有人说用“vibe coding”（凭感觉用AI写代码）能直接做出上线的生产级应用，这是不现实的。生产环境的软件必然复杂，需要大量代码的编写和维护，单靠写prompt根本撑不起。
AI确实能帮你快速生成代码片段，甚至能做一些简单小工具、小项目，或者快速搭建原型，提升开发效率。但当涉及到真正的生产级应用，边界条件、集成、安全、性能和稳定性等问题，都需要工程师的严谨设计、测试和持续维护。
那些说“vibe coding”能做出SAP、Salesforce这样的大型系统，显然是夸张了。相反，经验丰富的工程师利用AI辅助，能快速完成70%-80%的代码工作，但他们依然需要深入理解业务、规范开发流程、严格测试和持续重构。
成功案例确实存在，比如一些小型APP或合规项目用AI辅助开发并上线，但这更多是建立在开发者本身具备扎实的基础和工程能力上。完全靠AI和prompt从零开始，几乎不可能保证产品质量和稳定性。
AI是加速器，不是替代品。真正的生产级软件开发，离不开架构设计、代码审查、测试覆盖和持续迭代。那些只靠prompt写代码，却指望一劳永逸的人，注定会碰壁。
生产级代码的核心，是对复杂性的掌控，而不是对AI的盲目信任。AI帮你写代码，工程师帮你撑起整个系统。
AI确实能帮你快速生成代码片段，甚至能做一些简单小工具、小项目，或者快速搭建原型，提升开发效率。但当涉及到真正的生产级应用，边界条件、集成、安全、性能和稳定性等问题，都需要工程师的严谨设计、测试和持续维护。
那些说“vibe coding”能做出SAP、Salesforce这样的大型系统，显然是夸张了。相反，经验丰富的工程师利用AI辅助，能快速完成70%-80%的代码工作，但他们依然需要深入理解业务、规范开发流程、严格测试和持续重构。
成功案例确实存在，比如一些小型APP或合规项目用AI辅助开发并上线，但这更多是建立在开发者本身具备扎实的基础和工程能力上。完全靠AI和prompt从零开始，几乎不可能保证产品质量和稳定性。
AI是加速器，不是替代品。真正的生产级软件开发，离不开架构设计、代码审查、测试覆盖和持续迭代。那些只靠prompt写代码，却指望一劳永逸的人，注定会碰壁。
生产级代码的核心，是对复杂性的掌控，而不是对AI的盲目信任。AI帮你写代码，工程师帮你撑起整个系统。
DeepSeekMath-V2代表了数学推理领域的重要突破。当前大型语言模型虽然在数学竞赛中表现优异，但仅靠最终答案的准确性无法保证推理过程的严谨性。DeepSeekMath-V2提出了“自我验证”机制，训练出一个高精度、可信赖的定理证明验证器，并以此作为奖励模型，推动生成器不断发现并修正自身证明中的错误，提升推理质量。
该方法不仅解决了传统强化学习模型忽视推理过程的问题，还通过扩大验证计算能力，自动标注新的复杂证明，持续增强验证器的能力。最终，DeepSeekMath-V2在IMO 2025、CMO 2024和Putnam 2024等顶级竞赛中取得了金牌水平的成绩，Putnam得分高达118/120，显示出强大的数学推理和证明能力。
这一成果表明，迈向自我验证的数学推理是提升AI数学能力的关键方向。它不仅推动了数学AI系统在科学研究中的应用潜力，也为解决开放性数学难题提供了新的思路和工具。尽管仍有挑战，DeepSeekMath-V2为未来可解释、可靠的数学AI奠定了坚实基础。
Gemini 现在能生成完全互动的图像，覆盖任何主题。只需选中图中任意区域，系统即可给出详细解读，成为极其强大的学习工具。相比传统枯燥的文本，互动图像让复杂知识一目了然，极大提升了学习效率和体验。| 帖子
这一技术不仅适合学生，也能改变技术文档和专业资料的呈现方式。想象一下，开发者可以通过点击代码架构图，快速理解项目结构，无需翻阅厚重的说明书；博物馆、科研机构也能借此打造沉浸式的虚拟展览和深度探讨空间。
Gemini通过即时生成“微型网站”模式，AI不再只是引流传统网页，而是在用户需求点上直接构建内容，彻底颠覆信息获取方式。尽管目前交互功能仍有些限制，部分主题支持有限，但这已是未来教育和知识传播的关键方向。
Google的这项创新悄然推动着学习方式的变革，传统教科书开始显得过时。未来，知识不只是读出来，更是“点”出来，触摸出来，深度理解出来。
