Vibe Coding记录：AI开发魔方小程序

发表于 2026-05-18 分类于 Programming 阅读次数：

原文首发于微信公众号 Laird Notes，转载时排版略有调整。

氛围编程（vibe coding）已出现一年有余。在工作中常用LLM生成脚本，或用Copilot实现函数、文件级重构，但还未用于过个人兴趣项目。

我一直想尝试开发小程序，可是（过气C++码农）懒得学习JavaScript，微信官方教程好几次看完简介就搁置了。

过去的这个周末，有充足的时间和放松的心情。周六晚上灵机一动：为什么不跳过前置知识，直接开始动手做呢？

于是在接下来六小时里，从简单提示词开始，用AI工具逐步迭代生成魔方求解小程序。全程没有人工写一行代码。

工具和提示词

工欲善其事，必先利其器。第一步，开发工具的选择很快就确定了。

起初的提示词非常简单，仅描述了所需功能和算法，交给Kimi细化后得到完整Spec。

帮我设计提示词，向OpenCode准确描述需求：开发一个微信小程序，对3阶魔方6个面拍照后，用Kociemba算法计算还原步骤公式。可选加上3D动画展示功能。

将完整的提示词规格输入OpenCode，等待几分钟顺便喝杯茶，回来发现项目文件和代码已经神奇地生成好了。

然后把项目文件夹导入微信开发者工具，自动编译完成后，点击小程序界面的各个按钮，貌似可以正常工作:-)

接下来转到真机测试时，先后遇到三个性能或可用性问题，debug捉虫花去不少时间，所幸AI都帮忙解决了。

第一个问题：小程序在电脑模拟器上运行流畅，但在iPhone上测试时，卡在求解前的初始化阶段，几分钟无响应。

Kimi分析指出，这是因为iOS运行环境JSCore对第三方应用禁用JIT，而Kociemba算法求解前需要密集计算查找表。

为了避免超时、提高UI响应性，Kimi提出分步计算12个表并在界面显示进度条。算是治标不治本地解决了问题。

第二个问题：小程序始终无法调用手机摄像头拍照，有时静默黑屏、有时提示insertCamera:fail。

Kimi努力推测原因、反复修改代码，然而真机测试一直失败。这时我想到试试新出的DeepSeek-V4。

DS4一针见血指出，微信camera组件在iOS极不稳定，建议改用wx.chooseImage调用系统原生相机。

第三个问题：对魔方六个面拍照后，需要识别每个色块的颜色。如下图所示，标问号的块表示程序无法确定。

对人眼来说轻而易举的事——区分六种颜色，对机器程序并不简单。拍照角度、光照、背景都会造成干扰。

反复和不同AI模型探讨改进方向，真机测试却发现准确率没有提升。豆包一改就错，常犯明显的逻辑错误。

GLM-5.1则经过长时间思考给出复杂方案，代码实现里暗藏逻辑缺陷，被用户发现后承认自己过度工程化。

直到我读到一篇魔方机器人的技术报告，发现使用OpenCV库，在不同光照环境下识别准确率平均只有70%。

瞬间感到释然，决定妥协接受现状。纯JS代码实现，室内光照下54个块识别错3-6个够用了，可以人工修正。

最终采用方案：HSV颜色空间、截尾均值采样、中心块参考色、加权距离分类、全局约束、人工修正未知。

整个魔方小程序的开发前后花了6小时。前2小时用于配置工具、准备提示词、生成MVP原型。

分析JS性能问题和修复摄像头错误各耗时约1小时。最后2小时专注于优化颜色识别准确率。

模型成本方面，Kimi、豆包、GLM通过字节Coding Plan使用，对token消耗量不敏感。

DeepSeek-V4通过官方API调用，据观察修复单个bug消耗2M token，价值￥1.5。

Linus曾说：Talk is cheap, show me the code.

如今AI agent能快速生成大量代码，编码本身似乎不再是瓶颈。

准确定义问题、清晰思考、有效沟通的能力，变得越来越重要。

毕竟真正产生价值的是解决问题，而不是写计算机代码。

写代码只是人与机器沟通的一种方式。