門檻提高了，背后真相不用猜也知道，都在瘋狂發(fā)布產(chǎn)品，而且都是AI生成的。
所以，如果你現(xiàn)在選擇從入門到放棄，我覺得也可以理解，但是如果你覺得還可以掙扎一下，還有一些想法值得去嘗試實現(xiàn)，那么，結(jié)合我最近的經(jīng)驗教訓(xùn)，以及和其他人溝通的一些反饋，說一下我的建議。
1，記憶管理仍然有意義。
我其實幾個月前在新加坡和某知名創(chuàng)業(yè)者就聊過這個話題，目前大模型的記憶管理并不完善，包括所謂持續(xù)記憶的chatgpt，實際溝通中也會經(jīng)常忘記過去的信息。而且隨信息量增加這個現(xiàn)象更明顯。
編程也存在這個問題，你過往開發(fā)的目的，每次改動調(diào)整的目標(biāo)和策略，是否有完整的記憶，實際上很多人開始會有產(chǎn)品文檔，但是迭代的時候會丟信息，然后后續(xù)開發(fā)修復(fù)或者增加功能的時候，AI只看代碼和當(dāng)前需求，會錯漏很多過往的問題，有時候就會形成很惡心的鬼打墻局面，改了一個新問題，老問題出現(xiàn)了，改了老問題，新問題又回來了。反復(fù)在重復(fù)問題中轉(zhuǎn)圈。
所以編程的過程中也需要不斷更新記憶文件，并且這個文件也不能太大，否則token消耗會爆掉，就需要主索引文檔和不同的模塊文檔，這樣才能平衡消耗和記憶保存，你們看到現(xiàn)在很多第三方工具都把解決記憶問題當(dāng)作核心競爭力，比如愛馬仕agent，比如那個好萊塢女影星的開源項目，我最近在星球也一直強(qiáng)調(diào)這個。
每次版本迭代和更新的時候，要求AI合理的記錄記憶文件，并且記憶文件要合理的進(jìn)行規(guī)劃，去重冗余，并且不要用大而全的文件存儲一切，方便后續(xù)快速對應(yīng)閱讀和處理。這樣AI在后續(xù)處理的時候，能夠做到盡量不傷害過往的成果，不重現(xiàn)過往的錯誤。
我知道這說起來好像挺平常的，其實我在開發(fā)過程中，最怕的就是這個，突然過往的成果被改壞了，或者過往修復(fù)過的bug又重現(xiàn)了，很多次，很多很多次。記憶管理，要讓AI知道過往。
2，代碼可維護(hù)性
其實記憶管理也是可維護(hù)性的一部分，但不是全部。
有些人就會問，你都用AI編程了，代碼你又不改，可維護(hù)性不是脫褲子放屁。
這里的可維護(hù)性，不是人來維護(hù)代碼，而是AI維護(hù)代碼。
AI維護(hù)代碼，也需要可維護(hù)性。
AI修改的代碼會越來越龐大，越來越多廢棄的部分，此外，復(fù)用性不夠，類似的功能很多重復(fù)編寫，那么后續(xù)進(jìn)行版本迭代的時候，它就可能出現(xiàn)各種問題，比如陷入大量冗余代碼理解而浪費token，比如因為復(fù)用性不夠只處理了一部分問題，導(dǎo)致整體展示和業(yè)務(wù)邏輯不統(tǒng)一，比如會去更新已經(jīng)廢棄的代碼而不是正在使用的部分，比如理解代碼的過程被廢棄邏輯引入歧途，我坦白說，這些比如我都經(jīng)歷過，不是拍腦袋想的。
所以，每次版本更新，都需要讓AI在它清醒的時候（剛做完更新，記憶還相對完整），清理掉冗余邏輯，刪除廢棄代碼，提升復(fù)用性，類似結(jié)構(gòu)代碼歸并處理。這樣，后續(xù)AI自己做新的版本迭代的時候，才能節(jié)省token，提升處理效率，以及降低各種惡心事情的發(fā)生幾率。
3，自動測試體系
AI編程后，我發(fā)現(xiàn)有一件事的工作量不但不會少，反而增加了，就是測試。
因為以前很清楚自己修改了什么地方，測試也只著重跟進(jìn)特定功能和操作流程即可。但是AI編程很多時候不知道它改了啥，特別是當(dāng)指示約束不夠好的時候，它會基于錯誤的理解去亂改，就很崩潰，有時候你以為它只改了一個小局部，但可能很多想不到的地方也被干擾的面目全非，特別是如果架構(gòu)設(shè)計不清晰的一些vibe coding玩家，更容易遇到這種情況。
所以每次改動都要做各種測試，而且就算如此也經(jīng)常遇到意想不到的地方出問題了。
所以當(dāng)設(shè)計好需求后，其實是應(yīng)該設(shè)計一個自動測試的測試范例和流程，好消息是，這個可以讓AI來做，壞消息是，這個做完了也需要你測試是不是真的好使。