这一技术不仅适合学生，也能改变技术文档和专业资料的呈现方式。想象一下，开发者可以通过点击代码架构图，快速理解项目结构，无需翻阅厚重的说明书；博物馆、科研机构也能借此打造沉浸式的虚拟展览和深度探讨空间。
Gemini通过即时生成“微型网站”模式，AI不再只是引流传统网页，而是在用户需求点上直接构建内容，彻底颠覆信息获取方式。尽管目前交互功能仍有些限制，部分主题支持有限，但这已是未来教育和知识传播的关键方向。
Google的这项创新悄然推动着学习方式的变革，传统教科书开始显得过时。未来，知识不只是读出来，更是“点”出来，触摸出来，深度理解出来。
1. 收集已有材料：上传自己的旧稿、笔记，或者领域内的论文，甚至写个粗略大纲。
2. 梳理叙述结构：让AI帮你用一句五词短句总结每段内容，调整顺序，掌控整体故事线。
3. 拓展大纲：让AI把每句话展开成段落提纲，包括主题句、数条支持观点及总结句，形成逻辑清晰的蓝图。
4. 引入真实研究：用工具检索相关文献，提炼关键事实，确保内容有据可依。
5. 生成正式段落：将核实过的事实输入AI，产出标准、引用齐全的学术段落，逐段完成完整初稿。
这一流程让写作不再从零开始，减少拖延和迷茫，真正做到“你掌控叙述，AI帮你表达”，保持原创思想和学术诚信。
关于伦理，Shabanov认为：AI只是帮你梳理和表达思想，内容和方向由你决定，且每一步都经过事实核查，最终成果属于你自己。质疑者指出，写作过程中的思考与挣扎本身就是学习的关键，完全依赖AI可能削弱理解和原创性。
这场讨论反映了学术写作正迎来AI辅助的新范式：如何平衡效率与学术诚实，如何在利用AI带来的便利时，保持深度思考和知识内化，是每个学者必须认真面对的问题。
“在这系列文章中，我的目标是通过从零开始编写一个简化版的克隆，展示OpenGL、Vulkan、Metal和DirectX是如何工作的。令人惊讶的是，许多人在学习3D图形API的初期就遇到了困难。”
Vibe Coding 最佳实践
1. 清晰规划比盲目 “让 AI 自由发挥” 更重要
1) “Planning is everything” ——不要让 AI 自己随意规划整个项目，否则代码会混乱。
2) 最开始要做一个 Game Design Document（GDD，或者如果是应用的话，就是产品需求文档 PRD），以 Markdown 格式写清你的构想。
3) 之后要让 AI 基于这个设计文档 +技术选型，生成一个 实现计划（implementation plan），而不是直接让 AI开始写代码。
4) 实现计划里的每一步都应该是小粒度，并且附带测试，这样每次 AI 写出的功能都能被验证。
2. 维持上下文一致性：用 Memory Bank（记忆库）
1) 建议创建一个
2) AI 在生成代码时 “总是” 读取关键规则 /文档（例如 architecture.md, game-design-document.md），以保证它写出来的东西是基于你当前的整体结构，而不是零散乱写。
3) 你还应该在
3. 迭代 + 验证 + 提交
1）用 AI 写第一步（实现计划里 Step 1）之后，不要马上继续下一步，而是让你自己运行测试：确认 AI 写的代码是否满足预期。
2）每完成一个 step，就 commit 一次。这样可以保留历史，也便于后退／修正。
3）每一步都开启新的对话（新的 Chat /新上下文）让 AI “重新读 memory-bank + progress 再继续下一步”。这种方式能避免上下文混乱。
4. 为新特性写 feature-specific 文档
1）在基础框架（base game / app）完成后，想加新功能（特效、声音、UI …）时，不要直接命令 AI 写代码，而是为每个大功能写一个 `feature-implementation.md`：列出小步骤 +测试。
2）然后让 AI 逐步实现这些 feature，保持明确、模块化、可测试。
5. 错误处理 & 卡住时的方法
1）如果 AI 生成功能出错，用 Claude Code 的
2）对于 JavaScript 错误，建议把控制台（console）日志／错误复制到 VSCode，让 AI 帮你分析。
