claude code 一天花了 190 刀，来谈谈我的感受

[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。

[lameleg]

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]

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]

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]

@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]

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。

[lameleg]

@xingchenxf 这次真不一样了，不过模型很重要 claud opus 模型和 sonnet 4.5 真的不是一坨屎了，我又写了一上午，现在项目完成度非常高了。 而且界面也做的很好。

[lameleg]

@aLazarus 详细的提示词很重要，我花很多精力写需求。还有技术实现文档可以让 AI 按迭代步骤生成，然后一步一步喂给 AI

[LAMBO]

@xingchenxf vibe coding 也是有门槛的，会用和不会用，做出来的东西就完全不一样。

[bytesfold]

怎么说呢，框架搭好了，AI 提示词够了，效率翻倍；

比如昨天两个 Claude Pro 窗口一天就帮我完成了 3 天需要反复调试重复性的工作

[bytesfold]

还有就是特别对比了 Codex 与 Calude 4.5 的差异，同样的提示词，Codex 无法运行，Claude 可以。

擦屁股阶段 Claude 自己把自己绕进去，一发 GPT-5-high 一下解决

[xuelang]

我用 AI 生成了个 Production 可用复杂度还蛮高的产品出来了。

是个小程序：益智休闲集 ，个人觉得完成度还可以，大家可以看看。我自己第一次搞小程序，全程都是靠 AI 的；
后段代码都是 AI 写，我没改过，包括数据库备份等等

[hongyexiaoqing]

@lameleg 说个题外话，作为 ceo 有时间写代码？其次 licence 变更，是为了做版权防御？本来就是开源不免费，这个操作出何考虑？

[lameleg]

@xuelang 看了一下，非常不错哇，完成度非常高，感觉也不少用户了？

[lameleg]

@hongyexiaoqing 不仅有时间，还应该多花时间写代码，理解最新技术到什么程度了，保持敏感。 为了做版权防御，因为有竞争对手不讲武德，用我们东西也不注明出处。

[lameleg]

@bytesfold 我昨天晚上一直在擦屁股，不过没写代码，只是做测试给 AI 解决问题思路

[lameleg]

@hongyexiaoqing 中国写代码的 CEO 不多，不过创业公司中写代码的 CEO 还是有了。 海外 CEO 写代码很普遍。 我是比较喜欢抽一部分时间出来写代码。 主要是喜欢，其次是想了解最新技术，保持学习，能更理解我们的用户。