vibecoding有版权吗

别再听网上那个，人家说那个一个小时，然后完扣顶就把那个所有的产品做出来了，是不可能的。 实际我用实际情况来告诉大家，我不前段时间不是做了一个小程序吗？然后总共耗时一个月时间，然后用用了将近十个 tf 免费版的、免费国际版的账号才把它给做出来。 就是并不是说大家说一个小时，我一个小时做出来的东西，什么就是一个 demo， 就是 一个可以看的 demo， 你 不要前端做出来的，那你后端逻辑都要实现呀？你整套的逻辑，支付逻辑，那你做一个小程序是不是要对接支付？你对接完支付你是不是要上架小程序？上架小程序的话是不是要审核？ 那审核你肯定做的东西有一些不符合人家审核人员的要求的，那肯定要被驳回吧？这就花费很多时间，然后要小程序要认证， 然后又要域名认证，然后又要 ssl 证书申请，然后要服务器部署，然后运维，他怎么可能说一个小时就把东西给做出来呢？东西一个小时做出来，东西只能是 demo， 只能这样跟大家说。

来，我给你们听这段音乐 全程只用了一台电脑，本地 ai 的 模型全程离线推理，一分多钟啊，一首原创音乐搞定了，而且我还上传到了汽水音乐， 哥们，有版权了好吗？这就是我刚开发完成的 ai 音乐生成器，起个名，嗯，精英智创，不用联网，也不用上上云端，你也不用月月充会员，只要你给他电费管够就行。 哎，可能你可能会说，而且网上这种东西不是一抓一大把吗，豆包就能音乐生成，还有你这破玩意吗？ 兄弟，你有没有想过人家凭嘛免费给你用啊？版权是你的吗？你只不过是免费帮人家去训练模型而已，你还以为你占便宜了呢。 所以万一哪天我的视频火了，我可不希望因为音乐版权的问题我成被告，那我得多亏啊。 所以不管你是做这种短视频的博主啊，还是剪辑师啊，还是想做接单副业，只要你会打字啊，不，现在打字也不重要了，有手就行，就能零门槛做原创音乐了。 比如说你想生成这种轻音乐啊， bgm 啊，或者说这种啊，这个纯配乐，你就说一句话， ai 呢，就能直接帮你生成这种专属的音乐，而且呢，你也不会去考虑版权的问题了。然后呢，你想做这种完整的歌曲，就是带歌词演唱的这种啊， 你可以把你的歌词呢直接粘贴进去，选好风格，本地的 ace step， 这个模型就会帮你当场推力什么作曲了，编曲了， ai 演唱一步到位，我后面还准备把我自己的声音克隆一下，哎，以后演唱都是我自己的声音了。 如果你连歌词也懒得写，或者说你觉得你创作能力不是太好？行，那你配个 deepsea， 你 配个大模型帮你写提示词不就完了，对吧？ 最重要的是什么？全程的本地运行，数据也不会外漏，更不用担心生成的音乐版权的问题。完全可以商用啊。你去接单，你去门店里用直播还是短视频啊？放心用，没有问题啊。最后呢？嗯，我得想个 slogan。 呃，精英智创，每个人都可以做原创音乐。

当所有人都在告诉你， cloud code 无敌了，靠，赖主无敌了，程序员要失业了。但是我要告诉你一个有点不一样的事实啊，限阶段的 web coding 根本就做不到真正意义上的脱手。所谓的技术平权，是建立在你至少懂一点技术逻辑的情况下。 如果你连最基础的概念都不懂，人家不是在帮你开发，他是帮帮你随机挖坑。为什么？因为很多人连最基本的两个概念都没有搞懂 啊。 l l m 和 agent。 先说 l l m 即垃圾 language model， 你 可以把它理解为 ai 的 大脑，像豆包，千问、 deepsea， 还有 g p t， 本身上都属于大圆模型， 他们负责思考、理解和深沉，但是他们不会帮你真正干活，他们只会告诉你应该怎么做。真正执行的是第二个东西， agent 翻译过来叫代理，你可以把它理解为 ai 的 双手， 他可以帮你改代码，跑命令，读文件，调项目。像 cloud code， codex 这种都是偏向于编码型的 agent。 但问题在于，其实他们都挺瞎的啊，你以为他们在认真开发？但是如果你不写好的提示词 啊，他经常改着改着就把项目改炸了，修一个 bug 照三个 bug， 还会一本正经的胡说八道。所以现在真实的状态是什么呢？ ai 能让懂开发的人效率翻倍，但是远远做不到能让不懂开发的人直接起飞。后面的 mcp， skills， 还有自动化工作流，都是建立在你懂这两个概念的基础上。他说工具怎么选？如果你是 轻度修需求，就是想要写点小工具，做点小网站和小作业。我推荐一个东西叫什么啊通一律嘛啊通一律嘛？不知道有没有人知道的，开箱即用门槛低，而且最重要的是它现在阶段是全完全免费。 但是如果你是高需求想真的做产品或者跑项目的话，我建议你还是上 call 和 calllex 这种，只不过他们都有很多技术门槛，像环境配置， api 啊，费用还有网络这种一个都绕不开。 所以别再信什么一句话做萨斯零零基础月入十万这种鬼话了啊。现在的 web 扣队你更像什么呢？像一个非常牛逼啊但是脾气非常怪的实习生，你以后得会盯着会纠错会提需求， 而不是直接放手不管。 ai 确实在降低门槛，但是他远远没有做到让你什么都不懂就能闭着眼做产品的效果。

