胡彦斌用 AI 写代码破圈背后：从 Vibe Coding 到智能体工程的实践与反思
胡彦斌手搓 App 破圈背后：AI 写代码爽了一年，为什么大佬说它已经“死了”？
前阵子 Andrej Karpathy 说“Vibe Coding”（氛围编程）结束了，大家得往智能体工程（Agentic Engineering）转。
刚好五月底，歌手胡彦斌用 Claude Code 花了一个多月写出粉丝社区 App “彦火”的事情出了圈，一时间好像人人都能当程序员了。
但紧接着，黑客和技术博主们对“彦火”进行黑盒抓包，一堆安全漏洞就露了底：验证码接口没防刷（能直接用来发短信轰炸）、评论区没接内容审核、甚至安卓端只能在官网下 APK。
这给狂热的人浇了盆冷水：AI 能帮你快起一个好看的界面和跑得通的业务，但它没法在底层自动帮你构建起防得住真实攻防的安全网。 Karpathy 说 Vibe Coding 终结，大家其实都是被现实教做人了。
回看我自个儿从 25 年 6 月到 26 年 5 月这一年，从在网页端跟大模型扯皮，到用 Cline 配合 Google 免费 Key，再到自己写中转、写出海模版、改版日报、去香港开卡，甚至因为现实里的焦虑手搓了一个类似死了么APP的项目，最后又回过头来用 Taro 框架写小程序测试开发边界。
这一年里我想到什么就做什么，完全被情绪推着走。但回过头看，那些零散的开源项目和撞上的狗屎运，居然自己拼成了一个闭环。
今天不写技术文档，也不写流水账。就是想聊聊这一年用 AI 疯狂生孩子（写项目）的过程中，我的一些偏见、常识，和对这个正在变冷的 AI 时代的几点想法。
1. 网页端的复制粘贴，以及“给我完整代码！”
25 年 6 月之前，大伙管这叫“AI 辅助开发”，其实用起来挺蠢的。你得在浏览器里开个 ChatGPT 或 Claude 网页，把代码贴进去，跟它说：“帮我加个功能，或者找个 Bug。”
我用这种原始的方法，写出了 CloudFlare-AI-Image（我第一个过百 Star 的项目），还有壁纸项目 CloudFlare-AI-Wallpaper 和一个简易的 Chrome 插件播放器 Web-IPTV-Player。
AI 确实有用，以前查文档、配环境要半天，现在大模型几秒就吐出来了。但紧接着就是让人崩溃的折磨。
那时候我每天在网页里喊得最多的话就是：
- “给我完整代码！” 大模型写着写着，中间就来一句
// ... 保持原有逻辑不变 ...，你得像个缝合怪一样，小心翼翼地把新代码贴进旧代码里，错一个括号就报错。 - “不要删我的注释！” AI 好像有强迫症，每次重构代码，第一件事就是把我辛辛苦苦写的中文注释全抹掉，换成它那冷冰冰的英文。
- “不要改我的其他逻辑！” 修了 A 处的 Bug，悄无声息地在 B 处给你埋了个雷，部署上线了才发现系统瘫痪了。
这时候的 AI，就像个智商极高但多动症的实习生。你必须盯着它，生怕一转眼它就把你地基给刨了。
直到写 CloudFlare-AI-Insight-Daily（AI 日报初版）时，我正式接触到了 Cline 和 AI Studio 的 APIKey。我才觉得真正的 Vibe Coding 时代开始了。
你不用再复制粘贴了。在 VS Code 里看着那个小小的对话框，给它一个指令，看着它自己去读文件、建目录、写代码，甚至自己在终端里跑 npm run dev 看报不报错。
你只需要提供一个想法，剩下的脏活累活，它自己会去摸索。 25 年 6.1 号，AI 日报第一版顺利上线，那时候我觉得，世界已经是AI的了。
2. 第一次 Token 危机，与我用 AI 薅出来的“无限Token”
但好景不长，Token 危机很快找上了门。
Cline 好用，但它是吞 Token 的无底洞，每次读 codebase 都要消耗成千上万的 Token。25 年下半年，Google 毫无征兆地削减了免费额度，限制了并发。大家正爽着呢，突然被断了粮。
这时候，Google 又推出了终端工具 gemini-cli。
我当时想，既然 API 限制了，但 CLI 的请求额度好像还很宽裕（每天有1千次），那能不能把 CLI 封装一下，假装成一个标准的 OpenAI 兼容接口，供给 Cline 用？
于是就有了 AIClient2API 这个项目。
这个项目的诞生过程挺有趣的。当时我的 AI Studio 额度已经见底了，在最后的清仓关头，我用这仅剩的 Token，命令 AI 帮我写了 AIClient2API 的第一版。
我让大模型写了一个“用来突破它自身额度限制、白嫖更多 Token”的工具。
