Parker @[email protected]

我曾经以为 Github 会因为 AI 时代大量新增的代码仓库而再度崛起。半年过去了，我改变了想法。连我自己都很少打开 Github 页面了，更是不怎么关心 Feed 信息流中的发版了。几乎所有仓库都在大量提交 AI 代码，已经完全没有互动的意愿了。Github 最核心的社交功能在逐渐凋零。当它完全沦为一个免费的代码托管场所时候，就离倒闭也不远了。

Vibe Coding 时候，最喜欢修改 UI 的环节。改 UI 无需考虑太多，可以先这样再那样，非常随性。完全不用考虑 AI 的心情。而且现在 AI 对于 UI 的审美非常在线，无需指出细节，只要大致说出一些点子和想法，就能做出来令人赞叹的效果。

GPT 总是趋向于增加代码量，Claude 会好一些。Vibe Coding 时候，在文件 diff 区我更希望看到更多的 - 号而非 + 号。使用 GPT 常常遇到以下情景：我预想是一个很小的任务，结果 GPT 输出了上千行代码，这时候我就知道这个模型又理解错我的意思了。这时候就要回退到上一个 checkpoint 了。

我喜欢用 Claude 胜过 GPT 的原因是，Claude 很少写过度工程化代码。Claude 每次输出的代码量更少，这很重要，因为再 AI 编码时代【少即是多】。当你发现代码缺失了测试或者某项功能，只需要一句话就能再补上。但是当你想要移除代码中的无用检查和冗余兜底逻辑时，无论 GPT 还是 Claude 都没办法删除干净。AI 编码尽量做到逐步增加，这更符合系统快速迭代的开发原则，如果在需求尚未确定时写了一大堆兜底代码和边缘情况检查，在需求变更后，那些兜底代码很有可能就成为了废物永远留在了系统中。所以我个人还是持续使用 Claude 来编码，Opus 用量用完就用 Sonnet，只有在完成一个模块后，再用 GPT 做一个 review，有选择地修复。直接用 GPT 来完成全部编码任务，对持续变更需求的系统，后期一定会失控。

GPT 和 Claude 在编程领域的一个重大区别：当你提出的修改方案方向错误的时候，Claude 往往会提醒纠正你，但 GPT 更趋向于完全听你的话，硬着头皮执行。很多人抱怨 GPT 很容易把人带沟里，实际上是你自己把自己带沟里了，GPT 只是起到了推波助澜的作用。

好几个月没下雨，车很脏了，我等了很久想来一场雨洗洗车，但天气一直很好就不下雨。忍不住了昨天去洗车了，今天就你妈逼的下雨了。操！

Claude Code 提升了 50% 的周限额，$20 的 Plan 只跑 Opus 4.6 也忽然变得有点经用了。

我感觉使用 GPT 做主力编码的更偏向于不去做人工 review，因为生成的代码对人类不友好可读性差。偏向于使用 Claude 编码的往往会人工 review 多一些，因为像人写出来的跟人编码思维更接近。

GPT 就是补丁狂，大局观不稳定，容易误解需求意图写出很多废弃代码。如果不去看实现，倒也感觉 GPT 工作的很好。Claude 细节处理欠佳，架构能力在线编码稍微差些，有些边边角角不会去做。

现在的工作流：Claude 规划然后实现个初版，随后让 GPT 审阅补齐。前者实现 0 到 1，后者实现 1 到 100。

Vibe Coding 让人越来越懒了。项目开始的时候，会用 Figma 做高保真原型图，再使用语言描述逐个实现页面。后来发现直接粘贴原型图截图喂给 AI 就能做好前端。再往后走发现直接描述需求，AI 设计的页面比自己 Figma 做的还好，设计都省了，Figma 订阅已经取消了。编程全靠打字，对 AI 仅有的约束就剩下人类的品味和审美了。

跟 AI 下达任务要像官场领导一样，讲话不能说太细太清楚。就是如果你指导一个比你聪明很多的人，你告诉他具体怎么做，就相当于限制了他的能力。正确的做法是，你告诉他你想要什么，他怎么做，细节如何实现，你不需要考虑太多。做完不满意就打回重做，如此循环。