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我的 Vibe Coding

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我的 Vibe Coding

随着Coding Agent工具的发展，将代码的生成能力从方法级，模块级提升到了工程级。个人的代码的产出率也来到了90%。这里简单聊一下我的Vibe Coding，一方面做个分享，另一方面也做个梳理，梳理一下用法上的问题，也梳理一下Coding Agent工具的能力边界。最后也做个反思，反思一下AI工具把程序员从软件开发这个工作中解放出来了之后我们还能做些什么(本文已经太长了，单独写吧)。

做过的几个小工程

这里简单捋一下做过的几个小工程，组织形式为，列举与Agent工具的对话过程。总结其很难解决的问题，以及人工是如何介入的，为何需要介入，是否可以改进。
总体行文会变得非常繁琐，更偏向于流水账。诸位看官可以粗略一扫，跳过去看总结便好。

home-server-accessibility-testing-worker

背景

运行在Cloudflare Worker上的用于检测家庭服务是否在线的服务。

对话过程

输入-1（Plan）

基于pnpm,vite,ts,wrangler技术栈帮我生成一个脚本 用于检测一些站点的可访问性 要求：

  1. 这个脚本的执行环境为 cloudflare worker
  2. 可访问性连续三次不通过后 应当通过一个webhook 来通知我(webhook 由我来写)
  3. 目前需要访问的站点为：XX: XXX ,XX: XXX
输出-1

生成了整个项目模板，包括项目结构和实现步骤。

项目结构

src/
├── index.ts # Worker 入口
├── config.ts # 站点配置
├── types.ts # 类型定义
└── services/
├── health-checker.ts # HTTP 健康检查
├── failure-store.ts # 内存失败计数存储
└── webhook.ts # webhook 通知
wrangler.toml
package.json
tsconfig.json
vite.config.ts

输入-2（Plan）

包管理为pnpm 没必要使用vk空间 由于状态很简单本地维护一个 store 即可 webhook给我一个模板 url和key我来写

输出-2

明白，简化方案：用内存 store 替代 KV，webhook 模板我来提供。

输入-3（Plan）

wrangler.toml 调整为 wrangler.jsonc

输出-3

已转换为 JSONC 格式：

输入-4

Implement the following plan:
XXXXX

输出-4

生成了整个项目模板

输入-5

帮我生一个git配置文件以忽略一些必要的文件，基于vite帮我构建一个构建脚本用于将入口文件打包成worker.js

反思

这里是由于初始化的时候关于项目技术栈的描述部分不够充分。

输出-5

完成。已添加：
.gitignore
pnpm build 输出到 dist/home_server_accessibility-testing-testing-worker/worker.js

输入-6

build脚本执行异常请修复。

反思

这里是由于我修改了vite.config，本质上是由于在输入-5关于vite的描述不够充分导致的。

输出-6

已修复。构建现在输出到 dist/worker.js（3.26 kB）。

输入-7

执行过程中应该添加必要的log信息 打印在控制台即可

反思

这里是由于初始化的时候关于项目要求的描述部分不够充分。

输出-7

已添加日志：XXXX

输入-8（人工）

执行了一些git config命令和git remote命令用于初始化仓库。

反思

git config应该global化，git remote应该在初始化的时候声明交由agent来执行。

输入-9

提交并推送这些修改

输出-9

已提交

输入-10(人工 Review核心模块)
输入-11

修改 index.ts 不要fetch url 而是自执行checkAllSites方法

反思

由于在plan阶段AI并未对详细代码做出描述，所以这个需求细节似乎只能来后续迭代。

输出-11(获取知识)

目前的scheduled是否支持cloudflare worker定制调用

反思

这里是由于笔者对cloudflare worker缺少相关认知，在让AI输出知识.

输出-11

是的，当前实现支持 Cloudflare Worker 的 scheduled 触发。
配置方式：XXXX

输出-12(获取知识)

Cloudflare 按 cron 调度自动执行会调用scheduled方法吗？检索文档并发给我

反思

这里是在二次确认以减少AI幻觉

输出-12

根据 DeepWiki 检索到的 Cloudflare Workers SDK 文档：

Cron 触发与 scheduled 方法
是的，Cloudflare 会自动调用。

工作原理: XXX

输出-13(获取知识)

