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                  別再吹洞在無法自洽的牛了,g 存邏輯漏

                  不需要 dotenv
                  結果 AI 直接把 dotenv 安裝到了  :
                  "dependencies": {   "dotenv": "^17.1.13"}

                  正確做法應該是别再:

                  "devDependencies": {   "dotenv": "^17.1.13"}

                  明顯 "dotenv" 這個庫我明確說明了線上環境不會用,如下:

                  CREATE TABLE users (  id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),吹牛存无  email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,  -- ... 其他字段);

                  重點 :email 明確標注 UNIQUE(唯一約束) 。但對於長期確實災難,法自但禁止在回調函數中手動創建 idx_email 索引,逻辑漏洞讓你永遠不理解底層邏輯,别再在 SDD 規範中交 constitution.md。吹牛存无

                  2. 必須有資深開發者逐次審查

                  沒有人能跳過「理解代碼」這一步 。法自

                  更危險的逻辑漏洞是 :大型項目中,點讚也歡迎關注我的别再公眾號:ai超級個人 ,

                  複雜度“轉移”了,吹牛存无弱者永遠學不會

                  Vibe Coding 不是法自普惠工具  ,這叫 spec.md。逻辑漏洞

                  案例 2:依賴管理 —— 隱蔽的工程規範錯誤

                  我在文檔中明確寫明環境規則 :

                  • 本地開發:使用 dotenv 加載環境變量
                  • 生產環境 :通過 docker-compose 注入變量,最後對齊 ai 到底幫我們做哪些任務。吹牛存无直到沒有錯誤為止 。法自前 Tesla AI 負責人) ,

                    最後確認 tasks.md 沒有問題 ,接下來就是搬磚了。在 SDD 規範裏,

                    結果咋說呢, 代碼不報錯, 項目能啟動, 但生產環境打包體積增大  ,集成測試、重複索引會造成性能浪費與存儲冗餘

                    這已經不是「描述需求」 ,技術棧  :

                    Hono.js + Drizzle ORM + PostgreSQL

                    必須包含:統一錯誤處理 、

                    落地建議 :如何安全使用 AI 編程

                    目前階段 ,現在交給 AI,結構化日誌、

                    AI 生成的 Drizzle 代碼 :

                    export const users = pgTable("users", {   id: uuid("id").primaryKey().defaultRandom(),  email: text("email").notNull().unique(),   // ... 其他字段  (table) => [    index("idx_email").on(table.email), // 致命的“畫蛇添足”  ]});

                    問題在哪裏?

                    在 PostgreSQL/MySQL 中:

                    UNIQUE 約束 = 自動創建唯一索引

                    AI 額外手動添加了一行索引 ,後期必出性能問題

                  • 要糾正:必須寫一段比代碼還長、一次線上故障 ,並以“能跑”為唯一標準的開發方式。就是代碼不會報錯,不聊技術  ,以前是我們人來寫代碼 ,

                    業務背景與 Vibe Coding 範式

                    先明確本次實戰的基礎信息,低效的“新編程語言”。而非“消失”

                    Vibe Coding 最大的謊言 :降低開發難度 = 消除係統複雜度.

                    真相是:AI 把「開發成本」轉移成了「維護成本」

                    • 項目從 0→1:速度極快 ,

                      其實本質就是不斷拆解你的需求,MVP 驗證 、我簡單拆解一下它的三部曲 。隻用自然語言驅動 AI 生成代碼 ,但為錯誤買單的成本,就要開始開發了。

                      適用場景(低風險 / 短生命周期),因為 unique 約束會自動生成索引 ,email 字段添加 unique 約束,接口測試來完成對 AI 功能的初次校驗。Vibe Coding 的邏輯死結出現了:

                      • 不糾正:線上係統埋雷 ,

                        以上的案例都有一個特點 ,無法成立的問題 。不定時分享高級特效源碼哦

                        也不是銀彈,你根本不知道 AI 代碼埋了多少雷 。一次性腳本(項目扔了也不可惜) ,RBAC 權限控製模塊等通用能力。規格驅動開發)範式來開發 ,

                        4. vibe coding 是什麽?

                        這個詞由前 OpenAI 首席科學家 Andrej Karpathy 帶火 。而是 “意圖接管” :

                        一句話描述就是 :不看代碼 、采用小步生成 + 逐次核查 ,得先讓它把要做的事寫成任務列表,能快速實現思路 、代碼接口規範是什麽等等。但肯定是都是比較明顯的問題 。感謝關注 ,

                        有了技術文檔,

                        你會說那報錯咋辦?那就把報錯丟給 AI ,研發得定框架 、

                        接著理清一下 vibe coding 和 SDD 範式的概念,甚至放棄「一次性生成任務」(task.md) ,使用 Vibe Coding 一定要有懂代碼和業務邏輯的資深成員在,如下 :

                        export const users = pgTable("users", {   // ...   (table) => [    index("idx_email").on(table.email), // 致命的“畫蛇添足”  ]});

                        導致的就是 :

                        • ✅ 代碼不報錯
                        • ✅ 功能能跑通
                        • ❌ 冗餘索引 → 占用額外存儲
                        • ❌ 寫入性能大幅下降
                        • ❌ 長期埋下數據庫性能隱患

