用 Trae 从 0 到 1 上架了个 Chrome 插件，并开源了代码

最近 Vibe Coding 比较火，在上周末，我也花了两天时间，尝试从头到位构建了一个 Chrome 浏览器插件。

在线体验：33 字幕图

实现效果图：

我还写了篇分享文章：了解更多构建过程

AI 编程小技巧

总结 AI 编程过程中的一些小技巧。

1. 精心设计提示词

建议先在文本编辑器或备忘录中仔细构思和修改提示词，确保表达清晰、目的明确，然后再提交给 AI ，这样有助于获得更精准的回复。

2. 限定技术栈并保持审查能力：

明确要求 AI 使用你熟悉或指定的技术栈来生成代码，同时始终保持对生成内容的审查和判断，确保代码符合预期和质量标准。

3. 一次只做一件事：

尽量让 AI 每次只完成一个明确任务，避免复杂或模糊的指令，这样更容易把控输出结果的质量和准确性。

4. 结合版本控制及时存档：

建议配合 Git 等工具及时保存每次生成的代码和阶段性成果，便于回溯、比较和管理迭代过程。

5. 借助视觉材料辅助生成：

UI 稿、原型图等图像资料能够帮助 AI 更准确地理解需求，在适当场景中结合图像输入，可以提升输出内容的贴合度。

6. 多次尝试，耐心调优：

如果初次生成效果不理想，可以尝试让 AI 重新生成，适当调整表述方式或补充信息，有时重复尝试能够带来意外收获。

此前我使用 AI 更多在代码补全，生成代码片段或简单脚本上，从头构建一个完整的产品，这也是第一次。

AI 是否会取代程序员的工作？目前来看，还不会。也许一个不懂代码的人可以借助 AI 做出简单粗糙的小应用，但对于稍微复杂一些的项目，仅靠 AI 仍然难以胜任，尤其在遇到问题的时候，它还是需要借助人类作为舵手。

即便 AI 编程智能到不需要人，但对于商业软件产品——如果无法理解与控制它，风险会变得不可预知，构建就失去了意义。

对程序员而言，掌握与 AI 协作的能力，似乎正在成为一门“必修课”。AI 或许不会取代程序员，但擅长使用 AI 的程序员，可能会取代那些不使用的人。

在 AI 时代，我们不应满足于只编写简单的 CRUD 或前端代码，而应努力成长为技能更全面的工程师。保持开放、持续学习的心态，让 AI 成为我们个人能力的放大器。

对于 AI 编程，你有哪些不一样的看法呢？欢迎讨论和交流。