第一次尝试 Vibe Coding 建了一个硬件检测站，以此复盘： AI 编程真的没想象中那么简单

想和大家分享一下我最近的一个“实验项目” —— hardwaretest.org 。

起初做这个站的动机很简单：自己买外设时，受够了那些满屏广告、甚至要下载 exe 的检测工具。作为一个“半桶水”开发者，最近被 "Vibe Coding" 的概念洗脑了，“现在 AI 这么强，我只负责提需求，代码全交给 AI ，岂不是分分钟搞定？”

事实证明，我还是太天真了。😂

虽然 AI 确实极大地降低了门槛，但要把一个工具从“能跑”打磨到“好用”，过程中的坑真不少。

这一路遇到的“真实挑战”：

编程工具：一开始用的 Antigravity ，界面完全他设计的，后面额度不够用，又改成 codex 完成。blog 文章编写用的 gemini ，但是写到项目里面又是 codex 集成，文章被改的七零八落，反正各种折腾。

浏览器环境的局限性（ Keyboard Test ）：我原本以为测键盘回报率（ Polling Rate ）很简单，让 AI 写个监听器就行。结果发现浏览器的 Event Loop 甚至跟不上 1000Hz 的设备，测出来的数据全是抖动的。

解决过程：被迫和 AI 进行了几十轮对话，优化算法，加防抖逻辑，做滑动平均，才勉强在 Web 端实现了一个相对准确的“实时 Hz 仪表盘”。

看似简单的功能，细节全是魔鬼（ Mouse Test ）：原本以为鼠标测试就是监听 click 事件。后来发现，为了测“微动连点（ Double Click ）”和“滚轮回滚”，需要非常精细的计数逻辑。还有那个“中键（ Middle Click ）”，AI 一开始总是把滚轮滚动和中键点击混淆。

SEO 的苦战：代码写完了只是第一步。为了让这个英文站能被 Google 收录，我又花了大量精力折腾 Schema 、FAQ 、JSON-LD 。这时候才发现，AI 写的代码经常是“语法正确但逻辑不通”，导致 GSC 报错，还得人工介入修修补补。

✨ 最终折腾出来的成果：

虽然过程比预想的曲折，但最终成品我还是挺满意的。这是一个纯静态、无广告、深色模式的在线硬件检测箱：

目前上线了四个板块：

Keyboard Test: 带实时 Hz 波动显示的键盘测试（支持测 Ghosting ）。

Mouse Test: 左右中键 + 滚轮 + 双击检测。

Dead Pixel & Fixer: 除了测坏点，还用 Canvas 写了一个“高频噪点修复”功能。

Audio Test: 左右声道分离 + 对数扫频（ Log Sweep ）。

这次 Vibe Coding 的体验让我明白，之前想法太简单了。。。AI 确实能把开发效率提升 10 倍，但它目前还替代不了对产品细节的把控。

求轻喷/求反馈：网站目前刚上线，肯定还有不少 Bug 或体验不好的地方。如有大佬路过，欢迎试用并提提意见，任何反馈对我来说都非常宝贵...以后准备再找机会做个 ai 工具站，试试海外出海。