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置顶2025 年都算过去了。
去年底离开了打工三年的鹅厂，最不适应的就是工作上用的数据库管理工具没了。鹅厂内部的那个数据库管理软件用习惯了，DBeaver、Navicat 用着都不顺手。恰逢今年正好是 AI 爆发的元年，Vibe Coding大行其道。于是我顺手自己撸一个。
你以为这是一个广告，No，这不是。因为入了这个坑之后才知道里面水有多深。
首先作为一个二流子开发，我自己用数据库都没用明白，现在还想整一个管理软件来“管理”数据库，很多概念根本就弄不明白，以前都没接触过。
其次都已经上车了才知道，业内一般都是用 java jdbc 那一套技术栈来解决不同数据库兼容问题。可我的问题是我都不会 java，纯用 golang 手撸兼容性。
反正总之就是这个项目在我断断续续做了半年后，烂尾了。看不到曙光和希望，有时间可详谈里面遇到的坑。
不过好在目前的一些最最基础的功能能满足我自己使用，自己花半年写个工具给自己用，听上去还是有点点极客精神哈。
工具在此 db.whysoheavy.com
然后就是开始捣鼓了一个微信小程序，起因是因为周末和媳妇CityWalk了重庆很多很多地方，我发现城市里有很多称不上景区的，但是又稍微值得一逛的地方。重庆这个城市又很有市井气息。以往这些信息都在小红书上流转，没有一个统一的“收纳”地方，于是我随手撸了一个小程序，用户可以自己上传“微景区”，探索城市的角落。
历时一个月，也算是知道了小程序的发布流程。小程序叫“漫步CityWalk” 微信可搜。
但是上线了又有坑，腾讯判定此类小程序属于社交，需要企业资质。我XXXX。又没有明确的商业场景，我肯定不会注册个公司搞这个，于是项目暂停。
然后在高强度使用 AI 编程的过程中，有很多提示词其实是需要排版的，尤其是要用游标卡尺的Python，我发现并没有一款那么方便记录，写文字，排版提示词，记录会议等的临时软件。不管是打开飞书文档，还是打开vscode新建文件来就都太麻烦了，我要的只有一点，快速的开始写！记录！
于是第三个产品上线了，justwrite.whysoheavy.com 这个应该是目前从产品角度上讲，最简单，也是最完善的一个产品。我用 codex 就一周不到，就扎扎实实的把想要的功能都做完了（不要看着简单，很多细节还是很花功夫）。
这个网站不用登录，直接电脑上打开，就是一个字，写！ 也不用担心安全问题，因为数据全部存在你本机浏览器的缓存里面，甚至都没有后端，绝对不会泄露客户信息，但是代价就是，清除浏览器缓存有可能会把文件清除。不过也还好，毕竟定位就是轻写作。文档请及时保存。
你可以用它
编排大模型提示词
记录简单的会议纪要
写写临时文档
编辑一点小作文
写一些临时的待办
甚至当便签用。
真诚希望各位大佬可以去体验一下。
去年底离开了打工三年的鹅厂，最不适应的就是工作上用的数据库管理工具没了。鹅厂内部的那个数据库管理软件用习惯了，DBeaver、Navicat 用着都不顺手。恰逢今年正好是 AI 爆发的元年，Vibe Coding大行其道。于是我顺手自己撸一个。
你以为这是一个广告，No，这不是。因为入了这个坑之后才知道里面水有多深。
首先作为一个二流子开发，我自己用数据库都没用明白，现在还想整一个管理软件来“管理”数据库，很多概念根本就弄不明白，以前都没接触过。
其次都已经上车了才知道，业内一般都是用 java jdbc 那一套技术栈来解决不同数据库兼容问题。可我的问题是我都不会 java，纯用 golang 手撸兼容性。
反正总之就是这个项目在我断断续续做了半年后，烂尾了。看不到曙光和希望，有时间可详谈里面遇到的坑。
不过好在目前的一些最最基础的功能能满足我自己使用，自己花半年写个工具给自己用，听上去还是有点点极客精神哈。