3）如果问题很复杂、卡住了，可以把整个 repo 做成一个大文件（用类似 RepoPrompt / uithub 的方式），然后请 AI 从整体视图帮你诊断。
6. 优化 AI 工具使用
1）对于小改动（refactor /小调整等），建议使用较小 /中等能力的模型（如 GPT-5 medium）进行，以节省成本，同时保持响应质量。
2）配合使用 CLI 和 VSCode：既可以在命令行里运行 Codex CLI / Claude Code 来看 diff，又可以通过 VSCode 插件维持开发节奏。
3）为 Claude Code 或 Codex CLI 自定义命令，比如 `/explain $arguments`：先让模型理解某个模块 /变量 /逻辑，然后再让它基于理解做任务，这样能提升生成质量。
4）频繁清除对话上下文（如
7. 风险意识与权衡
1）虽然 vibe coding 鼓励快速产出，但这种方式有潜在风险：AI 写出的代码可能结构混乱、未来维护困难。社区里有人提到 “代码混乱到调试噩梦”。
2）有人指出 AI 写出的逻辑有 bug（如并发问题、不正确的 API 调用等），这些 bug 很难被察觉，因为代码“看起来对”。
3）如果项目到后期进入生产阶段（或用户较多时），最好考虑重构（vibe-refactor）：有人在社区里专门提供这种服务，把用 AI 快速写出的 “原型 / β 版本” 变得更健壮。
4）保持适度的审查机制：虽然是 vibe coding，但定期审查代码、做重构、建立测试习惯非常重要。
8. 持续反馈与学习
1）每次迭代完成后，不仅记录 progress，还记录 architecture 的变动和思考，这样下次生成代码时 AI 有 “记忆” 可用。
2）如果你卡住了，或者某些 prompt /策略不成功，可以向社区求助（例如 Reddit 的 r/vibecoding）。很多人都在分享他们失败 +成功的经验。
3）建议保持小步快跑 — 用 AI 快速原型验证想法，不要一次把所有功能堆进去。发现方向对了再慢慢加。
9. 综合心得
1）vibe coding 是一个强大的快速原型工具：它可以让你很迅速地把想法验证出来。但它不应该取代所有传统的软件工程流程，尤其是当你追求长期维护或扩大规模时。
2）上下文管理非常关键：记忆库（memory-bank） + 明确规则（Always read architecture / GDD）是维持项目健康的重要支撑。
3）测试不可省略：每一步有测试、每个 feature 都拆开实现并验证，是保证生成代码可用性的关键。
4）灵活结合 AI 与人类判断：AI 写的东西非常有用，但人类需要持续审查、校正、重构。
5）社区很有参考价值：阅读其他 vibe coder 的经验（比如他们卡住了什么、重构怎么做）对自己的实践非常有帮助。
1. 清晰规划比盲目 “让 AI 自由发挥” 更重要
1) “Planning is everything” ——不要让 AI 自己随意规划整个项目，否则代码会混乱。
2) 最开始要做一个 Game Design Document（GDD，或者如果是应用的话，就是产品需求文档 PRD），以 Markdown 格式写清你的构想。
3) 之后要让 AI 基于这个设计文档 +技术选型，生成一个 实现计划（implementation plan），而不是直接让 AI开始写代码。
4) 实现计划里的每一步都应该是小粒度，并且附带测试，这样每次 AI 写出的功能都能被验证。
2. 维持上下文一致性：用 Memory Bank（记忆库）
1) 建议创建一个
memory-bank 文件夹，把 GDD、tech-stack、implementation plan、progress、architecture 等重要文档都放进去。2) AI 在生成代码时 “总是” 读取关键规则 /文档（例如 architecture.md, game-design-document.md），以保证它写出来的东西是基于你当前的整体结构，而不是零散乱写。
3) 你还应该在
progress.md 中记录每一步完成情况，在 architecture.md 中补充每个文件或者模块的架构解释。这样未来回顾或让 AI 继续开发时，会更清晰。3. 迭代 + 验证 + 提交
