昨天突发奇想一个插件点子，于是让 antigravity 开始写，痛苦万分。。。

[YanSeven]

下面的问题其实还是一个老生常谈的问题，就是没有技术领域知识的”外行“目前根本不可能在所谓”氛围编程“中走多远。

1. 楼主前端知识面属于小学生。
2. 整个 debug 流程就是：ai 改一点，我拿到浏览器测一点，不符合预期，然后复制控制台的日志给 ai ，让它分析 debug 。

体验真的就是：

1. 确实比我从 0 开始写快多了，初步设想快速得到了验证。

2. 但是到了细致的需求上，开始痛苦，一方面是进度上停滞了，在某个需求点卡住，总是改不对。同时在流程上，我完全像是一个没有脑子的木头人，机械地把自己的手供给 llm 驱使。但凡 llm 有了自己的机械手，准保一脚把我踹开，自己单干了。

所以问题不在于 llm 能不能干出来，而是我在这个流程中由于没有足够的“领域知识“，完全不知所措。会显得更加的煎熬。

煎熬的点在于：

1. 失控感

整个实现方案和稳定性，性能等完全一无所知。

2. 预期管理失败

没有 llm 前，同样功能可能预期一两个星期，滞塞个一两天问题都不大。
但是有了 llm ，大大拉高了阈值，开始预期 2h 以内，最多 1 天就要看到可用的成品，一旦滞塞住，进入机械地给 llm 打下手 debug ，就开始烦躁不耐烦。

烦躁的点在于一方面没有达到自己几个小时内快速出活的预期，另一方面，整个 debug 过程学到的东西大大减少，根本不会有什么长进。

没有 llm 之前，滞塞的过程其实是深入学习的过程，是提升的过程。

但是给 llm 打下手，它快速出 debug 方法，快速让你验证，快速调整方案，整个流程你是万花丛中过，片叶不沾身，你学不到这个组件为什么这么用，它为什么在这个场景下不行等等等。

[twocold0451]

可以试试 gemini cli 的 /conductor ，他会对细节进行提问，然后根据工作流开始干活。

gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/conductor --auto-update

/conductor:setup

[Tink]

现在反重力这些是可以自己打开浏览器看自己写的效果，哪里不对自己改的，不需要人工干预

[JRay]

同感，感觉写了很多代码，但是和我没有关系。我也不知道写的对不对，哪儿有问题

[Sezxy]

就像一些中层技术领导，自身已经不写代码，都是指派给下面的人干。等哪天被裁员了，就知道要找技术工作是多难

[gy0624ww]

我觉得你的提示词或者模型没选对。prompt 尽量客观直击要害。
除专业名词外，让一个不相干的人看也能知道具体操作步骤
而且尽量用 plan 模式，这个模式就是磨合大模型的理解和你的想法有出入的环节

[xsonglive491]

自我验证自我实现,很多时候就跟玄幻小说中的万能许愿机一样.可以实现你的愿望,但是实现的效果和角度就有一些奇怪了

[menghan]

跑个题，楼主的文章写得挺好的。结构合理，文笔流畅，标题有悬念但不标题党。

[iorilu]

@labubu 这个是官方指南文档阿, 挺好的阿, 以前还没看过, 打算过一遍

[lemoncoconut]

@YanSeven 试试 WXT+单独开个有登录状态的 profile ，可以靠 mcp 自动化测试

[yyysuo]

什么点子分享一下，我让 ai 写写。

[MindMindMax]

还是需要 code review 的，不然真的不可控。

[zhuanggu]

去年用 cursor 开发的一个 chrome 插件，真是开发很爽但是调试简直痛苦地狱啊，顺便推广一下。
https://chromewebstore.google.com/detail/readlater/lckfnnfmjommmggimajebafabnnbnndg?authuser=0&hl=zh-CN

[Elietio]

我发现写前端，我让它调样式，它老是改我的里面的一些文本，就很烦

[gateszhang]

antigravity 应该是可以自动获取浏览器中的日志呀，你只需要告诉它哪里不对。这个也是用 antigravity 爽的地方。能够和 chrome 无缝集成，其它的工具这点做的没有 antigravity 好

[cnrting]

还有个好处就是一言不合可以放开了骂

[reter]

又联想到卖油翁 “无他，唯手熟尔”。

AI 写虽然快，但毕竟不是自己手写，灵感和熟练度都是一点一点练出来的。手写代码，增加大脑对语言特性/痛点的认知和理解。

想象一下，在一个项目里，需要写很多冗余代码/不合理/不好维护的代码。如果是以前，程序员可能会整理存在问题，总结经验，使用新的设计来解决这个问题，甚至是专门写一个新的库或者框架。但是现在都交给 AI 写了，AI 也完成的很好，但语言/框架/项目/本身存在缺陷就被 AI 掩盖了，没有知识沉淀然后输出的环节。


不过老实说，用 AI 写模板代码是真的爽

[wenerme]

让 ai 写尽量不要想到哪里写到哪里

> 但凡 llm 有了自己的机械手，准保一脚把我踹开，自己单干了。

首先造工具让 ai 能自己动手，这样一个 prompt 下去它才能直接跑个几十分钟，来回折腾搞定问题。
最近造了几个支持和配合 mcp 的工具 https://github.com/wenerme/wode/tree/develop/packages/wener-mcp-cli 工作轻松了不少。



过程用 ai 写了 70 个工具练手 https://abc.wener.cc/
先能跑了过后，再逐步带点自己的思考和理念让它重构设计，这个站点的 i18n 也参考了好几个方法，有些自己的想法，尝试了几遍后得到一个相对理想的结果。

现在核心时间都是在写 prompt ，让它能操作浏览器，让它能查 deepwiki ，让它自己去测试基础功能单元会让整体体验好很多。

在尝试练习怎么维护 prompt
之前是 TODO.xx.md ， 一个主题一个上下文，现在是尝试在一个 md ，每天一个 title ，小主题一个 二级 title 。

现在的问题是写 prompt 也容易出现 ai 经常遇到的 lost in the middle ，在一个 md 里相对好一点。最近两天都写了 1500 行 prompt 了，但是的确产出的代码要多得多。

[sn0wdr1am]

这就像，你没考过驾驶证，但是你胆子大，你直接上手开带有智能驾驶功能的电车。

有的人幸运，开到了目的地。
有的人倒霉，开到沟里去了。

AI 就像辅助驾驶，他只能辅助，但你不能啥都不懂，啥都让他来操作。
否则，你都不知道他会带你到哪里去。是目的地，还是沟里。

[pheyer]

我用 claude code ，会自动调用 playwright 进行自动化调试，别提有多爽，还是用的 GLM 模型