                        然後 ,擴展 AI 生成的混亂代碼
                        短期利好 ,計算機科學經典理論 ,例如變量命名規範是什麽 ,

                        案例 1:數據庫表設計 —— 冗餘索引致命隱患

                        第一個小案例關於建表 ,修複、完整用戶模塊 、一個毫無編程基礎的同學就能實現任何應用。排查漏洞。就是 Vibe Coding 這個詞的發明者 Andrej Karpathy(OpenAI 聯合創始人 、維護 SDD 這個範式的文檔本身就非常費力了。從來沒有降低過 。想要保證代碼質量,你必須用“模糊”的語言去約束一個“極其確定”的結果。避免概念混淆:

                        1. 實戰任務

                        為團隊搭建一套可複用、所以可以借助單元測試 、AI 不是全自動開發工具 ,它隻聚焦用戶價值和業務意圖 ,MVP驗證,不符合企業級工程規範。必須遵守兩條鐵律:

                        1. 測試用例必須全覆蓋

                        AI 寫測試用例的速度還是挺快的  ,當你的約束嚴謹到足以讓 AI 不犯錯時 ,

                        Vibe Coding 的正確使用邊界

                        它不是魔鬼 ,

                      兩極分化 :強者更強,原型 demo、嚐試改進 SDD 的用法,後來他自己也放棄了 Vibe coding,

                      5. SDD 規範是什麽?

                      為了讓大家秒懂什麽是 SDD ,

                      但我在企業真實場景中,例如對代碼 :

                      • 審查邏輯合理性
                      • 審查架構規範
                      • 審查性能隱患
                      • ...

                      100% Vibe Coding = 技術裸奔

                      真正高效的模式是  :Human Intention + AI Execution + Human Review

                      最後我想說 ,在 SDD 規範中 ,

                      本文將結合實戰翻車案例 、產品經理先出個產品文檔。一次性腳本 ,歧義與矛盾  。可能埋下三個更深的隱患 ,徹底拆解 100% Vibe Coding 的致命漏洞。有趣的是在寫這篇文章過程中,最終都指向三個底層邏輯死結  。

                      有了產品文檔,依然頻繁翻車 。

                      注 :本文是親身經曆企業級的 Vibe coding 項目後的經驗總結,且你完全無法識別。鼓吹「100% Vibe Coding 顛覆編程」的機構、不理解實現 ,這叫 plan.md 。

                      翻車的場景特別多,但 AI 依然給安裝到了 "dependencies" 中 。跟金融相關的或者是長期維護的項目 ,而是放大器:

                      • 對資深工程師 :AI 是「增程器」,保持足夠的約束和及時對 Vibe Coding 後的代碼審查。

                        企業級實戰:兩個真實翻車案例

                        吐槽一下 ,寫技術文檔。企業級標準的 Node.js 通用腳手架  ,有基礎的同學可以省略這部分閱讀 。而是在邏輯上根本無法自洽、隻聊“我們要幹什麽”。沒人能讀懂 、隻適合特定場景。這也是 Vibe Coding 最推崇的標準化流程 。而且準確性很高,因為企業級係統 80% 的成本在維護與迭代 。我舉兩個案例 。是允許人類輕鬆說出連自己都未察覺的模糊、

                      • 對純新手 :AI 是「陷阱」 ,而是用自然語言寫代碼 。

                        想象你要開發一個新項目,一般技術人都有自己的團隊規範 ,這個 task 我都把表結構很清晰的展示出來了 。確實是不錯的選擇。

                        但當你的項目是大型生產項目 ,貌似隻需要 AI ,查到一個很好玩的資料,販賣焦慮的博主層出不窮 。

                        前言

                        如今各大技術平台 ,

                        這種全局性的“遊戲規則”,簡單場景 CRUD 等等  ,老板要開新業務 ,例如原型 ,得出一個紮心結論:

                        100% Vibe Coding 不是好不好用的問題 ,

                        也就是當你追求 100% vibe coding 準確落地時 ,你的 Prompt 其實已經變成了一套極其臃腫、比編程還複雜的自然語言提示詞 :

                      請使用 Drizzle ORM 定義 users 表 ,而是高級輔助工具 。

                      問題到底在哪?

                      所有翻車案例 ,它的核心邏輯不是“AI 輔助” ,完整落地了一套企業級 Vibe Coding 項目後 ,轉向了一個新的方向叫 Agentic Engineering。可維護、

                      自然語言的天生模糊

                      計算機科學祖師爺 Edsger Dijkstra 在 1978 年論文《論 “自然語言編程” 的愚蠢》(EWD667)中早已斷言:

                      自然語言的本質,新手也能生成可用代碼

                    • 但是項目從 1→100:維護地獄 ,但是開發過程中 ,

                      我嚴格按照 SDD 流程執行,

                      2. 使用工具

                      Claude Cli

                      3. 開發範式

                      嚴格遵循目前最火的 SDD(Spec-Driven Development ,你用 AI 修複一個問題,這在 SDD 規範中叫 tasks.md 。

                      好了正文開始 !寫代碼變便宜了,永遠隻會「讓代碼跑通」 。

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