一个程序员 + 一个 AI 编辑器 = 10万行代码的情侣小程序。从零到上架，分享一下 vibe coding 的真实体验。

---

 缘起：想给女朋友做个东西

    事情很简单——想给女朋友做一个专属的情侣小程序。

    市面上有很多情侣 App，但要么广告太多，要么功能太散，要么风格一言难尽。与其挑一个勉强能用的，不如自己动手做。

    但我平时上班，业余时间有限。纯手写的话，光一个首页可能就要磨两周。这时候 AI 编程工具进入了我的视野——Cursor、Claude Code、Codex……「vibe coding」这个词在开发者圈子里越来越火。

    那就试试吧——让 AI 写代码，我来当产品经理。

成果预览

    先看看做出来的东西。

    半糖手账，一个微信小程序，面向情侣的日常记录与互动工具集。

页面展示

核心模块：

    | 模块        | 功能                                                                |
    |-------------|---------------------------------------------------------------------|
    | 🏠 首页     | 在一起天数首卡 + 朋友圈式动态时间线 + 关系温度计 + TA今日状态       |
    | 🍽️ 恋恋小馆 | 在家做（100+菜品点餐）+ 外出吃（截图收藏夹）                        |
    | 📅 从那天起 | 纪念日 + 倒计时 + 订阅提醒 + N天里程碑自动生成                      |
    | 📸 日常分镜 | 共享相册，双人时间线，支持地点标记                                  |
    | 🗺️ 同行足迹 | 打卡地图 + 足迹卡 + 年度热力图                                      |
    | ✅ 事事如约 | 共同待办 + 积分 + 派单 + 服个软道歉卡                               |
    | 🎟️ 心意小屋 | 心意券状态机：上架→领取→核销，完整闭环                              |
    | 🕯️ 小小盼头 | 期限愿望 + 反转卡 + 成就墙                                          |
    | 🎮 闲趣游戏 | 剧本杀/测谎仪/时光信箱/关系彩票/TA字典·盲猜对词/电子宠物/关系飞行棋 |
    | 🧬 PACT-16  | 4维×16型恋爱人格测评，3档题库(32/92/143题)，双人组合卡 + 科学锚定   |

    项目规模：

    - 📁 489 个文件
    - 📝 108,013 行代码
    - 📱 24 个页面 + 9 个子包
    - ☁️ 19 个云函数
    - 🎨 44 张吉祥物 PNG
    - ✅ 已通过微信审核并正式上线

    全部由我一个人 + AI 完成。开发周期约 5天（业余时间）。

技术栈

    前端：微信小程序原生框架（WXML + WXSS + JS）
    后端：微信云开发（云函数 + 云数据库 + 云存储）
    地图：腾讯地图 API
    字体：站酷快乐体 + ZCOOL Addict Italic
    AI 工具：Cursor（主要）+ Claude Code（辅助）

    选型思路很简单：
    - 微信小程序原生：不引入第三方框架，减少学习成本和构建复杂度
    - 云开发：免运维，自动扩缩容，个人开发者友好
    - 不分前后端分离：一个人开发，云函数一把梭最有效率

   

Vibe Coding 的真实体验

    这是很多人最关心的部分——AI 写代码到底靠不靠谱？

    它能做好的事

    1. 页面布局搭建（效率提升 5-10 倍）

    比如「恋恋小馆」这个模块：

    "帮我做一个点餐页面，左侧是分类（家常菜/川菜/粤菜/汤品…），
    右侧是对应菜品列表，底部是已选菜品的购物车。微信小程序原生实现。"

    Cursor 直接生成完整的 WXML + WXSS + JS，我只需要微调样式和交互细节。类似这样的页面有 20 多个，每一个都是这样「对话式」生成的。

    2. 云函数 CRUD（基本零手写）

    "写一个云函数，查询 anniversary 集合中所有 coupleId 匹配的记录，
    按日期排序，返回前 20 条。"

    数据库操作、权限校验、错误处理——AI 写的比我手写的还规范。19 个云函数里，至少 15 个的核心逻辑是 AI 生成的。

    3. 数据处理脚本（省掉大量重复劳动）

    PACT-16 测评有 143 道题目，每道题有题干、选项、维度权重。手工录入会疯掉。

    我用 AI 生成题目提示词模板，然后批量产出到 JS 文件里：

    "基于依恋理论、Gottman 方法、爱的五种语言、Big Five 四个体系，
    生成一道恋爱人格测评题，维度 T.repair（修复倾向）权重 6，选项 A/B 分别代表高/低倾向。"

    4. Bug 修复（定位快、修得准）

    微信小程序的调试工具不太好用。但把报错信息丢给 AI：
    "pages/games/pact/quiz.js:247 报错 TypeError: Cannot read property 'score' of undefined，
    帮我分析可能的原因。"

