12. 构建高质量自动化（几乎）免费了

www.indragie.com 2026-07-27T05:13:35.913072

我最近发布了一款名为 Context 的原生 macOS 应用，用于调试 MCP 服务器。目标是打造一个在平台上用起来很顺手、由苹果 SwiftUI 框架驱动的开发者工具。我从 2008 年就开始为 Mac 开发软件，但这次不一样：Context 几乎 100% 由 Claude Code 构建。1 虽然指导 Claude 写代码仍然需要技巧和反复迭代，但在这个项目的两万行代码中，我估计自己手写的部分不到 1000 行。2

这是一篇很长的文章，讲述我的经历、我如何选择工具、这些工具目前擅长和不擅长什么，以及你如何利用它们最大化生成代码的质量——尤其是像我这样在构建原生应用的时候。

  1. 从 Copilot 到 Claude Code

  2. 又开启一个 side project

  3. Claude Code 擅长写代码

  4. Claude Code 对 Swift 还行，对 SwiftUI 很擅长

  5. 你只需说“让它更好看”

  6. 上下文工程是关键

  7. 给 Agent 做预热

  8. Agent 不会读心术，它们需要规范说明

  9. “深度思考，制定计划”

  10. 建立反馈循环

  11. Claude Code 不仅能写代码

  12. 构建高质量自动化（几乎）免费了

  13. 未来的 IDE 会完全不同

  14. 我又可以发布 side project 了

1. 从 Copilot 到 Claude Code

Claude Code 生成的 ASCII 艺术

Claude Code 生成的 ASCII 艺术

我第一次接触 AI 编码工具是在 VS Code 里试用 GitHub Copilot。这是同类工具的首个产品，当时让我相当惊讶：那时它只是个自动补全功能，但效果出奇的好——不像普通编辑器那样只补全符号名称或函数签名，它能根据上下文自动补全整个函数实现。这大幅提升了效率，但你仍然感觉大部分工作是自己做的。

12. 构建高质量自动化，现在（几乎）是零成本

随后事情开始加速推进：Cursor 一飞冲天，推出了 Agent 模式，新的竞争者如 Windsurf 也纷纷入局。这些产品都朝着“智能体”开发模式靠拢——不再是靠大语言模型（LLM）一次响应来完成自动补全，而是让 LLM 循环调用各种工具来执行更复杂的任务：搜集你代码库的上下文、阅读网页和文档、编译程序、运行测试、根据构建/测试失败结果反复迭代，等等。

我此前并没有深入尝试这些新工具，因为当时手头没有活跃的业余项目。但到了 2025 年 2 月，一个有趣的竞争者突然冒了出来：Claude Code 不像其他产品那样是个 VS Code 分支，而是一个完全在终端里使用的 IDE。它没有传统的代码编辑功能，也没有堆满功能的重度 UI——它把智能体循环摆在最核心的位置：一个输入提示词的文本框，几乎没有别的东西。它不是用 AI 来增强你的 IDE，而是直接替换了你的 IDE。我虽然不完全确信这种交互体验是理想的，但这个想法相比已有的工具足够新颖，我决定必须试一试。

2. 再开一个业余项目

从未发布的业余项目

从未发布的业余项目

和许多有忙碌正职的工程师一样，我有一堆从未发布的业余项目坟场。做出可运行的原型是可行的，但最后 20% 的收尾工作太耗时费力，以至于我已经有 6 年没能把一个业余项目真正发布出去了。

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