我用AI"氛围编程"做了一个RSS阅读器，收获满满却五味杂陈

氛围编程确实有效。我希望它没用，但它就是管用。除非有什么颠覆性的革命打翻这个新秩序，否则机器学习的影响已经无法消除。

今年早些时候，我缴械投降，花20美元订阅了Claude，用"氛围编程"的方式做了一个用于监控新闻订阅的网页应用。这是一段既让人大开眼界、又让人如坐针毡的经历。

确实有人想要阻止AI的发展，我祝他们好运。但我始终认为，问题不在于AI本身，而在于那些妄图借助AI牟利、同时逃避责任与法律追究的人。

迄今为止，所有AI引发的事故，归根结底都源于某个人在没有充分预判后果的情况下草率部署AI系统（或者他们心里清楚，却笃定不会被追责）。允许AI驱动汽车上路、默许AI代码"洗白"的合法性、任由AI系统散布错误的医疗建议——这些都是我们自食其果。在美国，遏制AI现状的起点，至少在于投票箱。

回顾2019年，AI因能生成稀奇古怪的内容而备受关注。到2022年，它偶尔能写出还算能用的代码，同时也引发了一批版权诉讼。2025年2月，AI研究员安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）创造了"氛围编程"（vibe coding）这个词，彼时这个词意味着从机器学习模型里哄出来的、质量堪忧的代码。

到2025年底，随着Anthropic的Opus 4.5和OpenAI的Codex 5.2相继发布，模型的能力已今非昔比，"氛围编程"渐渐和普通编程没了区别。这些模型产出的代码足够好用——算不上完美、谈不上优化、称不上精巧、也毫无匠心，但也绝非一眼可见的糟糕。

开发者们察觉到了这种变化。除了GitHub上提交量大幅攀升之外，网上也涌现出大量亲历者现身说法，讲述自己借助AI模型完成某个项目的经过。

老牌开源开发者、如今已成为AI意见领袖的Simon Willison写过一篇颇具代表性的文章——《我用氛围编程做出了梦想中的macOS演示应用》。安全研究员Michael Taggart则提供了一个更近期的视角，他在《我用了AI，它管用了，我恨死它了》中的评价相当中肯——尽管我自己并没有对AI产生憎恶之情，这种感受更为复杂。

我能理解一名专业程序员为何会对AI漠视代码工艺而心生抵触，正如我对AI生成的文字有着同样的感受。

但与此同时，对于那些本就不以写作为业的人来说，能有一个工具替他们做不擅长的事，无疑是一大福音。我无法苛责他们与我志趣不同。

我个人不愿读AI写的文章，专业开发者鄙视业余人士用AI做的应用，这也无可厚非。我能想象1970年代末那些把一生献给练琴的优秀音乐人，当朋克和嘻哈这些不以演奏技巧为核心的音乐流派兴起并日渐流行时，他们内心的感受大概与此如出一辙。

AI的进步不会消除对卓越工程能力的需求，顶尖的技术人才永远都有用武之地。但那些靠在自由职业平台上出售网站模板和应用设计服务为生的人，恐怕就没那么幸运了。

我做了什么，我学到了什么

我从1980年代初学BASIC语言起就是一名编程爱好者。iPhone问世后，我开始更认真地对待编程。我用一个基于Lua的跨平台框架Corona SDK（现已更名为Solar2D）写过一些iOS/Android游戏，并在此过程中陆续接触了Python、JavaScript、TypeScript、Dart和Flutter。

大约八年前，在加入The Register不久后，我开始开发一款名为"Vulture Feeds"的Electron应用，用来通过RSS/Atom追踪新闻资讯。随着编程水平的提升，我后来将其重写，改名为"RSSputin"，并一直沿用至今。

在持续报道AI领域多年之后，我决定亲身试验：借助Claude Code，能否打造出一个更好的RSSputin托管版本？第一次代码提交发生在2026年2月22日，七周后、337次提交之后，RSScal已经成为一款功能完备的商业应用。

代码的绝大部分由Claude Code生成，经过非专业人员和AI的双重审查后手动提交。如果代码质量真的一塌糊涂，应用迟早会崩溃——但我目前持谨慎乐观的态度。我自己用得挺顺手，几位同事也在体验测试。如今要亲自维护一台服务器，我对Linux管理员的同情心与日俱增。