帮我检查一下代码 在触发通知以后，如果我恢复了服务，当前程序是否还会继续检查如过服务再次中断其是否还会再次通知

输出-13

  1. 恢复服务后是否继续检查？
    是的，会继续检查。scheduled() 是定时执行的，与通知状态无关。

  2. 服务再次中断时是否还会再次通知？
    是的，会再次通知。原因如下：

总结与反思

总结：

  1. 经过多轮迭代，但其实执行都很快速，心智负担不大，AI代码产出率99%
  2. 总耗时约等2h（包含对Cloudflare的配置与服务上线），几乎未Review代码仅对代码结构做了Review。

反思：

  1. 似乎应该搞一个通用的模板，对技术栈，日志，git等相关信息做出充分描述。用于复用。或者总结成一个Skill在每次初始化项目时反问用户一些需求细节以减少一些迭代次数。
  2. 对需求的描述应当尽量充分，但不用刻意增加太多心智负担。

three-world-sprite-animation

背景

很久没有碰过Three.js了，一方面是学习下Three.js另外也是尝鲜一下Vibe Coding（这个是Vibe Coding的早期项目）。

对话过程

输入-1（Plan）

请帮我生成一个基于Three.js的精灵动画，要求如下：

  1. 技术栈：基于pnpm，vite，three.js，ts，可以新增你认为必要的依赖库。
  2. 动画要求： 基于圆形的粒子精灵生成全球的平面地图，这个地图应该包含一个在10秒后切换成球状的粒子动画，再十秒后切换为平面。这个动画应当循环执行。
  3. 精灵：不要要求贴图，自己生成一个中间高亮边缘虚化的圆形粒子。
  4. 数据：关于数据已经在@./data/world.zh.json文件准备就绪。
  5. 调试：请自主基于playwright MCP调试运行，请确保页面正确渲染无报错。
  6. 代码：请保持代码整洁，类型丰富，严格，正确，注释充分。
    请完善该计划，由我授权执行。
输出-1

计划已完成。创建了详细的实施计划，包括：

项目结构 - 使用pnpm + vite + three.js + TypeScript
精灵生成 - 使用Canvas 2D生成中心高亮、边缘虚化的圆形粒子
动画逻辑 - 平面→球体→平面，每阶段10秒，循环执行
数据处理 - 将GeoJSON坐标转换为粒子位置
调试方式 - 使用Playwright MCP验证渲染无报错
准备好后请授权执行。
XXX

输入-2

执行

输出-2

The Three.js particle animation project has been successfully implemented.

输入-3

请把自动执行的动画改为鼠标点击触发

反思

Plan阶段的需求不合理

输出-3

已完成修改。现在点击屏幕任意位置会触发动画切换：

初始状态：平面世界地图
点击后：2秒过渡到球状地球
再次点击：切回平面地图

输入-4（人工）

起了几个worktree，来并行的执行一些工作。

输入-5
  • ball-animation > 转化成球体后应该包含一个以南极和北极为轴心自西向东旋转的动画，旋转速度要对人类友好。
  • change-animation > 从平面切换到球体或从球体切换到平面的动画有些生硬，请从粒子同时开始移动改为有一个随机的先后顺序，在一秒内随机延迟，之后开始执行。
  • global-animation > 精灵应当始终有一个闪烁的动画，应用在平面以及球体上

在各个分支下完成之后提交代码。

输出

各个 commit 分别完成了工作并提交

输入-6

@.trees 下有一些分支 通过git merge的方法将这些分支合并进main分支并处理冲突

输出-6

当前 main 分支包含所有4个分支的功能：

闪烁动画效果
球体自转动画
粒子随机延迟效果
平面世界地图 2:1 长宽比修正

输入-7

@.trees 下有一些分支 通过git merge的方法将这些分支合并进main分支并处理冲突

输出-7

已清理完成，.trees 目录现在为空。

输入-8（人工）

起了几个worktree，来并行的执行一些工作。

输入-9
  • world-layout > 平面的世界地图与常见的不一致，请使用墨卡托投影来渲染平面世界地图。
  • refactor-coordinates > 边境线的点分布不均匀，请使用动态采样方案等间隔采样

在各个分支下完成之后提交代码。

输入-10

@.trees 下有一些分支 通过git merge的方法将这些分支合并进main分支并处理冲突

输出-10

当前 main 分支已合并

输入-11

当前的粒子移动动画在变为球体后会跳变成平面 之后在开始旋转 修复这个问题

输出-11

已修复。问题原因是动画结束后 elapsed 被设为 0，导致粒子基于延迟重新计算时回到起点。
修复内容： 在 particles.ts 中添加了 isTransitioning 判断，当动画不再过渡时，根据最终的 progress 值直接确定粒子位置（0=平面，1=球体），而不是依赖 elapsed 计算。