我一行代码都不会写，但我用 ai 做的 app 在 上线华为应用商店的第三天，就拿到了七千多下载量，干到了领奖榜的第六名啊，在我前面呢，是美图秀秀的美颜相机，后面还有其他的大厂 app 都被我赶超了。而在口碑榜呢，这个 app 也做到了第四名，网上还有大量的好评涌来，让我受宠若惊， 我是怎么做的，怎么思考的呢？今天我会毫无保留的分享给各位，所以先求大家一个免费的赞。其实啊，到最后你会发现，整件事情最重要的反而不是会用 ai 这件事情。 先介绍一下这个 app 啊，它的名字叫做真实胶片啊，是一个鸿蒙的 app， 用来模拟胶片的效果，那么它的整个 ui 创意其实来自于我的一个幻想， 那就是如果我们在一个平行世界当中啊，胶片相机没有被淘汰掉，而是一直发展到今天，那会是什么样的呢？哦，那我觉得他或许呢，可以做到同时装载多个不同风格的胶卷，并且能够随时切换。所以呢，我把我这个想法就做到了 app 当中去。 你可以看到啊，在相机的面板上有一个透明小窗，你可以通过小窗看到现在的相机加载的什么胶卷啊，就像以前的胶片相机一样，而且呢，当你滑动小窗的时候啊，就可以切换胶卷了。 那怎么决定给这个相机装哪些胶卷呢？哎，我们只需要点击按钮，你就拆开了相机面板，你只需要把左边的胶卷啊拖到右边去，就是把它装载进相机了。 那在这里啊，你可以根据你的使用习惯，随意的增减排列你所喜欢的胶卷，与此同时呢，面板上的胶卷窗，它的切换逻辑也会随之变化。 整个 app 啊，没有复杂的设置，我的理念是呢，尽可能的做到简单直观，让用户一按快门就能够得到胶片质感的照片，还能从你物化的界面里得到拍摄的乐趣，这就足够了。 好，那么这个项目呢，我前后做了差不多两周的时间吧，整个项目做下来，我对于在 ai 时代，人的哪些素养能力是最重要的有了新的理解。第一点，也是最最重要的一点，那就是呢，随着 ai 不 停的发展，我们实现想法的技术门槛会越来越低， 那么与此同时呢，我们作为人类，洞察需求的能力就会变得越来越重要。我为什么会在 ios、 安卓和鸿蒙之间选择鸿蒙呢？因为呢，鸿蒙是一个全新的生态，它的正式版发布呢，才不到两年时间， 但是与此同时啊，它有着非常庞大的用户群体，现在已经差不多有七千万用户了吧，那我们想这里面它必然就有着巨大的需求和机会。 而且啊，华为把它的整个硬件生态做的是很统一的啊，手机、平板、折叠屏、电脑这些啊，他很统一，他不像安卓那么的碎片化，所以呢，你做华为的多设备适配会很容易啊，对于我这种单人开发者就非常的友好。 另外呢，就是人们啊，对于拍照和胶片展的需求是一直一直存在的。而且另一点我不知道你发现没有啊，就是在当下，年轻人是越来越喜欢具有玩具属性的产品的， 这个功能的多少其实并不是那么的重要了啊，简单有趣，好看好玩才是核心。所以呢，这也就成了我设计这个 app 的 核心思想。那现在的结果呢，也能够印证我的想法是相对靠谱的了。 所以说啊，在这整个事件里面，用 ai 写程序，它其实不是最最重要的一环，最重要的一定是发现需求，解决需求。你可以想一想啊，如果我只是用 ai 做了一个普普通通的记账软件，那估计也没多少人会下载。 那第二点相对次要，但你也一定要会，那就是掌控 ai 的 能力啊。刚才我也说到了，我说 ai 其实很多时候挺傻的，对吧？比如说上下文一长啊，这 ai 的 能力就会急剧衰减。 比如说呢， ai 在 面对他不熟悉的项目的时候，就是这次的鸿蒙项目，他就很不熟悉，他就会经常性的胡写乱写代码，所以我们就需要很多方法去掌控好 ai， 让它能够正确的帮我们干活。 今天这个视频已经很长了，就简单说一下我的思路，上下文的话，你可以尝试用 openstack 去控制啊，让你随时随地能够开心的对话，去完成任务。那面对不熟悉的项目的时候呢，你可以去抓一些官方的开发者文档在本地，然后每次写项目之前都要求 ai 去看文档再去做。 那还有很多其他的细节啊，我这里时间所限，就不说了，可以持续关注我，后面我会有更加详细的分享。 呃，做完整个项目啊，我的感受是， ai 确实很强，而且还在变得越来越强。但是呢，说到底啊，他也只是一个非常强力的工具而已，当我们所有人都可以用这些工具的时候，那其实大家就又都回到了同一条起跑线上。所以我觉得最终啊，真正的核心其实他一直都没有变过， 比如说一双能发现问题、发现需求的眼睛，比如说行动力和执行力，这些在任何时代都是非常重要的。那我自己能给的建议呢，是两条。第一条啊，在 ai 时代，我觉得不是像一些人所说的啊，我们都不用学习了，不是这样的， 反而呢，我们是需要更广泛更大量的学习啊，去了解更多的技术路线，不然 ai 是 真的会狠狠糊弄你的。 第二点，我们要多感受，多体会生活，我们不要两耳不闻天下事，毕竟大量的需求和机会它并不全在技术文档和教科书里， 而是真的在生活的各个角落里，我们要多体验，多看，多思考，或许你某个瞬间的想法就是你人生的下一个答案。好了，今天就到这里，我是大宽，我觉得有用的话请给我一个关注，我们下期再见。

今天这条视频送给所有想用 web coding 做产品的普通人，不敢说这五个坑，百分之九十的人都踩过。最近 web coding 火出圈了，很多人觉着有了 ai 就 能分分钟做一个 app。 今天我以一个十年程序员的经验帮你避坑。一、把 ai 当做神仙。很多人一上来就给 ai 一 句，给我写一个像淘宝一样的 app。 ai 不 会读心术，它只是你的执行外包，你的需求越模糊，它写出的东西越像一坨屎山。所以，正确的做法是，先做一个最小的功能，把一个点做好，再谈其他宏伟的梦想。二，一口气想吃成个大胖子， 一上来就想把所有的功能全盘托出，指望 ai 一 次性生成完毕几千行甚至几万行的代码，结果往往是代码跑不起来，甚至 ai 自己都逻辑错乱了。正确的做法是， mvp 最小可精细化产品，有思维。先让 ai 帮你写一个只有输入框和按钮的极简版，跑通了之后呢，再加第二个功能，然后是第三个功能， web 是 跟着感觉走，但步子咱得一步步去迈。三、遇到报错就崩溃，代码跑不起来，满屏英文报错。很多非技术出身的朋友瞬间就慌了，觉得自己果然不是这块料，直接放弃。但是报错才是 web coding 的 精髓， 直接把屏幕上的报错信息全部复制，然后甩回给 ai， 跟他说报错了看着怎么修复， ai 会自己排查问题，并给出修改建议，不要害怕报错，把它当做跟 ai 对 话的筹码。第四，盲目复制粘贴，完全不看逻辑。很多人觉得，既然是 web coding， 就 不用看代码了， ai 给什么我就复制什么， 结果越改越乱，最后找不到最初能跑回的版本。正确的做法是，哪怕你不懂具体的语法，也要让 ai 给你加上中文注示。 你要做的是理解代码大概的股价和逻辑流向，记得随时做好版本控制，搞砸了还能一键撤回。第五，没有测试，直接发，普通人最容易激动。哎，我做好了，发朋友圈，然后评论第一条，兄弟，你这个打不开啊。正确的做法是，至少做三个测试，自己连用三天，然后找三个朋友体验，看他们卡在了哪一步。 百分之八十的问题根本不是代码，是流程。所以，普通人到底能不能做 web coding 产品呢？能，而且机会很大，因为它确实打破了技术壁垒。但不要总想着一步登天，你总得知道你要画什么，怎么一笔笔去画完，把你脑子里的想法说清楚，讲具体，这才是 ai 时代最值钱的生产力。

很多程序员一直瞧不起文科生 web coding， 我 就是学商科的产品经理，这是我写的模型训练算法，用我之前清洗好的网文和剧本的数据，微调了一个去 ai 味的写作模型，效果非常好，很多小说已经拿到成绩了。 很多所谓的资深程序员都和我强调，你一个文商科的，看不懂代码，你还想做算法？你做的东西全都是玩具，一点用没有。但是呢，经过我这半年的外部考核，我发现只要我能对结果做判断，我就不需要懂代码底层逻辑， 所有不懂的问题， ai 出的 bug 都可以和 ai 一 起讨论解决。反而是判断结果的能力，需要好的品位，需要对业务的理解，程序员不一定擅长。 我在十年前刚入行互联网的时候，身边的程序员对我们这些产品经理有非常深的成见，经常跟我说，你提的什么需求根本实现不了，你们不懂 app 的 开发，你们根本不懂互联网。 那个时候啊，我很苦恼，当时流行全民学拍档，我也想学，但是呢，被程序员知道了，还要笑话我 啊，你一个产品经理学这个有什么用呢？但这一回，外部定制让世界完全不一样了。就像是很多年前，司机也是一个专门的岗位，老司机瞧不起新手，男司机瞧不起女司机，但是现在呢，所有人都可以自己开车， 而且自动驾驶已经快取代司机了。我觉得外部定制也是一样的，只要你知道自己要去哪，中间的路已经不用专门的人带你走了。