工具在此 db.whysoheavy.com
然后就是开始捣鼓了一个微信小程序，起因是因为周末和媳妇CityWalk了重庆很多很多地方，我发现城市里有很多称不上景区的，但是又稍微值得一逛的地方。重庆这个城市又很有市井气息。以往这些信息都在小红书上流转，没有一个统一的“收纳”地方，于是我随手撸了一个小程序，用户可以自己上传“微景区”，探索城市的角落。
历时一个月，也算是知道了小程序的发布流程。小程序叫“漫步CityWalk” 微信可搜。
但是上线了又有坑，腾讯判定此类小程序属于社交，需要企业资质。我XXXX。又没有明确的商业场景，我肯定不会注册个公司搞这个，于是项目暂停。
然后在高强度使用 AI 编程的过程中，有很多提示词其实是需要排版的，尤其是要用游标卡尺的Python，我发现并没有一款那么方便记录，写文字，排版提示词，记录会议等的临时软件。不管是打开飞书文档，还是打开vscode新建文件来就都太麻烦了，我要的只有一点，快速的开始写！记录！
于是第三个产品上线了，justwrite.whysoheavy.com 这个应该是目前从产品角度上讲，最简单，也是最完善的一个产品。我用 codex 就一周不到，就扎扎实实的把想要的功能都做完了（不要看着简单，很多细节还是很花功夫）。
这个网站不用登录，直接电脑上打开，就是一个字，写！ 也不用担心安全问题，因为数据全部存在你本机浏览器的缓存里面，甚至都没有后端，绝对不会泄露客户信息，但是代价就是，清除浏览器缓存有可能会把文件清除。不过也还好，毕竟定位就是轻写作。文档请及时保存。
你可以用它
编排大模型提示词
记录简单的会议纪要
写写临时文档
编辑一点小作文
写一些临时的待办
甚至当便签用。
真诚希望各位大佬可以去体验一下。
21 110
最近一个来月，公司新研发一些东西，在我手上有两个系统，我全用 AI 写的，基本是 deepseek harness ds-v4-flash 和 codex gpt55。现在可以总结分享一下。
1.两套工具没有明显的差距，两套工具都是纯原生态，一个 mcp skill 都没配置，甚至大多数时候我还觉得 dsh 更好用一些，codex 感觉响应太慢，一个需求要等很久，导致我经常开始摸鱼就停不下来。dsh 总体响应要快一些，而且有一些中间过程的输出，不至于无聊。然后 dsh 的自主性比 codex 好很多，codex 像一个循规蹈矩的严肃工具，dsh 更像一个开发伙伴。
2.第一套系统很简单，有一个文件夹 A 里面会有若干内容，写一个定时任务处理到文件夹 B 里。然后做几个展示页面能看到当前运行状态即可。需求就这么简单。直接需求仍给 AI 我没做任何技术上的把关，跑起来是容易，后续就发现问题。AI 为了统计，做了一个 file 表，每一次扫描 把 A 文件 B 文件里的所有文件 一个文件对应一条数据收录到 file 表里。然后为了查看进度和状态，每次扫描还要更新数据的一些属性，现在 A B 文件里面已经是万级十万级数据了。所以每一次扫描至少要 update 小十万条数据。已经几乎不可用了，这几天正在着手重新弄一下这里的逻辑。
3.第二套系统复杂很多，流水线管理系统，若干不同种类的工件会有 ABCD 等节点，每个节点还有不同状态，还能打回上一个节点。多种情况，比较复杂。全部也是 AI 写的，总共两万行代码，但是我大概引导了一下表的设计，表设计合理基本规划就是合理的，然后只在部分接口我详细看了一下实现，纠正了一些冗余设计。至今运行很完美。