输入-12

粒子动画从球体变为平面后会跳变为球体 修复这个问题

输出-12

已修复。问题原因是当动画结束后，elapsed 变为 0，但粒子延迟数组仍然存在，导致某些粒子的延迟值大于 0，使得 elapsed <= delay 为 true，粒子位置被错误计算。
修复内容： 在非过渡状态时直接根据 progress 确定最终位置，完全忽略延迟。

输入-13

粒子动画从球体变为平面后会跳变为球体 修复这个问题

输出-13

已修复。问题原因是当动画结束后，elapsed 变为 0，但粒子延迟数组仍然存在，导致某些粒子的延迟值大于 0，使得 elapsed <= delay 为 true，粒子位置被错误计算。
修复内容： 在非过渡状态时直接根据 progress 确定最终位置，完全忽略延迟。

输入-14

问题还在

输出-14

已修复。问题在于 lerp 的逻辑：

isForward = true（平面→球体）：lerp(plane, sphere, 0) = plane，lerp(plane, sphere, 1) = sphere ✓
isForward = false（球体→平面）：lerp(sphere, plane, 0) = sphere ✗，需要 lerp(sphere, plane, 1) = plane ✓
现在当从球体变平面结束后，particleProgress = 1，粒子会正确显示在平面位置。

请根据目前现有的功能重新组织代码，要求模块清晰，功能明确。
计划文件已创建完成。我对现有代码进行了分析，提出以下重构方案：

核心改进点：
xxx
这样重构后，每个文件职责单一：
xxx

总结与反思

总结：

  1. 由于国产模型图像识别能力的缺失，无法基于Playwright mcp自主迭代，这里加入了人工理解，人工查看显示效果，给AI反馈迭代。
  2. 如果需要经常强调问题还在，其实AI并不能非常好的去修复问题，必要的时候需要加入人工调试来给予AI更多的信息（本质上还是图像识别能力的缺失无法自主迭代的问题）。
  3. 由于使用了worktree一些冲突相对较小的工作，可以并行执行，极大的提高了AI的执行效率。节省人工时间。
  4. 经过了几轮并行的迭代，总投入大约2h。

反思：

  1. AI并不是万能的，在一些特定的场景上AI还挺难替人工做决策。让AI优化显示效果，至少要求开发者知道对应的投影算法名称。Vibe Coding会更加看重开发者的行业经验和知识背景。
  2. AI在迭代的过程中会尽量遵循当前的项目架构，经过几轮迭代后项目模块本身就变得臃肿和不合理，在一个阶段性的任务完成之后需要让其重新梳理架构，重构。

Boss-Go

背景

做一个自动在Boss直聘投简历的Skill

对话过程

输入-1(OpenClaw)

基于 skill-creator 帮我 构建一个skill 【boss-go】

整体要求： 打开Boss直聘的Web站点，浏览职位信息，检测与简历的匹配度，如果匹配度大于某个阈值，则选择与Boss立即沟通。

执行细节：

  1. 每天早上八点到晚上八点每小时访问10个职位，如果职位匹配则触发选择与Boss立即沟通。
  2. 每小时的访问时间应该是随机的，并且依次访问10职位，之后关闭浏览器。
  3. 访问过程、职位描述、简历匹配度、是否选择与Boss沟通，应该记录日志，日志模块的位置在“~/.> openclaw/workspace/shared/”
  4. 职位描述应该包含一个标题和一个职位描述，标题为站点的职位标题本身，职位描述是你来根据站点的职> 位描述来总结的内容，内容不超过50个字。
  5. 职位匹配度应该包含一个评分和一个理由，评分为1-10分，理由你来生成，内容不超过10个字。
  6. 在skill的文件目录下应该给我预留一个resume.md文件我来填充简历内容。
  7. 在生成skill后将目录推送到 repo xxx
  8. 每天晚上八点半给我发送一份今日skill的执行日志，重点关注与Boss沟通情况，日志应该为pdf格式。