未来最惨的职业，可能不是被 ai 取代的程序员，而是面对史上代码不知所措的程序员。最近开发者圈热议的一个新词是 web slop， 也就是氛围垃圾。代码。这个词由最近爆火的两个词组成，用自然语言让 ai 生成软件，叫做 web coding， 而 ai 批量产出的低价值内容叫 ai slop。 合在一起的 web slop， 就是 人类放弃设计、理解和测制，只靠提示词拼出来的软件垃圾。 opencloud 的 核心框架工程师最近就因为 web slop 现象对世界提出了警告。他说， ai 正在把大量糟糕甚至危险的代码灌进这个 世界，很多公司在用短期生产力换长期的软件灾难。 ai 确实可以写代码，甚至写的飞快。但真正的问题是，写代码从来不只是把代码写出来，异常怎么处理，权限怎么设计，数据库怎么保护，出了问题谁能定位，这些才是系统 能不能上线的关键。但 web 扣定罪孽祸人的地方在于，它会把能跑伪装成可靠，把短期效率粉饰成长 竞争力。它能快速搭建一个 app 按钮，能点界面，能交互，可以马上给老板和投资人演示。但代码底层安不安全，出了 bug 谁能秀？没人知道，甚至生成它的人也不知道。 wild 就 在这个月，有一篇报道，安全研究人员扫描了用 ai 快 速搭建并 部署的应用，发现超过五千个在公开互联网上已经暴露了敏感数据，其中大约百分之四十存在数据泄露风险。更可怕的是，这种垃圾代码可以被无限量生产，以前不会写代码的人是真的一个字也写不出来，而现在，只要想幼儿园小朋友，都可以用 ai 批量生产 代码。这表面上让开元社区热闹非凡，但实际上社区的维护者正在变成 ai 垃圾的分拣员。 linux 的 缔造者 linus torvets 最近公开抱怨 ai 生成的漏洞报告已经让 linux 的 安全邮件列表几 乎无法管理，大量报告重复未经验证，没有复现步骤，而维护者要花大量时间挨个清理垃圾。但比起眼前的问题，未来的难题有 比 bug 更难搞，那就是程序员断代。 ai 正在让初级马农的岗位慢慢消失。如今 web slop 的 情况已经越来越严重，设计、判断、运维、排错、对系统负责反而应该变得更重要，但这些东西远没有十分钟生成一个 app 那 么性感。所以企业管理者开始产生幻觉，以为 ai 可以 提 代程序员，但实际被替代的可能只是写代码。这个动作不需要很长时间，高级工程师的培养链条就会断裂。当 web slop 堆积成山时，回旋镖打不中，产品打不中，人力更打不中，老板只会打中真正 懂代码的人。所以，当企业准备用 ai 把程序员收拾掉的时候，不妨思考一下几年后的那些使山代码，有没有人能替企业收拾掉的时候，不妨思考一下几年后的那些使山代码，有没有人能替企业收尸。这是 app， 关注我，了解人工智能最新进展！

嗨，大家，我是大厂开发五年，讲了经验十年的 face cookies， 在 这里我会系统的深入浅出的分享我对 i 的 理解。今天要说的呢，就是大家总听到但是很难理解的 like folding 它是什么？我会从以下五个部分进行讲解。好的，首先我们看下源头 这个词是二零二五年被前特斯拉工程师卡帕克带火的，这个人真的是作恶多端，搞出很多东西，我们之后还会再讲他， 嗯，他送了一堆，然后我重新弄一下，其实就是说有想法，然后和大家说爱生成页面，继续和爱说这么一个过程，他不是一个什么新的编程语言，而是一个新的做东西的方式。 为了进一步理解呢，可以和以前的做法做一个对比，加上程序员补法，他的话其实就算做一个小的页面或者工具都不算容易的。 呃，实际流程中更是需要多人的合作。现在 web 编辑呢，就是只需要我们和 ai 两个人进行前面我们说的这个流程， 接下来呢，我们会根据一个实际的例子去进行进一步的理解。比如呢，我想做一个健身的一个工具，这个时候我们应该怎么和 ai 去说呢？让我们想一下。有些同学呢，可能想的说结合 ai 说棒做一个健身网站，那我们试一下， 比如在这里我和 codex 说帮我做一个健身网站，看他做的是什么。呃，看上去是一个完成度还不错的，但是偏向于一个很商业的一个健身工具，但不是我想用的， 所以这说明什么呢？大家可以很好的完成我们的指令，但是具体要做什么还是在我们的脑袋里？ 作为初学者呢？我们可以先说一下我们想到的，然后再让大家辅助我们去说一些我们没有注意到的产品的点。好的，如果我们和后大师这么说呢，他会问我们一些问题，然后我们根据他的问题去进行进一步的一些描述，比如像这样， 然后呢，你看他会做出一个什么样的页面？嗯，看上去离我们想要的就近了很多，但是这还没有结束，我们继续要做的是按照我们的想法去让他改。比如我这里说，我希望我的风格更可爱一些，他会怎么做？ 应用一下他的修改， 看是不是就更可爱了一点。 我们还可以继续让它加功能，比如我说我希望能记录实际的饮食，他自己就会按照我们的想法继续去进行功能呢。 好的，这个过程其实就是我们可以理解的 web 定一个简单的实现。接下来呢，我还想讲一些我开发者视角和经验变化。 比如很多人会好奇，程序员现在在外面固定吗？比如一个熟练的开发者，他会先把产品文档、技术文档，还有项目的一些环境都准备的很好，然后让 ai 去开发。 我的理解是，广义上当然也算，因为他还是将语言去驱动的，但狭义上呢，他就不完全算了，因为他和我们刚才所说的呃， ai 的 一些猜测不一样， 它可能更接近于一个 ai 的 辅助开发，或者说 nintype 扣定过。大家也不用在意这么多，先完成自己的小需求就好了。 第二个问题是， web 扣定出来这么久了，今天有什么变化呢？因为我是去年就开始 web 扣定的，所以一些变化能感受的到， 大家已经不再是讨论他是否能完成某些功能某些页面了，这已经是事实，大家更在想怎么去完成比较好的一个大的项目，会更依赖于项目级的规则和长期的上下文， 以及从底层的减 n 补全，变成了一个多步骤的 a 层的工作流，这对我们初学者来说是大大的好的。开始抠定的门槛可以说是越来越低了。 在这里我简单引申两条建议，那就是多注意让他把你们确定好的事情沉淀成文件。第二个就是相信，而且他是很聪明的，多问他。 好了，到最后的建议和总结了，其实一些建议就是我们不要急着去学习大量一些工具啊和概念什么的 啊，有不懂的问题多去问 ai， 然后实际的去做一个工具试一下。如果要推荐一些工具的话，可以去尝试 codex 翠，或者说先去用 memax 或者 kimi 的 agent 完成第一步，当然也是可以的。 总之我们仍然负责想法判断和反馈，让 ai 去负责生成和修改以及实现，快去试一下吧。好了，我们这期就到这里，我是 fritz， 请在评论区告诉我你想做什么，或者你想听到什么内容，我们下期再见。

程序员直接狂喜，这是一个专为歪把扣定打造的系统化开源教程。记住这个开源项目，他在 get 布已经拿下了十五 k 的 star。 他 配套图文教程，交互式演示、 ai 原理动画，连 r a g 数据流、终端架构这些晦涩难懂的概念，都给你做成了一目了然的格式化图解。 从第一次碰 ai 编程到完整全站应用上线，一路带你通关。更牛的是，还覆盖了 cloud code、 m c p、 浏览器插件 vs code 插件等最新的前沿技术。传统编程课，先学半年语法，再做项目，它反着来，先跑通产品原型，再同步补工程化知识，学习效率直接拉满！