4.经过上面两套总结，我觉得单纯给 AI 说需求，是无法做好 vibe coding的 因为需求本身无法映射到技术架构，而且最关键的是，大多数人写需求就只写到功能本身，现在看来，至少至少，要交代好使用场景，支持情况，数据量，指标要求吧。第一套系统失败，我并不认为是 AI 能力的问题，更多是我和 AI 沟通过程中，并没有说明和强调具体的要求，比如数据量会多大，任务能不能接受堆积，堆积时间可接受多少，哪些响应指标要压到多少以内，哪些指标可以放宽一些。但是如果，上面的这些点都考虑完备，这几乎也相当于要去思考一些设计能力了。
5.目前普通非技术人员能用 vibe coding 做出一个好产品么？我现在的结论是不能。目前来看，AI 再强大，哪怕是钢铁侠的贾维斯，在交谈的过程中本身就会损失非常多的信息熵，这才是关键，你脑子里有100%的东西，说出口的可能只有最关键的 1-2%核心，剩下 99% 是一些默认知识，是你以为大家天然会知道的东西。是你自己本身的上下文。但是很遗憾，AI 无法共享你的上下文。
6.但普通非技术人员能用 vibe coding 做出一个好产品么？其实是可以的，技术本身已经不重要，想做出实际的东西，除了说清楚产品以外，解释清楚你的缄默知识，和 AI 共享你的上下文。有一些隐藏的东西，如果不刨根问底，你没概念，AI 自己缄默执行，默认设计，等到实际情况运行起来肯定不符合预期。说白了和 AI 沟通并不比和人沟通轻松，或者说沟通本身就是一件不简单的事情。
1.两套工具没有明显的差距，两套工具都是纯原生态，一个 mcp skill 都没配置，甚至大多数时候我还觉得 dsh 更好用一些，codex 感觉响应太慢，一个需求要等很久，导致我经常开始摸鱼就停不下来。dsh 总体响应要快一些，而且有一些中间过程的输出，不至于无聊。然后 dsh 的自主性比 codex 好很多，codex 像一个循规蹈矩的严肃工具，dsh 更像一个开发伙伴。
2.第一套系统很简单，有一个文件夹 A 里面会有若干内容，写一个定时任务处理到文件夹 B 里。然后做几个展示页面能看到当前运行状态即可。需求就这么简单。直接需求仍给 AI 我没做任何技术上的把关，跑起来是容易，后续就发现问题。AI 为了统计，做了一个 file 表，每一次扫描 把 A 文件 B 文件里的所有文件 一个文件对应一条数据收录到 file 表里。然后为了查看进度和状态，每次扫描还要更新数据的一些属性，现在 A B 文件里面已经是万级十万级数据了。所以每一次扫描至少要 update 小十万条数据。已经几乎不可用了，这几天正在着手重新弄一下这里的逻辑。
3.第二套系统复杂很多，流水线管理系统，若干不同种类的工件会有 ABCD 等节点，每个节点还有不同状态，还能打回上一个节点。多种情况，比较复杂。全部也是 AI 写的，总共两万行代码，但是我大概引导了一下表的设计，表设计合理基本规划就是合理的，然后只在部分接口我详细看了一下实现，纠正了一些冗余设计。至今运行很完美。
4.经过上面两套总结，我觉得单纯给 AI 说需求，是无法做好 vibe coding的 因为需求本身无法映射到技术架构，而且最关键的是，大多数人写需求就只写到功能本身，现在看来，至少至少，要交代好使用场景，支持情况，数据量，指标要求吧。第一套系统失败，我并不认为是 AI 能力的问题，更多是我和 AI 沟通过程中，并没有说明和强调具体的要求，比如数据量会多大，任务能不能接受堆积，堆积时间可接受多少，哪些响应指标要压到多少以内，哪些指标可以放宽一些。但是如果，上面的这些点都考虑完备，这几乎也相当于要去思考一些设计能力了。
5.目前普通非技术人员能用 vibe coding 做出一个好产品么？我现在的结论是不能。目前来看，AI 再强大，哪怕是钢铁侠的贾维斯，在交谈的过程中本身就会损失非常多的信息熵，这才是关键，你脑子里有100%的东西，说出口的可能只有最关键的 1-2%核心，剩下 99% 是一些默认知识，是你以为大家天然会知道的东西。是你自己本身的上下文。但是很遗憾，AI 无法共享你的上下文。