AI自動測試是個非常大的方向，現(xiàn)在應(yīng)該有不少第三方的工具，不過我坦白，我還沒用過，這是我的問題。如果你希望靠個人或小團(tuán)隊打造一個可持續(xù)穩(wěn)定迭代的商業(yè)產(chǎn)品，這件事需要重視起來，因為你會發(fā)現(xiàn)，當(dāng)你產(chǎn)品進(jìn)入不斷的反饋迭代優(yōu)化流程時，這是你70%的工作量。
另外，再度強(qiáng)調(diào)，自動測試只能解決功能性測試，也就是功能是否符合設(shè)計預(yù)期。但不能解決一些所謂體驗優(yōu)化的測試，特別是小游戲這種，比如游戲難度是否合理，游戲卡頓，游戲用戶操作的流暢度，交互反饋用戶理解是否一致，數(shù)值平衡等等，這些仍然需要人來測試。甚至需要深度玩家才能測試出來。
就像我最近搞得AI圍棋工具，我真的請了職業(yè)棋手參與測試，因為我的水平怎么下都是輸，完全測試不了難度分級的效果。
4，關(guān)注本地模型
大模型雖好，但是使用成本越發(fā)昂貴。
我這里說的本地模型，是指當(dāng)你產(chǎn)品希望賦予某些AI能力，一種是基于API訪問大模型，按照使用付費，另一種是直接嵌入本地模型，在客戶端直接跑起來。
但目前，一般手機(jī)能力有限，能在手機(jī)上跑的本地模型通常能力不強(qiáng)，或者過于消耗資源而無法被手機(jī)市場接納。
比如我本來打算用katago 28B本地版本直接做AI圍棋終端，但是連產(chǎn)品提交都不行，只好降級為18B版本，就這樣也無法展開參數(shù)跑，手機(jī)性能畢竟有限。
不過從長遠(yuǎn)看，第一，本地模型能力正在快速增長；第二，手機(jī)算力也在持續(xù)增長。所以未來可以樂觀一點，基于本地模型的一些AI工具依然會大有可為。
還是前面的案例，即便是katago 18B模型，用低參數(shù)去跑，依然可以有準(zhǔn)職業(yè)棋手的棋力，這是很恐怖的。以前alphago lee版本需要驚人的算力成本來維持其表現(xiàn)力，而現(xiàn)在稍微帶高端一點顯卡的單機(jī)都可以輕松碾壓那個版本（katago28B都不需要最高參數(shù)，中等參數(shù)足夠了，手機(jī)暫時還不行，但再過幾年呢）
本地模型，開源模型，如何部署，如何結(jié)合到自己的網(wǎng)站，應(yīng)用里，都是值得關(guān)注的方向，未來幾年，在成本效率平衡的考量下，本地模型大有可為。
5，有想法盡量占坑吧。
蘋果審核明顯更嚴(yán)苛了，谷歌審核周期也逐漸拉長。
所謂占坑，就是某些領(lǐng)域你要盡早塞進(jìn)你的產(chǎn)品，然后以后慢慢迭代，為什么這么說，蘋果拒絕我的AI圍棋產(chǎn)品，說是山寨和濫發(fā)，其實我能理解，就是現(xiàn)在做AI圍棋的太多了，而且katago又是開源引擎，他們代碼一審核，好家伙，好多產(chǎn)品都帶著這個引擎，而且圍棋么，你想想，還能有啥功能，還能長啥樣，都是對弈，復(fù)盤，識譜這些對吧。這咋創(chuàng)新，幾千年了對不對。
以前沒那么多人做App，有些相似問題也不大，現(xiàn)在好家伙，幾倍十幾倍的增長，人家門檻自然水漲船高了。
如果你不早點占坑，以后你做出來的產(chǎn)品，可能上架門檻會更高，可能辛辛苦苦做出來，人家審核說一句，沒創(chuàng)新，你就上不了市場。占坑以后才有機(jī)會慢慢迭代。
以上，是對不死心，還想繼續(xù)在這個領(lǐng)域折騰的同學(xué)的建議。
最近我發(fā)現(xiàn)一個趨勢，其實我自己也是，就是很多App或者小程序的開發(fā)者，就不是為了賺錢，不是為了做出多成功的產(chǎn)品，是什么呢，自己有需要，市場上也有產(chǎn)品，但是市場上的產(chǎn)品要么就訂閱費，要么就彈廣告，要么就只能聯(lián)網(wǎng)才能使用。那現(xiàn)在AI編程那么容易，自己搞一個，就照著主流產(chǎn)品做，但是不收費不彈廣告，自己用著舒服就好。我開發(fā)的幾款產(chǎn)品，先不管別人怎么看，我是真的平時一直在玩，在用的。
想想也是，我要是手機(jī)市場的負(fù)責(zé)人，我也不喜歡這種開發(fā)者，這不攪局么。