我现在讲一个最重要的 web coding 这个工作范式， web coding 这个东西，它不是某一个软件，它是一种工作的方法，一个流程，它权威的意思就是说你用自然语言说，然后 ai 写代码，你只管看结果，快速迭代。 我这几天就是靠这种工作范式，然后完成了一个我自己的一个黑暗森林模拟器的一个想法。如果说组一个团队的话，哈，自身团队，一个程序员做前端，一个程序员做后端，还有一个呃，搞美工，搞 ui 设计的，那他就需要一个两到三人的团队， 成本都在十多万以上。但现在 web coding 这个工作的范式，他让我花了十八块，我就把这种十几万的效果给做出来了， 这意味着什么呢？因为我用的方案，我用的方案是通过 vs code 的， 在里面安装了一个插件叫 local 的， 然后我在这个插件里面接入了一个呃， deepsea v 四 flash 的 模型，大模型，它很便宜，所以我用这个 webcode 点去做，去开发这个项目的时候，可以做到只十只花十八块钱啊。如果是接 cloud code 或者 codex 以及其他，它可能更贵，它可能还得翻十到二十倍，所以只有 deepsea v 四可以这么便宜啊，别的模型便宜不了，然后我用十八块就给它做了出来 方式。然后我的工作呢，就是设置两个 ai， 一个是顾问 ai， 一个是工程 ai。 顾问 ai， 我 用的是 deepfake， deepfake 我 用它来干什么？就是我首先会先把我自己模糊的需求和想法用自然语言告诉他， 然后让他帮我翻译成可执行的那种技术参数和标准。这个方案确定了以后，一套一整套需求方案确定了以后，然后我会让顾问顾问 ai 翻译成那种比较清晰的技术指标，再发给那个工程 ai， 直接发给工程 ai 复制粘贴，然后让他去操作那个工程文件， 修改哪些代码，哪些不动，这样一个方式哈，可以极大地减少我的工程 ai 的 它那个推理成本。如果说用 cloud code 或者说 codex 那 种的话，你直接去自然语言告诉他，他可能 收到了你的需求之后，他还要翻一下，想一想你到底需要实现什么功能，所以他在推理上是是要花费一些 token 的。 但是如果说我提前用这种顾问 ai 方案讨论的方式，提前去把这种翻译的过程用免费的网页 chat 去解决了的话，那么我就可以极大地减少那个工程 ai 的 推理成本，同时尽可能地减少它在写代码的过程中，呃，包括多余的修改啊，或者说因为模糊不清晰，呃需求模糊不清，然后造成的那种功能溶于或者说功能不达标，这样这样的情况 就可以极大地减少那个工程 ai 推理头推理的成本，那就可以减少 token 的 费用，所以我才可以花十八块钱做出十几万的效果。如果说用 cloud code 或者用其他的模型的话，那还得花到几百块钱， 还得更贵。但是这个东西其实很有意思的一点就是用 web coding 这种工方式工作，他真的会上瘾，我真的很想说他真的很上瘾，我就像古代皇帝批折子一样，我现在就是这种感觉，我我用 web coding 开发项目的时候就感觉就是在批折子， 我我我给顾问 ai 提需求，然后，然后顾问 ai 给我方案，我确认了以后，我修改了以后把这个方案 哎批红，然后直接交给工程 ai 去执行。工程 ai 执行完了以后，他会给出一个执行完成的一个简要的报告，然后我再我再看哪里还没有达标，哪里达标了，然后再批红，再去跟 ai， 再去跟顾问 ai 讨论这样的工作不会，完全不会，而且会让人觉得非常爽， 一种让人感到实现自身价值和快感的这个需求。如果说以后每个人都都都是用 web 这种方式去工作的话，那么每个人工作这种事情就成了每个人的需求，硬性需求，就一个人一天不工作，他浑身难受， 开发那个模型那几天十几个小都在去搞那个东西，完全不累，因为当这个 web coding， 它相当于是扩大了我这个人能实现的功能的一个边界，当这个边界一扩大了之后， 我发现我的想法就变得非常的多，发现我能做的事多了以后，我想做的事也跟着变多了，就是这个 ai 工具，它激发了我的一个创意和想法。一开始我用这个这个东西，我是完全没有想到说要去做一个这样 包括拍子模拟器，然后随机 s 播放器，再来一个调用 a p i， 然后接入 ai 决策的这样一些功能。我我其实一开始都完全没有想到的，本来一开始只是想写写一个清凉的小脚本，自己玩着的，结果写着写着发现这个项目越来越复杂，越来越复杂，他把一切的 复杂的、枯燥的、无聊的，没有意义的工作全 ai 全给我干了，我只需要负责，我只需要负责那里面最有意义的一部分，最有创意，完成之后最有成就感的工作。对于人来说，这种爽感是日常上班那种标准化流水作业完全体会不到的，在这个过程中完全感觉不到累，非常上瘾， 就十几个小时，你全部投入在这里面，太爽。而且如果我们用发展的、联系的、动态的眼光来看这个事情的话，就会发现 现在只有程序员在用 web coding， 那 以后呢？会不会有什么 webworking 啊， web producing 啊， web everything， 什么都可以用 web， 用用 web 的 工作方式来进行，来进行生产。以后每个人的工作按照这样的，按照这样的发展方式的话，我认为以后的 ai 时代，他的那个工作一定是 一定是去中心化的，一定是去中心化的，就是每个人可以通过极低成本的技术门槛，然后去实现，去创造自己想要的，去创造自己想创造的价值，实现自己真正的想法。就前一段时间我还是比较焦虑的 啊，因为觉得什么 ai 发展的时代比较快了哈，就现在就业还很难找，工作也越来越难找。那现在我完全不焦虑，我是觉得这个 ai 发展速度太慢了，他应该发展的更快一点，取代更多的工作，这样大家以后都不用去做那种枯燥乏味，不能激发创造力的工作了，就每天一身 那种做那种流程化的工作，又无聊又枯燥，还没什么意义，要不是为了混混口饭吃，谁愿意干那样的工作呢？没有人愿意的，但是现在在 ai 来了，他那个技术成本，他那个技术门槛降到极低之后，我们每个人都有一个选择， 就你以前上班那是为了生存而不得不上的班，我们每个人把一千种最有精力、最有价值的时间打包廉价的卖给你的老板，然后一个月就挣那么几千块钱。 那我现在觉得这样的一个一个实现价值的方式非常不值。但是如果选择外部的工作方式，那未来的社会工一定是去中心化的，不像现在一个大公司招一堆人集中在一起劳动，未来每个人都可以为了实现自己的想法而激情的创造。我今天就分享到这里，如果你也想试试 web coding 这种 这种这种工作方式，或者说你想了解我是怎么搭建我的工作流的。嗯，你们评论区可以出一期一些东西告诉你们。

