claude code 一天花了 190 刀,来谈谈我的感受

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作者:lameleg   
我用的是 opus 模型比较贵,4.5 也挺强,不过比 opus 弱,一个 Bug 修复 4.5 试了五六次搞不定,opus 一把过。
我的项目还是有一定复杂度的,如果我自己做估计差不多得两个月时间,这个项目是一个全栈 Agent, 希望做一个固定技术栈的 AI coding ,这样不发散,生成效果更好,里面涉及到数据库 k8s 等很多工具使用,AI 完成度非常高,我一行代码没写,但是提示词写了不少,调试也花了很多功夫。
这一天时间大部分在调试,遇到一个 web 终端无法访问的问题 AI 始终无法解决,我自己测试出问题再告诉他解决方案解决的,其实就是一个很小的点,启动参数不对而已,这些就需要一些经验了,不过代码不是我改的。
AI 写的代码我也放到 Github 上了 https://github.com/FullstackAgent/FullstackAgent 大家可以看看什么水平。
这个工程我打算做个实验,就是自己一行代码不写,AI 能不能生成个 Production 可用复杂度还蛮高的产品出来。
有个重要结论是,编码的工作被替代会比我们想的要提早到来了。

AI, Coding, debugging

lameleg
OP
  
AI 的记忆确实是有问题,经常失意,前面正确的操作后面忘记,解决办法是让他反思,把重要的步骤写到 claude.md 文档中,这样避免很多错误重复出现。
然后不要期望一句话给 AI 能生成的有多好,一定需要的产品文档,需求文档,技术架构要点这些东西,不然偏差极大。
lameleg
OP
  
接下来就是完整我的使用过程。
首先是需求分析,我比较懒,让我搞需求分析很累,然后我就用 sealos.io 上面的需求分析功能,输入一句话,AI 会反问很多问题,每个问题给你选择题,结束后一篇这样的需求分析文档就出来了:
https://github.com/FullstackAgent/FullstackAgent/blob/main/prompt.md
这个时候还不能让 AI 去写代码,因为很多环境信息没给 AI
BNineCoding   
挺好的,赞
cow   
带货就带货,非要扯其他有的没的
lameleg
OP
  
又让 cc 优化了一版 UI ,直接惊艳到我了,完全可达到生产可用的效果。
产品文档之后我需要告诉他打量环境信息。
比如数据库连接地址,调用需要用到的 kubeconfig, github client ID secret 的环境变量。
大的系统架构是什么样子的。 给 AI 所有创建 k8s 资源的 yaml 示例,并强调别用 docker 起容器等等技术细节: https://github.com/FullstackAgent/FullstackAgent/tree/main/yaml
比如教他怎么获得创建好的数据库链接地址和访问密码: https://github.com/FullstackAgent/FullstackAgent/tree/main/yaml/database
lameleg
OP
  
@COW 这项目就是两个 star 有什么好带的,我要带货也是带 https://github.com/labring/sealos 你说了我就顺便带一个了,这个 FullstackAgent 也是基于 Sealos 基础能力开发的,直接用 Sealos 提供的 kubeconfig
lameleg
OP
  
用户开发环境沙箱的制作也需要 AI 完成,我又告诉他 Docker 镜像应该如何构建: https://github.com/FullstackAgent/fullstack-runtime-builder/blob/main/dockerfile_prompt.md
惊讶的是 cc 顺手把 github actions 也完成了,跑的时候只报一次错,扔给 cc 自动解决了。 当然他也可以自己调用工具检查 actions 的状态,然后修改,只是会消耗更多 token 我就代劳了
aLazarus   
我用 cc 去写 ios 的 app ,感觉效果比 cursor 的 claude 4.5 sonnet 要差点。也可能是我文档写的有问题
xingchenxf   
每隔一段时间,就有人隆重的给我推广 AICoding ,然后我就去试试,看看 AI 是不是又变强了,然而每次测试,都发现还是一坨屎。
大模型火起来这几年,隔三差五的尝试了十几种项目了,除了在公司里给老板表演用的小工具以外,AI 至今没给我做出来一个可用的产品。
我不禁认为,这些人给我推广 AICoding 的想法,和我给老板看的 AICoding 项目一样,都是表演而已。
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