6.但普通非技术人员能用 vibe coding 做出一个好产品么？其实是可以的，技术本身已经不重要，想做出实际的东西，除了说清楚产品以外，解释清楚你的缄默知识，和 AI 共享你的上下文。有一些隐藏的东西，如果不刨根问底，你没概念，AI 自己缄默执行，默认设计，等到实际情况运行起来肯定不符合预期。说白了和 AI 沟通并不比和人沟通轻松，或者说沟通本身就是一件不简单的事情。
1 20
用codex 写的代码，
老板或者同事突然问一句：
“某某功能现在是这样的吗？”
我只能回答：
“我不知道，我回去看一下。”
“可能吧，AI 写的。”
以前自己写的代码，哪怕写得烂，至少大概知道为什么会变成这样。
现在不是。AI 写代码的速度太快了，功能一直往前跑，但人的理解根本没有同步跟上。
代码越来越多，脑子里的系统反而越来越模糊。
我觉得这可能是一种新的债：理解债。
所谓 Vibe Coding 的失控感，大概就是——
代码还在你的仓库里，但已经不完全在你的脑子里了。
老板或者同事突然问一句：
“某某功能现在是这样的吗？”
我只能回答：
“我不知道，我回去看一下。”
“可能吧，AI 写的。”
以前自己写的代码，哪怕写得烂，至少大概知道为什么会变成这样。
现在不是。AI 写代码的速度太快了，功能一直往前跑，但人的理解根本没有同步跟上。
代码越来越多，脑子里的系统反而越来越模糊。
我觉得这可能是一种新的债：理解债。
所谓 Vibe Coding 的失控感，大概就是——
代码还在你的仓库里，但已经不完全在你的脑子里了。
2 20
耗时两周，花了 12 亿 token (deepseek-v4-flash 140 块) 做了一个新的平台。
公司的活儿，这是第一个工作上的全新、全部用 AI 写的、我一行代码未参与的项目，生产级。
后端两万行代码，31 张表，算中小型项目。
然后花了一天实现查阅实现细节，还是有不少设计问题。但是已经很牛逼了。尤其是代码组织形态上，高内聚低耦合，控制反转依赖注入。我自己肯定写不到这么好。
今天完全当教科书项目在学习代码组织形态，但是很遗憾，就算学了以后也用不到了。
公司的活儿，这是第一个工作上的全新、全部用 AI 写的、我一行代码未参与的项目，生产级。
后端两万行代码，31 张表，算中小型项目。
然后花了一天实现查阅实现细节，还是有不少设计问题。但是已经很牛逼了。尤其是代码组织形态上，高内聚低耦合，控制反转依赖注入。我自己肯定写不到这么好。
今天完全当教科书项目在学习代码组织形态，但是很遗憾，就算学了以后也用不到了。
2 00
AI 时代有一种错觉是做一个东西比找一个东西方便了。
但是你真正去做到时候，做到一半具体的细节要怎么落地，工具边界要怎么设计。
很多问题并不能一下想明白或者找到最优解。
这时候就想去参考一下市面上别人是怎么做的。
好嘛，然后就会找到一个，市面上已经做得非常优秀的，杀死这条赛道的一个工具。
这。。。。
但是你真正去做到时候，做到一半具体的细节要怎么落地，工具边界要怎么设计。
很多问题并不能一下想明白或者找到最优解。
这时候就想去参考一下市面上别人是怎么做的。
好嘛，然后就会找到一个，市面上已经做得非常优秀的，杀死这条赛道的一个工具。
这。。。。
1 00
突然想起《瑞克和莫蒂》里有一集。
他们家被一种外星寄生虫入侵，这些东西会篡改记忆，让所有人觉得它本来就是自己的家人朋友。
后来瑞克发现一个bug：
**寄生虫只能制造美好的记忆。**
所以大家最后反而靠那些争吵、失望、尴尬甚至痛苦的记忆，来判断谁才是真的家人。
这个设定挺有意思的。
真实的关系好像确实不可能只有正反馈。
然后我就想到现在的陪伴型、成长型 AI Agent。
比如我今天跟它说：
“我要每天学一小时英语，以后我偷懒你一定要监督我。”
三天后：
“今天不想学了。”
AI：
“没关系呀，适当休息也很重要 ❤️”