哎，昨天一个甲方说有需求，我屁颠屁颠的就跨了半个北京城跑过去了，以为能签个单，去了才知道甲方研发有需求，跟我说 ai 改不好代码咋办？我也是服了啊，这不仅要给甲方爸爸做好项目，还得给甲方爸爸的研发们做好心理按摩。其实 ai 改不好代码的情况很常 建啊，第一天， ai 帮你打好整个项目架构，你觉得自己就是神。到第七天，改一个按钮，颜色崩了三个接口，你就开始怀疑人生了。其实这就是 webcointing 里面最让人崩溃的死循环，叫做 do loop， 中文就叫做死亡螺旋，越修越烂，越烂越修无限套娃，直到你和 ai 双双崩溃。今天啊，我就把它拆解成四条问题和五个解法，先挖根再开药。 四条问题，第一条需求不清晰，很多研发自己啊都没有想明白，要什么就交给 ai 去实现。比如说你去跟 ai 说要修复登录功能， ai 可能理解它要完整的实现一个 o o s 二点零，而你呢，其实只是想修一个表白验证， ai 不 仅会猜错，而且还试图一口气的实现它所有能猜到的 代码，直接就失控了。第二条呢，就是技术站漂移， ai 是 会偷懒的，一个明显的特点就是会倾向用自己熟悉的方案兜底人不也是一样吗？ 如果你的项目用到新版的接口，小众的技术， ai 训练样本不足，或者是多轮指令混乱，它就会悄悄替换技术方案。比如说原本用 g w t 认证，中途突然换成 safe， 用 rest 的 接口改成 group q l， 新旧技术混在一个项目接口不兼容，架构割裂，后续的 bug 啊会连续不断。 第三个就是技术债积累， ai 为了赶紧交差啊，硬编码临时方案就满天飞了。这还不是最糟糕的，最致命的是你的沉默和妥协。这就等同于了给 ai 一个默认， 那么 ai 则就会认为啊，越界就是对的，他会继续这么干，于是他就在错误的架构上一路狂奔。第四条就是对话的上下文太长了，因为 ai 的 上下文窗口啊是有限的，对话过长的时候， ai 会忘记前面的角色，导致它生成的代码跟之前的架构角色之间呢，自相矛盾。 关于这个问题，我前面单独出了一期视频来讲，你们可以翻过来看一看。五招解法既然问题的根儿已经挖到了，那我们到底应该怎么办呢？针对上面提到的四个原因啊，我这里给出五个具体的实战方案，第一就是直接回滚 get 回滚重来吧，绝不手动修补 ai 的 越界。当发现代码混乱的 ai 写法越界的时候，就记住一个原则， 不要在错误的代码上手动修补，也不要再继续原有的代码机里重新开始，这是最快止损的方式。第二招啊，就是开心的对话， 切断历史污染，强制施以。针对对话过长， ai 逻辑跑偏的问题，不要在旧的对话里面死磕，每完成一个稳定的步骤，就要在项目文档里面去标记完成，然后直接关闭当前对话，新建会话，让 ai 重新读取项目规划，从零开始执行下一步，彻底地规避历史上下文带来的干扰。 上面这两招啊，还都属于是事后补救，其实更高级的做法是防患于未然。这就是第三招了，让 ai 后退一步，用项目计划书和局规则来约束它。项目刚开始的时候，别着急让 ai 写代码，先打开 ai 的 思考模式，让它生成一份项目计划书，可以存为 markdown 文件，放进项目目录里。同时呢，配置局的规则文件，在文件里说明，每次研究解决方案的时候啊， 必须先看项目计划书，专注于当前的步骤，按部就班，绝对不会跑偏。上一个视频，我讲过的那十二条你们还记得吗？ 如果 ai 就是 搞不定某个具体功能，怎么办呢？这就是第四招啊，叫缩小问题范围，精准注入外部知识。如果 ai 对 新的技术、新的接口始终是拿捏不准的话，那么我们就分两步处理。第一个就是缩小问题啊，不再泛泛的问修复登录系统啊， 而是你要精确到验证登录表单是否正确，提交了 pos 的 请求。第二个就是给他为文档，去那些 a p i 的 官网，把新的 a p i 文档下载到本地，在提示词里明确要求参考本地文档。如果还搞不定怎么办？那就找一个深度推理的模型，先帮你写出基本可行的股价代码，再把这个结果丢给你的 coding list， 参考的前提，通过率直接翻倍。最后一招啊，也就是第五招，加入 ai code reviewer， 用 ai 管理 ai， 用魔法打败魔法。第一就是优先要写 high level end to end 的 test 来验证用户的行为。 string 就 单元测试可以少写，但是关键业务逻辑，比如说支付啊，权限啊，数据计算啊，仍然需要，你就把测试当做模拟用户来操作，用户点击了什么，期望看到什么，就像你不会给编辑器生成，会编代码写测试一样，你要测的是用户行为，不是代码逻辑。第二个啊，就是创建一个独立的 code review agent， 关键的配置是取消它的所有写入工具权限，只保留取 选最强的推理模型，在大局规则里写清楚。每次完成改动，必须调用 code review agent 审查代码，它只看不动，拥有全新的上下文窗口， 完全不受写代码 a 阵的思路污染。这就是 ai 开发质量的底线，一个 a 阵呢负责写，另外一个 a 阵呢负责审。总结一下啊，回头看，破解中路部的核心原则也就一句话，就是 优先在计划和提示词层面去叠代，避免在代码层面上做大范围的修补。如果这些工具配置还不熟练，没关系，照着我说的步走，一步一步做就好了。我这里面展示的所有配置文件啊，都可以在剪辑里面下载，直接存到你的项目目录文件夹下面就可以了。如果在 web 编辑的时候你还遇见了其他问题，也可以在评论区留言，大家一起交流。

就是说，代码这个东西，你可以不写，但是你不能不会。潮水退去了才知道谁在挪用。今天在做一个视觉项目的时候呢，在 linux 环境里面出了一个典型的问题， python 找不到它，只找到 python 3。 程序员一看就知道这就是一个 alex 的 问题，于是我就打开了 g p t， 我 跟他说解决这个 alex 问题，然后这就把怎么解决的方法给我弄出来了， 甚至我鼠标单机一下，复制粘贴运行一遍解决。但是我后来想了一下，这件事有意思的点呢，不在于 gpt 给我的答案，而是在于我知道我在问什么。我知道这里不是任何的其他问题，比如说代码写错了，模型坏了。我知道这是一个典型的 linux 环境问题，没有程序员可以记住所有的 linux 指令，也不可能记住所有的 c 加加、 python 库大语法。 所有程序员一定都是现用现查的。 但最重要的区别在于呢，程序员知道该查。有了一个老掉牙的故事啊，工厂机器坏了，老板请了一个工程师来修，工程师来了，看了几眼，在机器上画了一个圈，问题就解决了。 老板说，你画了一个圈，凭什么收这么多钱？工程师最后写了一个账单，说，画个圈一美元，知道圈该画在哪，九千九百九十九美元。现在的 web coding 也是一模一样。你就看互联网上天天充斥着我不是程序员，但是我一天能让 ai 写四五个软件，以后代码能力不重要，只要会和 ai 对 话就行。所以 你们快来关注我吧，快来买我的课吧！再不跟上我们这个 webc 里的潮流，你就被时代抛弃了，把你每天要焦虑的事情从一百件变成一百零一件，最后你买一大堆课，烧一大堆头喷，然后什么都没做出来。但是真正做工程不是这样，真实工程里边你会碰到一大堆这种问题。什么啊，派生命令找不到啊，虚拟 环境没激活什么扩大版本不对啊，依赖冲突啊，端口被占用啊，路径写错啊，这些问题啊，单看都不难。但是如果你完全不懂代码，不懂 种环境，你连它属于哪一个问题都不知道，你只能继续的问 ai， ai 它是烧 token 的 呀，尤其 a 阵的环境啊，它要先扫描文件解释环境，然后猜疑，赖工具调用，然后再处事。这个就是 exact reason why？ 你 在 open call 里面可能打一个你好，然后它可能花了二十分钟，然后烧了五块钱 token， 然后回了一句你好， 最后钱花了，偷人烧了，时间没了，问题也不一定解决，但是工程师看到这个问题可能十秒钟就知道，包括你最正确的理解绝对不是。我不会写代码，但是我能写软件，可能一个 problem 给下去了，我做了个网页，我做了个计算器，我今天 帮帮他，一旦这个项目稍微变大，稍微变复杂，需要维护，那后果将会是灾难性。你可以让 ai 帮你生存，但是你必须有能力判断 ai 在 干啥，不然你不是在指挥 ai， 而是在被 ai 拖着走。 ai 是 一个放大镜，它会放大你原本的能力， 但是他不能替你长出新的能力。就是说代码这个东西，你可以不写，但是你不能不会。潮水退去了才知道谁在挪用， ok， 我是 十六 ai 人力方向博士生和一个独兵开发者，欢迎大家关注我，提高效率，不踩坑， peace out， 拜拜，关注一下吧！

