你在用AI编程时，究竟达到了什么惊人的深度？然而，牛还是牛的不行！

自从Copilot问世后，市面上陆续涌现出不少AI集成开发环境，比如Cursor、Windsurf等，随后又出现了像v0.dev和bolt.new这种无需编码的工具。

大家有没有尝试过这些AI工具呢？你们用得怎么样呢？

A. 完全没用过

B. 偶尔用来纠正语法和修复bug

C. 用AI实现一些小功能

D. 完全依赖AI开发出一个完整项目

如果你达到了D的水平，能不能分享下你的具体使用体验呢？

我之前的猜测完全正确，订阅了每月100美元的Claude MAX后，我就和健康生活划清了界限。周末不再去爬山，平时也不去公园走走，更别提打游戏了，几乎忘记喝水，朋友圈也变得冷清。整天坐在电脑前，不知不觉就到了深夜，我只专注于一件事：在真实的编程场景中，想要证明这个世界上最强大的编码AI模型无法取代我，而每次的结果却让我感到无奈。

早在一年前，我已经在基于命令行和NEOVIM的工作流中配置了当时最好的云端模型Sonnet 3.5和本地模型qwen-coder 2.5 14B，搭配Macbook M3 PRO 36GB，完成了不少重要任务，尤其是在从旧金山飞往Vanderbilt的五小时无网络环境中，我深刻体会到本地大模型的价值。当时的AI还处于结对编程的阶段，虽然处理单个文件的效果还不错，但在跨文件和整个项目的理解上稍显不足。后来我不敢轻易依赖AI，主要是因为按TOKEN收费，模型能力也不够强，有个晚上我花了5美元却没得到想要的效果，很多时候遇到麻烦还是得自己亲自解决。由于个人开发习惯，我还配置了ChatGPT.nvim、avante.nvim、aider等命令行工具，结果这些工具都是按TOKEN计费，真是让人尴尬。我愿意花钱，但却无法量化价值，就像开盲盒，有时小钱解决了大问题，有时却花了不少钱却一无所获。

直到Claude Code、Sonnet 4.5和MAX PLAN的月费制横空出世，真心觉得，只有写代码的人才能理解其他写代码的人。多少次我只想在一个纯命令行的环境中，费用可控且没有心理负担地使用更好的AI。它们推出时，我毫不犹豫地说：“来吧，拿我的钱！”

开通会员就像走进自助餐厅，我进去的唯一目标就是吃到撑。于是，我在里面尽情享受，花了一周时间重新审视过去一年AI开源项目在我工作流中的进展：ChatGPT.nvim承袭了开源项目的传统，没人维护，只能被我从工作流中剔除。aider似乎已经被OpenCode/OpenCode.nvim取代，变得冷冷清清，同样被我移除了。avante.nvim的活跃度尚可，只是我的配置有些过时，不得不花时间在NEOVIM中重新调试一下。最终，我安装了付费的Claude Code和它的claudecode.nvim插件。

在人人都能接触AI的时代，Vibe Coding正如火如荼。我像个老手艺匠人，目睹流水线上以百倍于我的速度和更低的价格生产代码，心里其实也不反感，毕竟每个人都有自己的长处。不过，若是把AI生成的代码直接用到生产环境，最终导致没人能理解的烂摊子，那就不大好了。我的理想工作流是：将Vibe Coding与AI结对编程结合起来。那些琐碎、重复的工作交给Vibe Coding，依照目前AI的水平和AGENT能力，它们大概率能比你做得更好，但前提是你需要知道怎么引导它们。而这其实并不是让AI替代你，而是帮助你加快进度。你必须理解它做的工作，并且有能力验收，这样当它的方向出错时，你能及时调整过来。对于Vibe Coding搞不定的任务，再进行结对编程，依然需要在开发环境中装上AI插件，亲自参与到关键文件的探索与问题解决中。