    AI 会给出 3-5 种可能的原因和对应的修复方案，命中率大约 70%。

   

它做不好的事

    1. 多文件联动修改

    改一个数据结构（比如把 adventures 表拆成 hopes），涉及页面、云函数、数据库索引、订阅消息模板——AI 只能逐个文件改，理解不了全局影响。

    2. 微信特有的坑

    - 子包不支持 onShareTimeline（分享朋友圈）
    - watch 的竞态条件
    - 订阅消息的 templateId 映射
    - 2MB 包体限制导致的资源优化

    这些平台特有的问题，AI 的知识库往往滞后或错误，需要自己查文档。

    3. 业务逻辑的边界条件

    「如果用户刚注册还没绑定对象，首页应该显示什么？」「如果两个人同时上传分镜，时间线怎么排序？」——这种产品层面的决策，AI 替代不了。

    4. 一键生成的代码需要大量修改

    AI 生成的代码常常有这些问题：
    - 样式太「AI 味」——千篇一律的渐变、圆角、阴影
    - 错误处理缺失——try-catch 基本没有
    - 硬编码——颜色值、文案、尺寸散落各处
    - 组件拆分不合理——一个文件 2000 行

    实际修改量约占 40%。不是「说完就完了」，而是「AI 写草稿，我来改卷子」。

   

开发过程中的几个关键决策

    1. 先上 MVP，再迭代

    第一个版本只有「恋恋小馆」「从那天起」「小事如约」三个模块，代码量约 3 万行。上线之后根据女朋友的真实反馈逐步加功能。

    教训：不要一开始就规划完美。我最开始画的产品图里有 30 个模块，上线后发现其中 10 个根本没人在意。

    2. 云开发真的是个人开发者的最佳选择

    不需要买服务器、不需要配 Nginx、不需要搞 CI/CD。微信云开发的免费额度对于日活几百人的小程序绰绰有余。

    唯一的坑：云函数冷启动有时会超时（5 秒限制），需要做好本地缓存和降级。

    3. 自定义 TabBar 是个大坑

    微信原生的 TabBar 样式限制很多（不能自定义图标大小、不能加角标动画）。我花了两天时间实现了一个自定义 TabBar 组件。结论：除非真的必要，否则用原生。

    4. 子包分包策略很关键

    主包限制 2MB，我的主包一度飙到 2.3MB。后来把游戏模块（剧本杀/飞行棋/PACT-16等）全部拆到子包里，主包压缩到 1.5MB。

    "root": "pages/games/pact",
    "name": "pact",
    "pages": ["intro", "quiz", "result", "combo"]

    教训：从一开始就设计好分包结构，后期拆分会很痛苦。

   

上线审核那些事

    微信小程序的审核比 App Store 宽松，但也有一些坑：

    - 类目选择：我选的是「工具 → 信息查询」，没有遇到什么问题
    - 隐私接口：用到定位（chooseLocation/getLocation）需要在 app.json 里声明 requiredPrivateInfos 和使用场景描述
    - 用户协议：必须有独立的隐私政策页面
    - 审核时间：平均 2-4 小时，最快一次 45 分钟

    首次提交被拒了一次，原因是没有隐私政策页面。加上之后秒过。

   

Vibe Coding 适合谁？

    经过这个项目，我的判断是：

适合	不适合
有编程基础、能读懂和修改 AI 代码的人	完全零基础、一行代码都不会写的人
做 MVP 快速验证想法	做高可靠性、高安全性需求的项目
个人项目或小团队	大型团队协作（AI 改代码容易引入冲突）
前端/全栈开发	深度底层/系统编程
有明确产品方向的人	不知道要做什么的人

    最重要的一点：Vibe coding 不是「AI 替你编程」，而是「AI 帮你加速编程」。 你依然是那个做决策的人——选什么架构、怎么设计交互、哪些代码能用、哪些必须重写。

   

写在最后

    半糖手账从 0 到 1，5天，489 个文件，10 万行代码。

    如果没有 AI 工具，这个工作量可能要翻 3-5 倍。但 AI 不是魔法——它帮你省掉的是打字的时间，不是思考的时间。

    如果你也在考虑用 AI 做自己的项目，我的建议是：

    1. 先想清楚你要做什么——AI 给不了你产品方向
    2. 从一个很小的 MVP 开始——先上线，再完善
    3. 保持审查者的心态——AI 写的每行代码都要过你的眼
    4. 别把 debug 交给 AI——它能帮你猜，但最终定位问题的是你
    5. 享受创造的过程——做一个自己会用、在乎的人会用的东西，本身就是意义

欢迎在评论区交流 vibe coding 的经验和踩坑经历～