这个是我刚刚用 cloud code web coding 出来的一个网页，那么最有意思的是，鼠标划过的地方会显示出穿戴装备后的样子啊，过几秒钟之后又会自己慢慢的消失掉。怎么样，是不是很炫酷呢？ 今天就教大家不写一行代码，全程用 web coding 的 方式让 ai 帮你实现这样的网页效果。无论是做产品介绍还是说公司的官网，都比较有高级感跟互动性，让用户能够很容易产生一些记忆点。 整个过程一共分为四步，第一步是准备图片素材，第二步是使用 plume 的 计划模式去跟啊编程 agent 聊需求，第三步是确认需求进入开发。然后第四步是最终的调整 bug 以及优化一些细节。 第一步是准备图片素材。首先来拆解一下实现逻辑，我们需要两张图片，第一张图片是底下这张人物的图，它是默认显示的，那么另外一张是，呃，人物上方的这张图就是只有我们鼠标划过的时候才会显示的这张图。 呃，图片这里我是用的 gpt 迷你之二去生成的。那讲到这里，可能有朋友会说，啊，我不会写提示词怎么办？这里我教大家一个方法。首先你可以去网上，比如说 pinterest 上面找一个你喜欢的这种风格的图片， 然后把这个图片复制给任何一个 ai 啊，让它帮你反推提示词。 呃，这时候 ai 就 会返回给我们一段用来画图的提示词，嗯，根据这个返回的结果，我们可以再根据自己的需求去进行一个二次的调整。 呃，最终得到了提示词之后呢，我们就可以去把这段提示词丢给 g p t 的 image two 或者是 nano banana pro 去画图了。这里如果是你原本有了产品图，想要精修一下的话，那么这种情况下我推荐大家用 nano banana pro， 如果是凭空去生成新的图片的话，建议用 g p g 的 image two。 经常玩的朋友都知道，这个模型对文字的还原度是极高的，但是在修图的时候容易产生一些碎块感，所以说这里就根据大家自己的需要去灵活选择就行。 这里为了方便抽卡，我是一次性让 image two 去生成了八张图片，然后从中挑选了一张我觉得还算过得去的一张图片。那么我们把这张图片就作为我们的上层图片， 也就是说鼠标划过去的时候会显示的这张图。接下来要做的是下面那张图。我们本质上想实现的效果是下方的人物图片穿上了上方的图片中的这些装备 跟衣服，所以说两张图中的人物的角度跟姿势大小要完全匹配上，要确保上方的图片能够盖住下方图片，那么我这里我直接引用了第一张图片，然后让 ai 去参考第一张图片生成了一个 呃人物的图片。这里我是给他提示，此时完全一模一样的角度位置生成一个欧美年轻高级脸男人穿着灰色质感的紧身衣，然后凸显他的肌肉跟身材的一个提示词，那最后得到这个效果我认为还是 可以的。呃，那两张图片都生成好之后，我们下一步的就要把这两张图片的背景给抠掉。呃，这里我直接用的是喇叭特平台的呃，自带的一个功能啊，这里大家可以根据自己的使用习惯灵活去选择，那你当然也可以直接在本地的 ps 里去完成抠图的这一步操作。 前面的图片的准备工作完成之后，我们接下来可以进行第二步，也就是呃使用 plano 的 计划模式去跟编程 agent 聊我们的需求。呃，我这里用的是 cloud 的 桌面端，大家也可以根据自己的使用习惯去用 cloud code code， text， cursor tree 或者 vs code 都可以啊。 哦，我们最开始的需求可能是一个模模糊糊的，大概知道一个方向，但没办法用很精确的语言去描述自己的需求。这个时候我强烈建议大家先用 plamod， 也就是计划模式，先去跟 ai 聊清楚你自己的需求，边聊它会帮你边整理出来，然后你可以跟 ai 说，如果 你有不明确的地方要向我提问，这时候在呃过程中，他就会有一些细节会跟你反复的去确认。一轮聊下来之后，你的需求会逐渐变得清晰，然后他会帮你把你的实际需求给你整理出来。这里我们可以看一下他的 呃计划是放在这里，呃，他根据我前面去跟他对话的一些内容，帮我整理出来了一份这个网站详细的一个开发的计划，以及使用的一些技术。 呃，怎么去开启这个 plamod 呢？在 cloud 的 桌面端是在聊天框的下方，这里有一个弹窗，我们在这里可以把 plamod 勾选上。 那看完 ai 给我们列出来的开发计划之后，我们这时候要人工去确认一下有没有问题，如果没有问题的话，我们就可以开始让 ai 进行按照计划进行开发了，开发的过程中它可能会询问你一些，比如说图片的存放位置， 呃，这里我建议大家直接在开始的时候就给这个项目建好文件夹，然后在项目文件夹里建立一个叫做 image 的 文件夹， 然后把图片放在里面，然后我们再回过头来把我们的文件存放路径告诉 ai。 呃，那么等待一会之后， ai 告诉我们我们的网页已经生成完成了，那么一般这个时候，呃， 大多数的智能体式会直接把最终的网页效果给你自动打开，让你去浏览。那么我们也可以在对应的项目文件夹下自己找到这个 ai 写好的网页文件去打开，确认它的时间效果。 一般来说， ai 给到我们的第一个版本会比较粗糙，而且可能会有很多 bug， 这时候就需要我们进行第四步最后的一一调整。 注意，这是注意一次，最好只让 ai 修复一个问题，这样它的执行的准确度会高一些。 bug 修完之后，对于细节上的一些要求，我们可以做进一步的提升，比如说顶层图片的延迟，消失的时长，背景中的一些装饰元素，文字的排版等等。比如说这里 他一开始的图片的尺寸位置都有些问题，做了一些一次修改，图片大小调整啊，低频的高度， 头部导航之类的。最后我又让他在网页的背景里加入了一些零一的代码闪烁的一个效果，并且随着鼠标的滑动会进行一个高亮 鼠标划过之后，图片渐渐消失的一个时长。这种效果如果大家想要做的更加个性化一些，我建议大家先去找一些参考，通过截图或者说把一些网页直接保存到本地，让 ai 去学习其中的某一个效果，来帮你实现一个类似的效果。 这里可以推荐大家去一些比较高质量的呃网页的展示一些网站， 如果你觉得某一个效果你是特别喜欢的，你可以直接让你的 ai 去参考对应的某一个效果。好了，以上就是本期视频的全部内容了，如果大家还有什么不明白的地方，可以评论区留言或者私信我，我看到的都会尽量给大家一一解答。如果你觉得这期的内容还不错的话，不妨点个赞，收藏关注一下，我们下期再见！

