我用AI编程烧了35亿tonken之后……它删掉了我的文件!

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好久没写公众号了，为什么呢？

因为我的公众号是纯手搓的，我习惯想到哪写哪，用AI写的话反而烧的脑细胞更多，而且自己写，也更有温度。

距离上一篇手搓公众号已经过去一个多月了，这一个月我没有在老社群中分享，也没有新的东西推出，那是因为一直在捣鼓AI编程，一直在升级和迁移VicroCode国内网站。

同时呢，值得一提的是，WaytoAGI社群入驻汕头，这次在汕头华侨试验区举办，汕头电视台也做了相关的报导：

WaytoAGI汕头站2025年12月28日

在AI领域，汕头算是个“弃儿”，一个沉默的城市，深圳一个区甚至一个街道在这方面都比汕头活跃，作为潮汕人，多多少少帮忙出点绵薄之力吧。

之前有多少讲师在汕头努力过，最后都离开了，因为整个市场付费意识几乎为零，没有人愿意付费就成经济死角，谁都没办法长期饿着肚子干活，希望接下来有ZF加持，这种情况会有所改观。

而对于我来说，我身在汕头，但我的业务跟汕头本地几乎没有关系，我面向的是全国和出海业务的拓展，当然，人才方面在汕是个瓶颈，所以最近在试图发起6人茶局（这是一种模式），聚聚潮汕的人才做深度交流。

回归正题，聊聊AI编程。

自从AI编程盛行，低代码工作流编排好像被市场淘汰了，成为了自建应用的附属品。

步coze之后n8n工作流盛行，当时许多人跑去学n8n，当时我在想：有意义吗？

AI变化又快，今天学这明天学那，我能有多少时间精力一边学习一边还得去做市场？

所以我没有去过度关注n8n，而走向另一个方向——AI编程——因为，这才是限制最少、自由度最高的模式，coze/n8n等都会是开发者手中的“后端”而已。

事实证明，我的选择是对的。

AI编程的声量被无限放大，而我可以去实现一些过去连想都不敢想的事情。

我AI编程一共约烧了35亿tonken，这是什么概念？

我用的是claude code和codex作为主要的编程智能体，每天大约烧掉5000-8000万tonken，如果按官价算，这笔费用还真是不小，但好在有万能的淘宝用的二次转发，算是省下了一笔不小的费用。

刚开始使用AI编程的伙伴都会很惊喜：竟然能在短时间内生成一个有模有样的产品出来！

是的……没错，AI有这能力，但是大框架它是能这样快速生成，但遇到一个BUG，可能一改就好几天！

甚至在某一次，还能把我的文件给删除了！

真是逆天！

还好最后还是救回来了，因为它认为git里面没有的东西就该删除……

由于VicroCode网站比较大，看似简单的界面下却有着一大堆复杂的交互和安全防护，单文档就好成过好几十份，基本被我删成了十几份：

我比较懒得再去折腾别的，每次就让AI读这么一大堆东西才开始编程。

例如：

你可以阅读 VicroCode\docs\README 了解整个VicroCode项目。然后再阅读：docs\VicroCode网站中英文版执行方案.md和docs\混合架构小白配置手册.md……

先让它读大方向，再读我某次要修改的相关内容。

每次读完，好像至少就得100万tonken没了。

然而，让它做大框架，它做得很好，估摸1000多万的tonken就可以了，但是一连几个bug就能折腾上几个亿，于是——我从此学废了新的工作技能——同时干好几件事。

这个界面就是我的日常：

左边codex，右边cc

codex比较慢，但是很准，至少可以达到80%，做后端全靠它了。

cc很快，一般不太重要的事情我才交给它，而且我买的二转渠道cc上下文很短，聊没两句就prompt long了，改后端经常要多次交互，还没改完就结束了，但是它可以开多窗口。

所以有时我会同时开启它们俩。

由于我弄了两台服务器，一台用于出海，一台用于国内，而又是同一套代码在不同站做交互，所以每次改完得上传测试，然后刷新CDN，因此工作变得很慢。

在有些AI编程的课程里，忽悠小白多么简单，其实不过是他们想赚你钱才这么说的，不管是架设服务器、还是做SEO推广，没有一件事是容易的，没有一个环节是不花钱的，而编程这件事只能说现在有了AI相对容易，但对小白来说还是恶梦级别的。

如果你是小白，看看我腾讯云的控制台：

这上面的导航除了备案，没一样是不花钱的，没有一样是不用花时间精力的。

你还得搞好服务器防护等各种工作，当你搞好了这一切之后，面临的将是来自推广的恶梦！

SEO那么好做吗？你真的要纯手工去发外链？你多久才能上排名？花多少精力学这些东西并且去执行？执行之后能赚多少钱？

假如你真的执行力超强，把一个小项目搞好之后，刚开始赚了点小钱补贴家用后发现，你的产品已经被市场淘汰了，你的用户已经在玩新的产品了。

你被市场无情地抛弃！

所以，我才决定做VicroCode这个产品，你要做好的项目可以直接传上去，直接试跑，完全免费，省去你部署、买服务器、带宽、推广、备案、申请支付端口等各种麻烦事，最近也完成了国内站的部署https://www.vicoco.cn/，速度稳定且快。

折腾这么久，VicroCode国内站总算稳定运行了。接下来我打算在上面开个AI编程实战专区，再放几个开源项目模板，大家直接上传代码就能试跑，不用再折腾服务器和部署那一套。

作为中小微企业，你也可以在上面部署你的私有云，成本省下了一大半。

编程智能体和大模型也都在快速地迭代，最近新出的OpenCode听说是多智能体模式，效果特别好，有群友做了截图分享：

我自己还没来得及去研究。

迭代真是快。

前段时间GLM4.7出了，我花了54元，也花了点时间安装到cc上，用了一阵子，哎，后端还是算了吧，理解能力有点差，比用opus4.5要多跟它解释很多，还得认真去看它写错了没有……真是有些累，所以后来就没用了。

但我相信国货会越来越好，只是它需要一些时间。

在用AI编程时，别把一摞文档全丢给AI，分层投喂才高效。

我最开始用Claude Code的时候，就犯过这个错，直接把项目所有文档打包丢过去，让它自己看需求改代码。结果要么读漏关键逻辑，还白白烧了几百万token。后来我摸索出个“三层投喂法”，用着就顺手多了：

第一层先定调：让它看一个关键文档，哪个文件哪个接口做什么，让它先明白整体框架；

第二层给逻辑，把核心模块的流程图或者接口文档丢给它，比如“用户上传代码后，先过安全校验，再转存到对应服务器，最后返回运行链接”，把关键业务逻辑框死；

第三层说细节，最后再提具体修改需求，比如“给站页脚右侧加个备案号显示模块，字体12px，颜色#666”。

而对于小工具，其实也不用这么复杂，直接告诉要改哪一页或是在哪一页测试后出了什么问题就好。

不管是大站小站，大工具小工具，你会在不断地调试中找到自己适合的工作模式，也了解各大模型和智能体的习性，才能更好地掌握它们。

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