RSScal是否具备商业可行性，我尚无定论。RSS领域已有更成熟的老牌应用，无论是托管版还是本地版，都在争夺数量本就有限的订阅源用户群体。但我仅花费40美元的订阅费（若以Token消耗计算则约200美元），加上每月14美元的小型VPS托管费，就在一两个月内做出了一款竞品——这足以说明，网上流传的"SaaS末日"论断值得认真对待。创造软件从未如此容易。

氛围编程也并非对所有人都奏效。就在不久前，开发者Jim Nielsen分享了他满怀期待却最终失望而归的经历——他想用氛围编程做出梦想中的RSS应用，最后得到的只是一个令自己并不满意的Electron RSS客户端。

"从零到有这件事，已经不那么难了，"他写道，"但之后的一切依然如故：理解它、打磨它、推广它、支持它、维护它。那些事，一件都没变简单。"

这话句句在理。但即便有AI助力，编程本身也不能被轻描淡写地一笔带过。如果我没有亲手搭建过RSS应用（尽管用带自动补全功能的VSCode写代码算不算"亲手"还有争议），我在引导Claude生成我想要的内容时会更加吃力。

对Claude Code的深度依赖，是我并不乐见的。但它确实帮助我驾驭了许多原本不太熟悉的技术。RSScal运行在Docker容器中，后端采用Python（FastAPI）、Celery、Redis和PostgreSQL（Supabase），前端则是SvelteKit和Tailwind CSS。也许有一天我会将其开源，尽管AI已经让开源生态变得颇为复杂。从某种意义上说，这个应用已经活在Claude Code之中——任何人只要念对了那句咒语，就能将它召唤出来。

关于依赖AI的一大诟病，是你什么都学不到。但我对Docker、Python和SvelteKit的掌握程度确实大幅提升。如果什么都交给AI、自己毫不投入，它当然会限制你的学习、让你的技能退化。但它同样可以成为帮你突破障碍的工具——在拼接复杂命令行语句这件事上，我发现Claude远比"谷歌搜Stack Overflow"好用得多。

能干又糊涂

与Claude Code这样的AI模型协作之所以棘手，在于你必须同时持有两种相互矛盾的认知——这个模型既极度能干，又彻底糊涂。

有几次我提交了某个改动，随后出现了问题，我向Claude询问原因。它给出的修复建议往往答非所问，因为它默认我在操作开发环境而非生产环境，或者以为我在直接操作数据库而非通过Docker访问。还有一些时候，Claude实现了某个功能，却忘记加上频率限制这类基本的安全措施。

但另一方面，Claude有时也会主动添加一些我没有要求的细节或界面元素，而这些意外之举往往颇具价值。它在网页设计上提出的一些"创意"建议，我最后都保留了下来。

基础应用的商品化已经持续多年。一款应用一旦流行，总会有人迅速克隆并通过Flippa、Acquire、AppWill、CodeCanyon等各类平台出售，甚至以数十万美元的价格，将整个电商网站作为交钥匙式的现成生意打包出手。AI会进一步加速这种商品化趋势，但写代码只是整个图景的一部分。

Claude Code不会让你成为出色的营销人，也无法保证你在正确的时间、用正确的创意出现在正确的地方。它无法帮你建立信任，也无法帮你维系商业所依赖的人际关系。它不会让你的RSS应用自动变成一个好主意。但它或许能为你开启一扇原本会被你径直走过的门。

Q&A

Q1：氛围编程（vibe coding）适合没有编程基础的人使用吗？

A：有一定编程基础会更有优势。作者在文中明确指出，如果没有事先亲手搭建过RSS应用的经验，在引导Claude生成所需代码时会更加吃力。氛围编程降低了开发门槛，但并未完全消除对基础技术理解的需求。完全没有编程背景的用户，可能会在准确描述需求、判断代码质量以及排查问题时遭遇较大困难。

Q2：用Claude Code做一个完整的网页应用大概需要多少费用？

A：根据作者的实际经验，RSScal的开发成本相当低廉：以订阅费计算约40美元，若按实际Token消耗计算则约200美元，此外还需每月约14美元的小型VPS服务器托管费用。整个开发周期为七周、共337次代码提交。当然，实际费用会因项目复杂度和开发时长的不同而有所差异。

Q3：使用AI辅助编程会影响自身技术能力的成长吗？

A：影响因素在于使用方式。作者认为，如果把所有事情都交给AI、自己毫不投入，技能确实会退化；但如果主动参与、借助AI突破技术障碍，反而能促进学习。作者本人在使用Claude Code的过程中，对Docker、Python和SvelteKit的掌握程度都有了显著提升，说明AI工具在恰当使用时可以成为有效的学习辅助手段。