完全 webcoding， 没有写一行代码开发的游戏到底能不能商业化？我之前发了一期关于我用 codex 加 code 开发的二 d 游戏铁根生进， 收到了非常多的认可和支持，非常感谢大家。那我来分享一下我开发这个游戏的心路历程和目的。因为我是一个老独立游戏开发人了，所以说我对 ai 辅助开发游戏一直特别关注。哪怕三年前我也用 ai 辅助我做一些简单的图片， 那个时候，呃，这个图片的 ai 位特别重啊。但是在 g p t。 的 一麦九二发布之后，我脑子突然突然闪现过一个想法，开发游戏的最小团队无非就是策划、程序，美术、音乐、动画建模，还有宣发。那一想，不对啊，这些东西好像基本上呃可以用 ai 去完成了。然 然后我就想着测试一下那 ai 到底能不能开发商业游戏作品这个事情，开发游戏是肯定可以的，我只探讨能否开发商业作品，所以你们看，我问 ai agent 呢？第一句话就是 steam 销量最好的二 d 游戏是什么？第二句话就是让他帮我分析泰拉瑞亚的成功因素啊，这就开始让他帮我策划了。我的目的始终是 在我只和 ai 对 话的情况下，测试它能否开发出一款商业作品。那目前的结果来看，至少它开发出了一个基本成熟的十五到三十分钟的游戏 demo。 实话说，我很兴奋，因为我的结论是可以开发完整商业作品的，但是目前还需要人的加持，我打算再进一步测试这个游戏。我会以 完全免费游戏的形式让大家一起帮我见证在当下以及未来 ai 的 发展下， web coding 的 游戏作品到底能到什么水平？那希望大家都来给我的 ai 员工挑挑刺儿捣鼓。

最近 ai 领域有一个非常热闹的话题， vibe coding 体验最差的语言到底是谁？ type script 和 python 到底谁才是最适合 agent 开发的工具？首先问大家一个问题，试想一下，如果你作为管理者或者老板，你的面前有两个员工，你对 a 员工说，现在通过这十种工具来完成你的工作。你对 b 员工说，把这件事搞定，别超预算，别违规。 那么问题来了，谁更像一个聪明的人，而你更愿意把任务交给谁？这个问题的答案就是 agent 的 工具发展的分水岭。 现在各种五花八门的 agent 工具给我的感觉就好比你在一九五零年代用造马车的工艺去设计今天的汽车。 这是我最近在构建我自己的 scream code 的 时候冒出的念头。现在的 agent 工具的发展开始趋于畸形，这不是选择什么语言导致的， 而是当大家在设计 agent 的 工具时，为了让 agent 发挥出想要的结果，往往会给他增加很多机制与约束。当我开始发现 agent 开始能调用大模型达成我的需求时，我很开心。但随之而来的一个问题也开始出现，如果在我的约束下，我的 agent 完成了我下达的需求，那本质上不是利用大模型的创造力， 而是基于工程师们的认知所创造的高阶辅助工具而已。那么我们是否可以理解为，在 ai 大 模型越来越聪明的时代，设计的越精密的 agent 工具，也许是在扼杀大模型的创造力。现在很多 ai 工具的主流做法大部分是通过约束和各种状态及偷斗以及接口，说明 ai 解决一个问题的难易度随工具数量限性增长。如果说有另一种机制，一种放手机制，尝试只给一个目标加安全边界，他自己决定怎么达成。 token 集中在高价值推理上 是否更合理？站在 token 消耗的角度，你可能会说，与其让 ai 自行探索，倒不如约束工具，这样能降低消耗。但如果 token 本身也是一种约束呢？ 与其争论哪种语言更适合去 web coding， 不 如去思考 agent 如何激发更棒的机制。我们精心设计的工具链条可能在下一次模型迭代中直接被解决。如果说人工智能发展的终极目标是 a d m， 那 么所有的 ai 工具届时都会被彻底淘汰。我们现在用 type script， 用 python， 用 rust， 层层约束 ai， 是 不是正确的呢？我个人的看法是，放手不等于不管告诉你的 agent 做什么和不能做什么，而不是怎么做。 全线配额文件隔离，用状态机焊死子， agent 之间只交换必要数据，坚决不污染干涉，而且上下文一定要执行物理清理。以上的观点是来自于我在构建 scream code 时的构想。 我们是否在用工程惯性代替产品？思考 agent 框架的进化方向不是哪些唯一的语言，也不应该是更复杂的类型系统，而应该是更聪明的放手。也许在未来模型越来越强的明天，你越想强行约束它，它反而越笨。也许学会克制，学会松绑，才能让硅基智能真正释放。

朋友们，你们觉得什么是 web 扣顶啊？你是不觉得用 ai 写几行代码，这个就是 web 扣顶了？ no！ no！ no！ no， 这个太 low 了，现在 web 扣顶已经发展到一个让人瞠目结舌的地步，不知道有没有朋友们玩过三角洲行动这个游戏啊？这是现在很火的一款 fps 射击类的游戏， 这个游戏呢，现在就因为一款 obs 吸附的外挂出圈了，简单来说就是制造了一个外挂程序，让你在游戏里面可以为所欲为，让别人毫无游戏体验。 但这事儿有趣的是什么呢？就在于这个 obs 吸附外挂的原理，非常的好玩，甚至官方想进都进不掉。 它的基础思路是什么呢？就是通过 obs 这个很多主播都在用了这么一款免费的软件，在这个软件里面加一个这样的插件，通过这个插件就可以来抓取你的游戏画面，然后把这游戏画面会发给远段一个模型，这个模型就会通过 url 进行图形识别， 来分析你的实时分析画面里面哪些地方是敌方，对吧？然后，然后呢会下载一些指令，这些指令就会在你这个客户端的电脑上，通过一个特定版本的逻辑鼠标的驱动来模拟你的鼠标进行操作， 所以最终你能看到的就是他模拟了用户移动鼠标的过程，把鼠标移动到一个具体的地方，点击射击操作，所以这个过程呢，你会发现官方想要封这个游戏外挂，怎么封啊？很难封，因为整个这个外挂的过程就是模拟你正常的鼠标操作，模拟你客户端的操作， 他没有修改你任何的数据，不管你是游戏客户的内存的数据，还是网络传输的数据，他都没有改，那你怎么去封吗？你总不能说因为人家太厉害了，玩的太好了，你把人家封了吧？所以如果就有很多关注这个游戏的朋友，你会发现在现在各大直播平台， 现在这个直播三角洲这款游戏的主播数量都比以前下降了好多，这其中呢，有这个外挂的原因，但其实也有很多是官方误封的原因，因为官方一定要下手整治这一款 这个外挂。那怎么整治呢？他们有一些这种比如简单出宝的方式，就是检查你这个客户端电脑上有没有跑 obs， 检查到这个进程了，他不管你抓没抓画面，直接给你把账号封了， 因为你没法分析人家客人别的软件有没有抓你画面这种行为嘛。所以也造成很多账号的误封，造成很多主播也感觉是玩不下去了。 而且在这个背后你会发现啊，这其实就是 web 的 一种典型的思路，因为这个外挂的思路其实并不是原创，其实很早我们就能看到其他的一些影子，比如说像早前那个豆包手机， 它能够自动帮你完成很多手机的操作，比如说去查网页啊，去呃，去点外卖啊，去进行比价这些操作，对吧？它的思路是不是和这个外挂其实是一脉相承的嘛？豆包手机也是通过实时抓取你手机的画面，发给远端的模型，模型分析之后下载一些指令，最多这些指令通过你手机系统级的一些底层的接口，模拟人类操作，完成整个过程嘛？ 哎，你看同样的这一种思路，哎，我从手机上现在就移植到了 obs 吸附这个外挂上面， 那意味着以后我是不可以把这种思路移植到更多的场景。我可以做游，做欧三角洲这个游戏的外挂，未来我可不可以去做别的游戏的外挂？那如果游戏外挂都做成了，我可不可以去抓取画面来帮你完成一些特定的操作，比如说做 ppt， 比如说做 excel 表格， 可以吗？其实你看到未来都是有这样一个方向的嘛，对吧？但怎么从以往的这种成功的经验上去吸取别人的这种设计模式啊，设计理念，然后去做成自己的东西，这就是我经常给他强调一个东西叫做什么架构思维。 所以你看什么是 web coding， 并不只是简简单单的写几行代码而已，它最终突破的是人的想象。而我常说技术其实是个圈，这个圈子里面博弈的永远是人，而程序员就是站在这个博弈最前锋的最前方的战士。这一层你看懂了吗？