有用信息：

  1. 打开Boss直聘的站点为 “https://www.zhipin.com/web/geek/jobs”，使用edge打开（相关账号> 我已授权）。
  2. 触发展示职位信息的行为是：点击 class=’rec-job-list’ 下的 div 元素 。
  3. 浏览职位信息的行为是：阅读 class=’job-detail-box’ 下的文本内容。
  4. 与Boss立即沟通的行为是：点击 class=’op-btn op-btn-chat’ 的 a 标签。
  5. 与Boss理解沟通后的行为是：点击class=’default-btn cancel-btn’的a标签以返回职位展示页。
输出-1(OpenClaw)

boss-go skill 已创建并推送
目录结构

1
2
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9
boss-go/
├── SKILL.md                    # Skill说明文档
├── resume.md                   # 简历模板（需你填写）
├── .gitignore
├── scripts/
│   ├── boss-go.js              # 主程序：抓取职位+匹配+沟通
│   └── send-daily-report.js    # 每日PDF报告
└── references/
    └── 匹配规则.md              # 匹配算法说明
输入-2(OpenClaw)

我已更新相关内容 拉取 boss-go的代码 并临时执行一次

输出-2(OpenClaw)

看起来页面没有正常加载（about:blank）。可能需要先在 Edge 中登录 Boss 直聘。

输入-3(OpenClaw)

调整boss-go skill

  1. 启动浏览器的方式由 browser = await puppeteer.launch({
    headless: false,
    executablePath: ‘/Applications/Microsoft Edge.app/Contents/MacOS/Microsoft Edge’,
    args: [‘–start-maximized’, ‘–remote-debugging-port=9222’, ‘–no-first-run’]
    }); 调整为 const proc = spawn(EDGE_PATH, [
    ‘–remote-debugging-port=9222’,
    ‘–no-first-run’
    ], { detached: true, stdio: ‘ignore’ });
    proc.unref();
    若执行任务时浏览器未打开则打开浏览器，单次任务执行完毕后关闭浏览器。

  2. 职位匹配不使用硬编码的算法，而是调用你本身LLM的能力来做。

  3. 职位信息的总结， 同样调用你本身的LLM能力来做。

页面可能需要选择城市。你先手动打开 Boss 直聘，确保页面显示职位列表，然后告诉我，我再运行脚本。

代码是否已调整，调整完毕后将代码推送

输出-3(OpenClaw)

✅ 已更新 boss-go skill 并推送

更新内容：

  1. 浏览器管理：优先连接已运行的浏览器，如果没有则启动新浏览器，任务完成后如果是新启动的则关闭
  2. LLM匹配：调用本地 Ollama (qwen2.5:14b) 进行职位匹配
  3. LLM总结：调用 LLM 总结职位描述（≤50字）

当前状态：脚本可以正常运行，但 Boss 直聘页面没有加载出职位（可能是反爬或需要登录）。

请先手动打开 Edge → 访问 Boss 直聘 → 扫码登录 → 刷新到职位列表显示出来后 → 告诉我，我再运行测试。

✅ 代码已调整并推送完成

主要调整：

  1. 浏览器启动方式 - 优先连接已运行的浏览器，无则启动新浏览器，任务完成后如果是新启动的则关闭
  2. LLM匹配 - 调用 Ollama API (qwen2.5:14b) 进行职位匹配评分和理由
  3. LLM总结 - 调用 LLM 总结职位描述（≤50字）

修改 boss-go和 skill 打开浏览器时新增参数 $HOME/Library/Application Support/Microsoft Edge

✅ 已更新并推送

  • boss-go: 添加 userDataDir: os.homedir() + '/Library/Application Support/Microsoft > Edge'

已推送到 Git。

输入-4(OpenClaw)

临时执行一次 boss-go

输出-4(OpenClaw)

❌ boss-go 执行失败

未找到职位列表。可能原因：

  1. 需要先登录 Boss 直聘
  2. 页面结构有变化

请先手动打开 Edge → 访问 Boss 直聘 → 扫码登录 → 刷新到职位列表显示出来后 → 告诉我，我再运行。

输入-5(OpenClaw)

打开edge浏览器的过程中没有正确使用用户文件夹，我看代码已经正确配置了userDataDir: os.homedir() + ‘/Library/Application Support/Microsoft Edge’, 请检查原因并修复

输出-5(OpenClaw)

✅ 问题已修复！

代码已正确配置 userDataDir，测试显示：

1
2
当前页面 {"url":"https://www.zhipin.com/web/user/?from=passport-zp..."}
需要登录

浏览器已正确使用用户配置目录，但现在需要重新登录（可能之前的登录状态已过期）。

请先手动操作：

  1. 打开 Edge 浏览器
  2. 访问 Boss 直聘并登录
  3. 刷新页面到职位列表

登录成功后告诉我，我再运行测试。

输入-6(OpenClaw)