1）用 AI 写第一步（实现计划里 Step 1）之后，不要马上继续下一步，而是让你自己运行测试：确认 AI 写的代码是否满足预期。
2）每完成一个 step，就 commit 一次。这样可以保留历史，也便于后退／修正。
3）每一步都开启新的对话（新的 Chat /新上下文）让 AI “重新读 memory-bank + progress 再继续下一步”。这种方式能避免上下文混乱。
4. 为新特性写 feature-specific 文档
1）在基础框架（base game / app）完成后，想加新功能（特效、声音、UI …）时，不要直接命令 AI 写代码，而是为每个大功能写一个 `feature-implementation.md`：列出小步骤 +测试。
2）然后让 AI 逐步实现这些 feature，保持明确、模块化、可测试。
5. 错误处理 & 卡住时的方法
1）如果 AI 生成功能出错，用 Claude Code 的
/rewind 回到上一步重新尝试。2）对于 JavaScript 错误，建议把控制台（console）日志／错误复制到 VSCode，让 AI 帮你分析。
3）如果问题很复杂、卡住了，可以把整个 repo 做成一个大文件（用类似 RepoPrompt / uithub 的方式），然后请 AI 从整体视图帮你诊断。
6. 优化 AI 工具使用
1）对于小改动（refactor /小调整等），建议使用较小 /中等能力的模型（如 GPT-5 medium）进行，以节省成本，同时保持响应质量。
2）配合使用 CLI 和 VSCode：既可以在命令行里运行 Codex CLI / Claude Code 来看 diff，又可以通过 VSCode 插件维持开发节奏。
3）为 Claude Code 或 Codex CLI 自定义命令，比如 `/explain $arguments`：先让模型理解某个模块 /变量 /逻辑，然后再让它基于理解做任务，这样能提升生成质量。
4）频繁清除对话上下文（如
/clear 或 `/compact`），避免旧对话内容影响新的 prompt。7. 风险意识与权衡
1）虽然 vibe coding 鼓励快速产出，但这种方式有潜在风险：AI 写出的代码可能结构混乱、未来维护困难。社区里有人提到 “代码混乱到调试噩梦”。
2）有人指出 AI 写出的逻辑有 bug（如并发问题、不正确的 API 调用等），这些 bug 很难被察觉，因为代码“看起来对”。
3）如果项目到后期进入生产阶段（或用户较多时），最好考虑重构（vibe-refactor）：有人在社区里专门提供这种服务，把用 AI 快速写出的 “原型 / β 版本” 变得更健壮。
4）保持适度的审查机制：虽然是 vibe coding，但定期审查代码、做重构、建立测试习惯非常重要。
8. 持续反馈与学习
1）每次迭代完成后，不仅记录 progress，还记录 architecture 的变动和思考，这样下次生成代码时 AI 有 “记忆” 可用。
2）如果你卡住了，或者某些 prompt /策略不成功，可以向社区求助（例如 Reddit 的 r/vibecoding）。很多人都在分享他们失败 +成功的经验。
3）建议保持小步快跑 — 用 AI 快速原型验证想法，不要一次把所有功能堆进去。发现方向对了再慢慢加。
9. 综合心得
1）vibe coding 是一个强大的快速原型工具：它可以让你很迅速地把想法验证出来。但它不应该取代所有传统的软件工程流程，尤其是当你追求长期维护或扩大规模时。
2）上下文管理非常关键：记忆库（memory-bank） + 明确规则（Always read architecture / GDD）是维持项目健康的重要支撑。
3）测试不可省略：每一步有测试、每个 feature 都拆开实现并验证，是保证生成代码可用性的关键。
4）灵活结合 AI 与人类判断：AI 写的东西非常有用，但人类需要持续审查、校正、重构。
5）社区很有参考价值：阅读其他 vibe coder 的经验（比如他们卡住了什么、重构怎么做）对自己的实践非常有帮助。
