一次完整的 AI 端到端编程实践感想:不写一行代码,给孩子做一个中文阅读的 App
最近，我利用 Google Antigravity（Gemini 3 Pro）为我的儿子开发了一个小型 PWA 应用。这既是一次解决真实需求的实践，也是一场对当前 AI 编程能力的系统性体验。这个应用的核心功能并不复杂：根据孩子当前的中文阅读水平生成合适的中文故事，并支持按需显示拼音，帮助他学习生字、提升阅读能力。在实际使用过程中，我又根据他的反馈补充了“生字收集与复习”的功能。目前，这个应用已经成为他日常学习的一部分，并产生了明确的正向效果。为什么要做这个项目
第一，这是一个真实存在的个人需求。市面上的产品要么不完全符合孩子当前的阅读水平，要么在拼音展示和生字学习的体验上不够理想，界面花里胡哨，孩子经常学着学着开始看动画了。第二，我希望完整体验一次“AI 端到端参与软件开发”的能力。因此，我刻意选择了一个自己并不熟悉的技术栈（Node.js），同时我此前也没有任何完整的 App 开发经验。从技术选型的角度看，这几乎是一次从零开始的尝试。开发过程概述
从时间跨度上看，这个项目持续了大约一个多月。但由于我没有购买订阅，经常受到 token 限制，同时也无法每天投入整块时间，真正用于开发的时间大约只有三到四天。整个过程中，我没有亲自编写任何一行代码。包括但不限于：在这个过程中，我更像是一个产品经理，而不是传统意义上的开发者。我的主要工作是明确需求、评估 AI 给出的方案、进行功能测试、提出修改意见，并推动项目不断向可用状态收敛。在整个过程中，我会时不时看一眼代码实现，虽然没有 Node.js 开发经验，但编程语言彼此都是相通的。我对“什么是好的代码”还是有一定的鉴定能力。关于 AI 编程能力的几点真实体会
基于这次完整实践，我对 AI 编程能力有了一些相对冷静的认识。1. 零基础并不能直接产出“像样”的应用
“零基础也能靠 AI 做 App”的说法并不准确。AI 编程的前提是，使用者至少需要清楚自己想要什么，并且具备基本的判断能力，能够评估生成结果是否合理、是否符合预期。严格意义上说，我并不是真正的零基础。过往的技术背景和系统性思维，对整个过程起到了关键作用。2. 对系统内部原理的理解依然不可或缺
想要让 AI 写出可维护、可演进的代码，使用者必须对系统内部的工作方式有基本理解。AI 生成代码的过程，本质上是一个不断迭代、逐步对齐认知的过程。如果使用者完全不了解代码在做什么，就很容易出现初期进展迅速、后期代码质量急剧下降，最终不得不推倒重来的情况。许多所谓的“AI 写成屎山”，问题并不在 AI，而在于使用方式。3. 工程实践中的基本原则依然重要
即便 AI 工具能够自动管理上下文，清晰的版本管理仍然非常关键。每一个功能、每一次问题修复，都应该有明确的边界。值得注意的是，这并不意味着使用者必须亲自操作 git。只要明确指示，AI 完全可以代为完成这些工程性工作，包括提交和整理 commit 信息。4. 个人开发者的门槛正在被显著降低
不可否认，现在确实是个人开发者的一个重要窗口期。过去，开发一个应用需要投入大量时间学习语言、搭建环境、处理部署问题。在 AI 编程工具的辅助下，个人开发者可以将更多精力放在需求本身、产品设计以及用户体验上，这对个人创作者而言具有非常现实的意义。5. AI 最适合解决的是具体而真实的需求
以当前能力水平来看，期望 AI 深度参与复杂的企业级系统研发仍然不现实。但在解决个人生活或工作中的具体小问题时，AI 已经展现出非常高的实用价值。结语
这次实践带给我的最大收获，并不是对“AI 有多强”的感叹，而是一个更清晰的认识：当需求真实且明确，当使用者愿意投入精力去理解问题本身，AI 可以成为一个极其高效的能力放大器。这既是一次技术体验，也是一段非常有成就感的个人项目。记录下来，既作为总结，也作为未来回看的参考。
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