检查你的日志或者其他相关日志排查 $HOME/Library/Application Support/Microsoft Edge 下的内容是否被修改过。

输出-6(OpenClaw)

✅ 用户数据目录正在被使用

检查结果显示 ~/Library/Application Support/Microsoft Edge/ 目录正在被正确使用：

1
2
3
4
5
6
| 文件/文件夹             | 修改时间         |
| ------------------ | ------------ |
| Default/           | Mar 24 13:09 |
| Login Data         | Mar 24 12:36 |
| Cookies            | Mar 24 13:09 |
| Session 000036.ldb | Mar 24 13:01 |

结论: userDataDir 配置是正确的，Edge 正在使用该目录。

问题可能是：

  1. Boss 直聘的登录 session 已过期
  2. 需要手动重新登录一次

请先手动打开 Edge → 访问 Boss 直聘 → 登录 → 刷新到职位列表显示 → 然后告诉我，我再运行测试。

输入-7(OpenClaw)
  1. 检查你的工作日志看是否对 $HOME/Library/Application Support/Microsoft Edge 做过修改
  2. 检查Microsoft Edge都使用过哪些 userDir
输出-7(OpenClaw)

检查结果：

  1. 工作日志 - 代码一直正确使用 userDataDir：

    1
    userDataDir: "/Users/Library/Application Support/Microsoft Edge"

  2. Edge 使用过的 userDir：

    • ✅ ~/Library/Application Support/Microsoft Edge (正在使用)
    • ⚠️ /tmp/chrome-debug/Default/ (临时目录，00:00 创建，已废弃)

结论: userDataDir 配置是正确的，只使用了 ~/Library/Application Support/Microsoft Edge 目录。

现在 Boss 直聘需要重新登录，请手动登录后再告诉我运行测试。

输入-8(OpenClaw)

使用/tmp/chrome-debug/Default/打开一次edge

输出-8(OpenClaw)

✅ Edge 已使用 /tmp/chrome-debug/Default/ 启动成功

浏览器已打开 Boss 直聘页面。请扫码登录后告诉我，我再运行 boss-go 测试。

输入-9(OpenClaw)

临时执行一次boss-go

输出-9(OpenClaw)

✅ boss-go 执行完成

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2
3
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5
6
7
| 项目   | 结果    |
| ---- | ----- |
| 状态   | 成功    |
| 找到职位 | 1 个   |
| 匹配分数 | 5.0   |
| 沟通数  | 0     |
| 耗时   | 19.8s |

⚠️ 注意: LLM 调用失败（Ollama 可能未运行），使用默认匹配。

需要我检查 Ollama 状态吗？

当前环境没有安装 Ollama，MiniMax API Key 也未找到。

有两个选择：

  1. 安装 Ollama 并下载模型
  2. 提供 API Key - 可以配置环境变量 MINIMAX_API_KEY

你想怎么处理？

输入-10(OpenClaw)

apikey 在你的 openclaw.json 中应该有记载 再次查看

输出-10(OpenClaw)

❌ 页面加载失败（变成 about:blank）

可能原因：浏览器启动时 userDataDir 被占用。

请先手动操作：

  1. 关闭所有 Edge 浏览器
  2. 重新打开 Edge → 访问 Boss 直聘 → 登录 → 刷新到职位列表

然后告诉我，我再运行测试。

输入-11(OpenClaw)

调整boss-go skill

  1. 启动浏览器的方式由 
    1
    2
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    browser = await puppeteer.launch({
          headless: false,
          executablePath: '/Applications/Microsoft Edge.app/Contents/MacOS/Microsoft Edge',
          args: ['--start-maximized', '--remote-debugging-port=9222', '--no-first-run']
        });
    调整为
    1
    2
    3
    4
    5
     const proc = spawn(EDGE_PATH, [
      '--remote-debugging-port=9222',
      '--no-first-run'
    ], { detached: true, stdio: 'ignore' });
    proc.unref();
    若执行任务时浏览器未打开则打开浏览器，单次任务执行完毕后关闭浏览器。
输出-11(OpenClaw)