有段时间为了省钱，我研究了一下本地模型，后来觉得为了这点小事不值得。古人早就说过云泥之别，和云端模型相比，本地模型确实逊色很多，但在没有网络和涉及数据安全时，本地模型的存在是有必要的。目前比较不错的本地大模型有gpt-oss:20b和qwen3-coder:30b，尤其是千问三30b，真不明白阿里的工程师是怎么做到的，能让一个300亿参数的本地模型在Macbook M3 PRO 36GB上运行得如此流畅。我依旧认为，如果你错过了谷歌和英伟达，买点阿里的股票，过一两年后，等你自己来找我。结合前面的观点，本地大模型也可以通过OpenCode和Avante.nvim配置成Vibe Coding和结对编程。

经过几天的折腾，我还沉浸在自己完善的工作流中，谷歌的Gemini 3又出来炸街，整个网络沸腾，大家都在热议，真不知道去年这些人在哪里。那天下午，Claude被Gemini 3吓得不轻，连忙推出了他们的最强Opus 4.5，还取消了Claude MAX计划的使用限制，我每月100美元的投入价值也随之上升。这些竞争者一旦开始卷起来，连他们自己都感到害怕。我大概率还是会为Gemini 3付费，虽然写代码的能力可能不如Opus，但它的生图能力确实很强，我在发朋友圈时可是需要的，你说呢？

以下是我在过去半个月里，利用自己的AI工作流在实际场景中完成的一些小任务：

1. 在美国，很多开发者用的都是MacBook，工作效率往往不高，反观我，成年人不想做选择，家里Windows、Ubuntu、MacBook都有，各自发挥作用。有个开发者在opencode.nvim里发现了一个明显的bug，只能在x86_64上复现，而他自己的机器上却看不到。我找AI帮忙，不一会儿就给我打了个补丁，我看了一下大致没问题，连夜Fork了opencode.nvim的代码库，并给作者发了个PR，结果第二天他回复我自责了一番，然后合并到了主分支。如今真是佛挡杀佛，什么问题都是求助AI，根本不用等开源作者来救你，自己还能给社区回馈。
2. 在NeoVim的终端环境中按空格时总感觉有卡顿，以前一直没在意，这次大规模使用claudecode.nvim/opencode.nvim时，实在无法忍受，AI又给我发了几个NeoVim配置的补丁，立刻解决了问题。
3. 我早就不再用JAVA作为主力开发语言，但工作需要还是得用这门语言。不过，我并没有使用Intellij，而是在万能的瑞士军刀Neovim中配置了Java开发环境。最近发现一些基本功能，比如补全、跳转、释义都不正常，AI这次有点吃力，问了半天也没法解决。后来我使用了最强的Opus模型，它就像人一样，给我查日志、找配置文件、重试错误。我看着它的思考过程，沉默了半天，这不就是我独自工作时会采取的步骤吗？最后终于发现是因为系统JDK 17和插件需要的JDK 21版本不匹配，建议我升级系统JDK来解决。
4. Claude Code直接连接自己的GITHUB进行总结是一种很有趣的体验。作为命令行玩家，回头想想，我所有的想法、工作进度、成果、感想、笔记，都被忠实地记录在代码库、文档和笔记的一次次提交中。让AI去查看这些提交记录，再提炼生图，我可以在更高的维度上总结得失，整理思路，改进设计。
5. 磨完工作流的刀，接下来就是砍项目的柴，这套配置让我在自己的项目上仅用一天就完成了：
   a) 升级AI模型(gemini 2.5/qwen3_plus/chatgpt 5)
   b) 支持AI思考模式
   c) 完整的快捷键支持
   涉及到前后端的代码，理解现有代码的工作方式，结果超出了我的预期。这并不是说AI有多厉害，而是它能加速实现人的想法，把人从繁琐重复的工作中解放出来。

最后用GEMINI 3为本文的工作流总结了一幅示意图，祝愿各位职场人士，人人都能享受AI的便利，未来一片光明。未来已来，如何不拜。

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