有了这个中转，我顺利度过了那次 Token 危机，后面高频调用各种大模型的时候，再也没为额度发过愁。这也让我意识到：在 AI 时代，规则是死的，但接口是活的。只要你会把不同积木块拼接在一起，AI 就能帮你造出突破它自身限制的梯子。
3. 规范流程解决不了屎山，得靠人给它立规矩
Token 危机过去后，大家又发现了一个更要命的问题：这玩意写代码快，但它写的是屎山啊。
AI 没有软件工程的直觉，不懂什么高内聚低耦合。你让它加功能，它最喜欢的做法就是在你原本就很臃肿的函数里，再塞入 200 行 if-else。项目写到第三个礼拜，你想改个小地方，AI 一跑，整个项目直接散架，因为它自己也理不清之前写的意大利面条代码了。
这时候一个叫 Kiro 的哥们带着 SPEC（Specification）流程登场，一时间被开发社区当成救命稻草。它把开发流程规范成了四个步骤：定义做什么（Specify）、技术方案（Plan）、任务拆解（Tasks）、代码实现（Implement）。
这套流程确实严谨，但我个人非常不喜欢。
因为它太繁琐了。每次改动你都要陪着 AI 走一遍这套复杂的文档流，极度消耗 Token 和耐心，Vibe Coding 提笔就写的即时反馈直接被杀死了。而且我发现：SPEC 只是规范了步骤，AI 依然会用最规范的步骤，写出最精美的屎山。
防范屎山不能靠格式化的文档，得靠人为地告诉 AI 怎么去抽象和封装代码。
这也是为什么胡彦斌的“彦火”上线后，哪怕界面再漂亮，底层的接口防御和安全漏洞依然一戳就破。大模型绝不会自发地去为你考虑数据防刷和合规。
回顾这一年，我交了不少学费，摸索出最得心应手的方式就是**“不信任 AI 的自主设计能力”**。我们把它当成一个高功率的发动机，但必须由人来给它套上缰绳（Harness），焊死轨道：
我会主动和 AI 聊几轮，把需求对齐，然后让它帮我出一份系统架构契约（构建代码的提示词）。把这个提示词喂给 Cline，在项目的开发规则（如 rules）里写死：“禁止在业务组件里直接写网络请求”、“必须抽象出通用的 Hook”、“所有的样式必须符合 Tailwind 规范”。
让 Cline 严格在这些铁律里去执行 Plan。人负责提供架构审美和抽象底线，AI 负责在规则的铁笼里疯狂输出。 这才是我觉得最舒服的开发姿势。
4. 香港开卡与 DeathBook：代码是程序员的心理医生
25 年 10 月，我搞了一个付费的 AI Coding 围观群，门票只要 50 块。这是一次非常彻底的 Build in Public 实践。
在那三个礼拜里，我几乎是把自己完全摊开在大家面前。我每天在群里发 PromptHub（一个提示词工具）实时进度，最后用 AI 自动生成开发总结。群里有 30 多人参与，超出了我的预期，但遗憾的是群里互动太少了，很多人只是进来看看热闹。
PromptHub 的一期做完了，实现了web前端，插件，桌面端，后台管理，但没接入支付。国内的支付限制让个人开发者很难受，为了二期的收款，我决定去一趟香港，解决出海银行卡的问题。
那一趟开卡的流程我发在了即刻上。但老实说，那趟旅程给我留下了一些心理阴。香港一些地方的紧绷感和焦虑，让我走在街上甚至产生了一种“如果我突然在这个世界上消失了，留下的人该怎么办”的荒诞感。
从香港回来后，我整个人陷入了一种低落的情绪里。
为了排解这种对“意外”的恐惧，我写了 DeathBook。
这程序的原理非常简单，说白了就是一个“确认存活的签到机制”。 你需要定期去系统里签到证明自己还活着。 如果哪天签到过期了，系统就会自动发封邮件告知你预设的联系人。 我只是单纯地想用最直白的代码，给自己拉一道数字世界里的安全网。
写这个项目的过程更像是一场自我疗愈。大家觉得程序员写代码是为了赚钱、搞 SaaS 暴富。但其实不全是，代码在很多时候是程序员的心理医生。现实世界太无序了，但代码世界是确定的。你写下一个 if，它就一定会走到 else。你把一个原本无序的想法，一点点拼凑成一个能在屏幕上运行的界面时，那种掌控感，能把你从现实的焦虑泥潭里拉出来。
至于 PromptHub 的二期，因为各种杂事耽搁，加上同类产品流量大幅下滑，纠结了很久后，我直接把它全端开源了。没拿到商业回报有些遗憾，但上传到了GitHub 上，我觉得这些代码至少没有烂在硬盘里。
5. 走得太早的孤独，与“蹭热点”的快乐
在这一年的折腾里，我体会最深的是：有些技术，你走得太早，不仅赚不到钱，反而要承受巨大的孤独和沉没成本。