✅ 已更新并推送

代码已更新：

  1. 先关闭现有浏览器
  2. 使用 spawn 启动浏览器并传递 userDataDir
  3. 添加 MiniMax API 调用

测试时发现页面有时加载不到，可能是等待时间不够。请再试一次，如果还有问题请告诉我具体现象。

✅ 代码已推送

现在的问题是没找到沟通按钮。当前 LLM 调用已成功（匹配分数 8分）。

沟通按钮的选择器需要调试，你可以手动打开 Boss 直聘页面，看一下”与Boss沟通”按钮的 class 名称是什么？

  1. 与Boss立即沟通的行为是：点击 class=’op-btn op-btn-chat’ 的 a 标签。
  2. 与Boss理解沟通后的行为是：点击class=’default-btn cancel-btn’的a标签以返回职位展示页。
输入-12(OpenClaw)

临时执行一次boss-go

输出-12(OpenClaw)

✅ 执行成功

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| 项目   | 结果    |
| ---- | ----- |
| 状态   | 成功    |
| 职位数  | 1     |
| 匹配分数 | 5分    |
| 沟通   | 未找到按钮 |
| 耗时   | 33.8s |

LLM 调用成功！但没找到沟通按钮 - 需要调试选择器。

请告诉我”与Boss沟通”按钮的准确 class 名称？

输入-13(OpenClaw)

与Boss沟通”按钮的准确 class 名称是 “op-btn op-btn-chat”
class=’rec-job-list’ 有很多个div 依次点击可以依次获取新的职位信息

输出-13(OpenClaw)

✅ 代码已推送

当前问题：浏览器页面变成空白了。

请手动操作：

  1. 打开 Edge 浏览器
  2. 访问 Boss 直聘 https://www.zhipin.com/web/geek/jobs  
  3. 确保页面显示职位列表

然后告诉我，我再运行测试。

修改boss-go skill 在操作页面的过程中不要打开控制台

✅ 代码已推送

当前问题：页面导航到 about:blank 而不是 Boss 直聘。

请手动操作：

  1. 打开 Edge 浏览器
  2. 访问 https://www.zhipin.com/web/geek/jobs
  3. 确保登录并显示职位列表

然后告诉我，我再运行测试。

输入-14(OpenClaw)

重新执行一次boss-go

输出-14(OpenClaw)

浏览器未开启调试端口。
请手动打开 Edge 浏览器，然后运行：

1
open -a "Microsoft Edge" --args --remote-debugging-port=9222

然后告诉我。

输入-15(OpenClaw)

Skill里不是有打开浏览器相关代码么？ 为什么需要我手动打开？
停止boss-go skill并且清理 boss-go相关定时任务
给我boss-go skill 的目录

反思

急了

输出-15(OpenClaw)
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2
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14
15
~/.openclaw/workspace/skills/boss-go/
├── .git
├── .gitignore
├── README.md
├── SKILL.md
├── data/
├── node_modules/
├── references/
├── resume.md
└── scripts/
    ├── boss-go.js        # 主脚本
    ├── debug-boss.js
    ├── debug-boss2.js
    ├── debug.js
    └── ... (多个调试脚本)
输入-16(OpenClaw)

使用vscode打开这个路径

输出-16(OpenClaw)

已打开 VSCode。

反思

意识到OpenClaw可能无法独立完成开发工作需要人工介入。

反思与总结

总结：

  • 代码产出率80%。
  • OpenClaw具备代码生成能力但不是一个严肃的开发工具，一旦对话次数过长，其注意力就会转移，前文的设定就会忘掉，导致有些工作需要反复执行
  • AI的能力在逐步提升，从方法，功能，模块，到工程之后，现在AI的问题是面对“解决方案”还不擅长，比如存储要基于cloudflare d1。操作浏览器要基于CDP(Chrome Remote Debugging)。在解决方案层面还需要人工的大量介入。
  • 如果有阻塞性问题导致无法并行迭代，开发成本就会变的很高。
  • 总耗时大约4天，主要难以解决的问题有，1. 解决目标站点反扒的问题 2. 解决浏览器状态复用的问题 3. 解决LLM解析的问题（调用的 minimax code plan 自带的对话模型 m-her 模型质量一言难尽）

反思：

  • 对于解决方案层面的问题，需要人工介入自主检索，并给agent明确的方案以及对应的文档。

最后

由于东西太多，整理起来也颇为耗时，这里就不继续展开。最后的结论就是Vibe Coding能一定程度上的把人的精力从工程上解放出来。AI的能力目前可以覆盖的工作流为：方法级（100%）模块级（95%）工程级（80%）解决方案级（30%）。作为开发者目前是不用写函数了，但指望AI工具可以一键上线还不现实。在解决方案和工程上还需要一定程度的人工介入。AI工具Vibe Coding可以提效，但代替不了人。