那我要你干嘛？
更麻烦的是，人其实特别会骗自己。
项目不想做了，说方向不对。
健身不想练了，说最近太忙。
观点明显有问题，AI还在那里：
“你这个角度很有意思。”
那用久了以后，它会不会只是变成一个特别懂你的马屁精。
但反过来也麻烦。
如果 Agent 老是：
“不行，今天必须学。”
“你这次就是在逃避。”
“你这个观点是错的。”
我完全可以直接把它删了，换一个更听话的。
现实里的爸妈、老婆、老朋友没这么容易换，AI可以。
所以长期 Agent 真正难的可能不是记忆，也不是声音像不像真人。
而是：
**它到底什么时候该听你的，什么时候不该听你的。**
甚至“你”到底是哪个你？
是今天晚上说“不想学了”的你，
还是三个月前认真制定计划，说“以后我偷懒你一定要拦着我”的那个你？
我甚至觉得以后这种 Agent 可能需要一套类似“个人宪法”的东西：
有些规则，是你状态好的时候提前授权给它的。
比如：
如果只是懒，不要轻易同意我放弃。
如果我突然要放弃一个做了很久的项目，别马上赞同我，第二天再问一次。
如果你觉得我在给自己找借口，可以直接说。
最后当然还是可以删。
但如果一个 Agent 真跟了你五年十年，记得你以前怎么失败、怎么后悔、怎么反复犯同样的错误。
有一天它跟你说：
“我觉得你这次又在逃避。”
你可能真的会停一下。
一个刚认识我的 AI 这么说，我只会觉得你懂个屁。
但一个跟了我十年的 AI 这么说，好像又不太一样。
如果一个 AI 陪了你十年，从来没反对过你，从来没让你不爽过一次。
那它到底算朋友，
还是一个用了十年的高级客服？
他们家被一种外星寄生虫入侵，这些东西会篡改记忆，让所有人觉得它本来就是自己的家人朋友。
后来瑞克发现一个bug：
**寄生虫只能制造美好的记忆。**
所以大家最后反而靠那些争吵、失望、尴尬甚至痛苦的记忆，来判断谁才是真的家人。
这个设定挺有意思的。
真实的关系好像确实不可能只有正反馈。
然后我就想到现在的陪伴型、成长型 AI Agent。
比如我今天跟它说：
“我要每天学一小时英语，以后我偷懒你一定要监督我。”
三天后：
“今天不想学了。”
AI：
“没关系呀，适当休息也很重要 ❤️”
那我要你干嘛？
更麻烦的是，人其实特别会骗自己。
项目不想做了，说方向不对。
健身不想练了，说最近太忙。
观点明显有问题，AI还在那里：
“你这个角度很有意思。”
那用久了以后，它会不会只是变成一个特别懂你的马屁精。
但反过来也麻烦。
如果 Agent 老是：
“不行，今天必须学。”
“你这次就是在逃避。”
“你这个观点是错的。”
我完全可以直接把它删了，换一个更听话的。
现实里的爸妈、老婆、老朋友没这么容易换，AI可以。
所以长期 Agent 真正难的可能不是记忆，也不是声音像不像真人。
而是：
**它到底什么时候该听你的，什么时候不该听你的。**
甚至“你”到底是哪个你？
是今天晚上说“不想学了”的你，
还是三个月前认真制定计划，说“以后我偷懒你一定要拦着我”的那个你？
我甚至觉得以后这种 Agent 可能需要一套类似“个人宪法”的东西：
有些规则，是你状态好的时候提前授权给它的。
比如：
如果只是懒，不要轻易同意我放弃。
如果我突然要放弃一个做了很久的项目，别马上赞同我，第二天再问一次。
如果你觉得我在给自己找借口，可以直接说。
最后当然还是可以删。
但如果一个 Agent 真跟了你五年十年，记得你以前怎么失败、怎么后悔、怎么反复犯同样的错误。
有一天它跟你说：
“我觉得你这次又在逃避。”
你可能真的会停一下。
一个刚认识我的 AI 这么说，我只会觉得你懂个屁。
但一个跟了我十年的 AI 这么说，好像又不太一样。
如果一个 AI 陪了你十年，从来没反对过你，从来没让你不爽过一次。
那它到底算朋友，
还是一个用了十年的高级客服？
3 00