25 年 10 月我在香港的那几天，做 AI 日报时就明显关注到了一个 Claude 的新技术。大伙儿当时热炒的 MCP（Model Context Protocol）太重了，交互过程中的 Token 贵得要死。
Claude尝试用提示词里直接塞入本地脚本的方式，去替代笨重的 MCP，来减少交互中的 Token 用量。效果非常明显，交互速度快了不止一倍。这其实就是后来在 26 年 1 月份爆火的 “Skills” 概念。
后来好像万物都可以 Skills 化了，不仅改变了 AI 针对其他系统的交互模式，也创造了更多自动化可能性。但在 10 月份根本没人提及，也没人知道这个具体是怎么用的。
同样的滞后还发生在 openclaw 上：
- 25 年 11 月，OpenClaw 刚诞生时，在国内几乎毫无水花。
- 26 年 1 月，它在国外爆火，大家意识到了 Personal Agent 的威力。
- 26 年 2 月，这股风才刮回国内。
当时我看到这个趋势，国内大伙想玩，但 OpenClaw 原生对微信、飞书的配置极其繁琐。我立马动手，做了个 openclaw-china-docker 的整合版本，把国内的 IM 插件预置好，一键拉起。
因为降低了门槛，国内大量用户开始在飞书里挂载 Agent。Agent 没日没夜地运行，直接引爆了新一轮的 Token 焦虑。
大伙急需一个标准、便宜的 API 中转，这时候，我那个在 25 年为了白嫖 Token 而写、原本已经落灰的 AIClient2API，突然迎来了 Star 的爆发。
这挺讽刺的：我因为走在前面做的技术资产，在当时无人问津；反而是几个月后“蹭热点”做的一个本地化包装，成了激活这个底层工具、带来源源不断流量的钥匙。
6. 探路小程序：试试大模型在严规则下的开发上限
整完了出海底层，我把目光看向了小程序。
其实当时纯粹是出于好奇：微信小程序和 Taro 这种跨端框架能不能用AI开发出一个好用的程序？
于是，我用 Taro 框架写了三个小程序：
- pic-cookie（画饼）：识别食材自动生成菜谱的小程序。
- ask-spring（问春风）：一个结合了剑来风格的卜卦小程序。
- rally-go（燃羽）：一个给自个儿打羽毛球报名的实用小程序。
这三个小程序，后两个都顺利上线。在这个测试过程中，我发现：不是 AI 做不了小程序，而是要掌握正确的方法。
小程序用 Taro 感觉完全没有难点，但是有个开头，必须要用Taro先初始化项目，固定好框架。
我的做法是：先用标准的脚手架把项目跑起来。然后给 AI 划定严格的约束：
- 每次只专注于一个单页面的 UI 逻辑。
- 在本地配置好严格的 Linter 和 TypeScript 校验，只要 AI 写完代码后，Codex 会自动验证，捕获报错日志并自我修复。
AI 有时候就像个盲人，你不能指望它自己过马路，你得给它铺好盲道，在左右两边修好护栏，它才能用飞快的速度摸索到终点。 只要方法对了，大模型对高规则领域的执行力甚至比人还要稳定。
7. 出海模板与自动化工作流
在国内市场，个人开发者确实很难赚到钱。付费意愿低、支付合规繁琐，折腾半天可能还不够付服务器账单的，所以我决定把目光投向海外市场。
为了能快速在国外起盘，我做完了两件事：
第一，我把这一年所有的全栈开发经验沉淀成了 Hex2077-Saas-Starter，这是一个 Next.js 的全栈出海 SaaS 启动模板。它把登录鉴权、数据库（Drizzle）、 支付、积分系统、国际化、以及通用的页面布局全部内置好。以后一旦有了任何出海的灵感，我只需要专注于改前端业务，最快半天就能上线。
第二，为了解决海外站点的 SEO（搜索引擎优化）冷启动问题，我顺手开发了 seo-master-extension 这个 Chrome 插件，快速处理开发项目的 SEO 数据提交。
有了这两样东西，我顺便把我的“基本盘”——AI 日报进行了一次彻底的改版。
原来的日报工具链效率太低，我用 PrismFlowAgent 重构了整个后端：它能自动去 GitHub, RSS, Twitter, Reddit 等地方抓取信息，过滤掉垃圾内容，大模型进行深度总结，最后发布，整个过程一气呵成。
前端则直接用 Next.js 模板重构成全静态化的日报系统。这样既测试了我的 Starter 模板在动态 SaaS 和静态部署（SSG）两端的能力，又提升了页面的加载速度和 SEO 收录效率。
虽然因为换了全新的、极其前卫的主题，导致改版初期流失了部分习惯旧版阅读界面的观众。
但是，老实说，我不在乎。
作为一个独立开发者，我开始学会摆脱活跃用户这些虚荣指标的绑架。我更在意的是通过高质量、结构化的内容，持续不断地获取来自 Google 的有机流量。这种成本极低的流量，才是我未来海外 SaaS 的蓄水池。