有一句话我想要带给设计师，就是如果 ai 生成出来的图有八十八件，长得像或者是你可以接受的话，就接受吧， 和大家唠一下。一个专注力不是很好的人，在整个外扣顶的过程，就我已经把它记录起来了，就我这两个星期内就做了什么事情。那首先呢，我是大概五月十号，所以我想要做这个软件的念头，那我第一个想法就是我自己手机里面经常使用的软件，那就是 记账的 at。 那 大概五月十一号的时候，我就用专门来生成了一些固定的东西去泡 xcode， 但它不可以称之为 ccode， 因为它非常的简陋。那我十二号的时候呢，我就开始用老版 banana gpt 去生成一些 u i 上的照片。 先说说生成出来两版图啊，第一版能用吗？能用。第二版能用吗？能用是我要的吗？不是，怎么说呢，这个方向越走越偏了，但 他都已经走了，那我就继续走下去，然后我用了起嘴，也把它放进 google search 里面，就拼接起来看。 这时候你就会发现 google search 并不适合有 u i 制定的制作， google search 可能会比较适合一些商业化一点的，或者是 其实都买了个一点。然后这时候我就发现不行了，我一定要做自己的 ui， 毕竟我本身就是做 ui 的 人。然后我又回去的第一步就是外扣顶的厨师的想法， 然后在自己的脑打仗起来之后呢，就完成了就属于自己的一个 ui 的 世界观，然后就完成了整体 ui 的 色调以及五张角色的页面。 然后刚开始的时候其实做的很像那一种八种小说的封面感，那能用吗？能用。有一句话我想要带给设计师，就是如果 ai 生成出来的图有八十八千， 长得像或者是你可以接受的话就接受吧，就是八九不离十就可以了。真的，我知道我们自己脑里面肯定会有一个构图的，就他大概是放在什么位置，或者他这个位置是什么颜色， 那有时候你花了大概两个小时的时间去调一个色块，这其实你在自己的 photoshop 里面就已经可以修改完毕了。前提就已经说了嘛，就是 尽量不想要用很多笔，尽量尽量不想要用自己的软件去做任何的修改，就想要纯纯的用 ai 去修改。结果我把我自己干到里面了，就到这吧，下次再说，拜拜。

hello， webcoding 是 什么呢啊？最近大家会听到很多这样的一个词， webcoding， webcoding， 呃，我 webcoding 这样的一个 app， 我 webcoding 那 样一个，那其实 webcoding 的 话呢，有非常直白的这个 话语来说的话呢，其实就是用简单的这个自然语言，通过描述你自己需要什么给 ai， 然后 ai 帮你翻译成翻译语言，编程语言，然后生成的 按你需要的，按你想要的这样的一个应用，这就是 vape code。 那 其实现在的话呢，有很多的这些 vape code 的 这些工具啊，我，我可以说很多，就是 lovelababy 啊啊， antigravity 啊， godex 啊， croco 啊啊，包括 ai studio， 很多这些东西我都用过。 那其实很多的这些软件呢，这些工具呢，他都可以帮，现在一站式的就帮你解决所有的前端后端调动啊，就是上下应用或者怎样子， 那设置非常方便。那所以说呢，现在是做这个应用的话呢，其实的门槛是很低，越来越低。那首先需要的 就是你想不想做第一个问题，就是你想不想做第二个问题呢？其实更多的是需要你完整的描述出你想要的这个应用是什么啊？你知道具体是什么样？有没有一些参考物？ 那这些，呃，就是一个挖空的一个问题。那其实很多人都有这样的一个疑问，就是说啊，现在挖空的这么厉害了，我，我为什么我做出来的这个应用并没有很多人用呢？ 那我现接下来以三个层面给大家说一说。就是其实有些时候呢，你想的痛点并不是痛点。那 为什么这么说？如果说很多人下载一个应用，比方说大家都去下载拼多多啊，拼多多这个应用大家都会下载吧？然后我，我只是举例，啊，不，不一定对。 但是拼多多里边呢？他有很多人吐槽说拼多多的软件，或者说其他的一些吐槽的一些槽点啊，不一定对，不一定对啊，我只是举例，因为拼多多大家都认识， 那从这里边你找到痛点开发的这个 bug 等应用的话呢，就能够契合他们的这些痛点，你的应用就会得到更多人去使用， 那这个也就看你的这个应用解决的具体是什么。一个问题啊，如果这个问题不够痛， 人家觉得不是不是问题的话，那其实他不会去使用你的 app， 这就是很简单。那第二个层面呢？就是说有些 大厂其实他们的这些工具，它这门的应用已经有这样的一个功能，只不过是你没有了解过而已， 其实大众也是正在用，然后你做了这个应用，其实当然是没有人用了这个，这很逻辑的吧。那第三个呢？其实就是说你的这个分配系统怎样去分配？ 那举个例子吧你，你分配的话，你是要上架 app store， 这个 store 啊，或者说你是做这个网页应用，你怎样把这个流量做出来？那其实你没有这个分配系统的话，别人是不知道你有这样的一个产品，那 所以说也不会有人去买你的这个产品，这个也是有扩散的 effect 吧？那今天就给大家分享到这里，如果大家有什么问题，后台私信我吧。

网上有人说 aipm 可以 使用外部抠顶来替代全站开发，今天揭露一下真相。先说答案。说这个话的人压根没有接受过代码，纯粹制造焦虑。先说 aipm 在 哪些场景下使用外部抠顶能达到什么效果。我用外部抠顶产生多 a 型的产品， 我把写好的 prd 传上去，让他给我生成对应的 demo， 几分钟之后，我的 demo 就 好了。这个 demo 可以 分享给他人，也可以推到我的 github 仓库村里部署，也可以部署到我的 cloud run。 这样下来，产品经理纯口红就可以搞定 demo 了。这个事情毫无门槛，任何人都会干，关键的环节不是这个，是你产生 prd 的 思路。 但是这个 demo 只有前端页面，没有独立的号端业务服务器和自定义的 api 接口，那产品可不可以把号端业务逻辑和接口代码全干了？可以的，但是你要了解前后端接口、 数据库 o s 等，否则即使你部署到 u a t 环境出现 bug 了，你也干着急，再厉害的 ai 也帮助不了你，更别提你上普二的环境了。所以说 ai pm 用 web coding 工具做 demo 是 没有问题的，就是这个 demo 和你生产环境的产品差了十万八千里， 目前还必须全站开发来干。那么产品经理有一天会不会替代全站开发来做这些事情呢？一定会的，但是这种产品经理一定是全站开发转型过来的，也就是 a l t o p m。 当下 ai 优化前端后端测试，那干全站的同学，你完全可以转 a l t o p m。 较为打击毫无工程经验的产品。只是很多技术人员有一个错误的执念，不太看得上这个岗位，或者是高看了这个岗位。 我身边许多这种马龙都是有这种错误的观念，其实真实情况并非如此。如果你是全站被优化掉了或者干的不爽， 你就可以立马转 a n t 五 pm， 需要自学的资料你在网上找，或者是你给我要，前景比你干马龙不要好太多倍。我这句话说的对，有的人就是信息对，有的人就是耳旁风。人和人的差距就是从认知拉开的。