8. 现在
从 25 年 6 月网页端的磕磕绊绊，到 26 年 5 月拼凑出一套高度工程化的出海开发与半自动流量链路。
这一年过得极快，但也极重。
前阵子 Karpathy 宣告 Vibe Coding 时代的终结，我深以为然。早期那种“凭着感觉和情绪，跟大模型瞎聊，复制粘贴出个单页网页”的草莽时代确实过去了。随着代码库的变大，随便聊两句就能写出好产品的红利已经消失。
未来的开发是智能体工程（Agentic Engineering）的天下：编写代码本身不再是瓶颈，如何定义规则成了核心。怎么去构建一个“让 AI 自己跑测试、自己发现 Bug、自己去修复并部署”的自动化闭环，成了拉开生产力差距的分水岭。
这也是为什么胡彦斌的“彦火”会成为这一轮风潮的最高光，却也同时成为了最显眼的安全靶子。个人开发者凭氛围感（Vibe）可以迅速起高楼，但大楼抗不抗震，得靠智能体工程下的测试与防御。
这一年里，我最自豪的不是我获得了多少 Star，也不是我写了多少行代码。
而是我学会了怎么和 AI 协作，用规则和约束去驾驭大模型的生存法则。 我学会了把自己的情绪和灵感，通过大模型迅速落地。
接下来的这一年，我想做点不一样的了。
不想再做简单的小工具，也不想再重复写没有技术壁垒的小程序。手里的武器库（Starter, PrismFlow, Chrome Agent, SEO Tools）已经准备好，我想去试试那些更深水区、更需要复杂协作、也更具商业想象力的全球化场景。
Vibe Coding 可能会死，但独立开发者永远在路上。
本文由“何夕2077”在 2026 年初夏一个敲完代码的深夜，有感而发。
以下是我在这一年 Vibe Coding 历程中涉及的全部 23 个开源及闭源项目的名字及其对应的 GitHub 仓库地址：
一、 AI 资讯日报与分身系统
- CloudFlare-AI-Image (基于 Cloudflare Worker 的 AI 图片生成)
- CloudFlare-AI-Wallpaper (衍生 AI 壁纸生成项目)
- CloudFlare-AI-Insight-Daily (AI 资讯日报初版后端与内容聚合)
- Hextra-AI-Insight-Daily (基于 Hugo + Hextra 主题的日报前端第二版)
- PrismFlowAgent (全栈资讯处理与 AI Agent 系统，日报后端第二版)
- Hex2077-Saas-Starter (全栈现代化出海 SaaS 启动模板)
- Hex2077-Site (基于 SaaS 模板重构的全新日报前端第三版)
- Hex2077-Agent (多 Agent 协作与数字分身系统)
二、 AI 效率工具、Agent 桥接与中转代理
- AIClient2API (客户端大模型转标准 API 的统一网关)
- PromptHub (全端提示词管理与分发工具)
- OpenChromeCLI (让本地 Chrome 变成 AI 接口的可控插件)
- openclaw-china-docker (OpenClaw 国内 IM 插件一键部署 Docker 整合版)
- git-commit-sao-hua (Git Commit 骚话生成器，支持 Agent 维护)
三、 多媒体、设计与音频生成
- Podcast-Generator (播客音频一键生成 cli、服务端与前端)
- image-cropper (网页版简易图片裁切工具组件)
四、 浏览器插件与网络提效
- Web-IPTV-Player (一个功能强大的 IPTV 播放器 Chrome 插件)
- interceptor-url (用于拦截与管理浏览器 URL 请求的插件)
- seo-master-extension (外链与数据自动提交的高级 SEO 插件)
- gtbook (AI 助力的 GitHub 与网页链接收藏管家)
- 🔗 GitHub: https://github.com/justlovemaki/gtbook
五、 微信小程序与轻量级应用
- DeathBook (保活签到、断联自动发送邮件的开关程序)
- pic-cookie (AI 识别食材生成菜谱小程序)
- ask-spring (剑来小说风格的 AI 卜卦娱乐小程序)
- rally-go (燃羽——羽毛球活动报名与管理小程序)
- 🔗 GitHub: https://github.com/justlovemaki/rally-go