由于现在已经养成了对TRAE的高度依赖，可是呢，每个月的快速请求额度又是有限的，所以，现在的自己每天早上到公司，打开电脑的第一件事，已经变成了看TRAE的剩余额度。看了每天所剩的额度在去规划这一天的工作安排。
两年前的我，肯定想不到自己会有这么一天。那时候，AI对我来说，就是新闻里那些高深莫测的东西，需要懂算法、会建模、数学要好------我？一个做手机端开发的，每天跟UI和业务逻辑较劲，跟AI能有什么交集？
第一次听说ChatGPT，还是技术群里有人在问："你们试过让AI帮忙看代码吗？" 当时我心想，这玩意儿能看懂代码？扯呢吧。
真正让我放下成见的，是一个周末。我在调试一个JSON解析的bug，卡了两个小时，翻遍了文档也没找出问题。心烦意乱之下，把那串错误日志丢给了刚注册的ChatGPT。
它几乎立刻回我："第七行少了个转义符。"
我愣了一下，回去检查，果然。就那么简单，简单到我盯着看了无数遍都没发现。那一刻的震惊，不是因为它有多"智能"，而是因为它解决问题的方式------就像有个懂行的同事坐你旁边，你一问，他随口就答出来了。
后来，我开始试着用它查文档。不再是一页页翻MDN或者Stack Overflow，而是直接问："Swift里怎么优雅地处理可选类型嵌套？" 它会给例子，会给不同场景的方案，甚至告诉我哪个性能更好。
但要说真正让我对AI编程"上头"的，还得是2023年夏天那个项目。
产品经理拿着竞品截图来找我们："这个效果，能做吗？两周后要。"
那是个相当复杂的交互动画------卡片3D翻转、粒子效果、物理回弹。按传统做法，先研究实现方案，再写demo测试，调参数，没个四五天出不来，还不一定达到效果。
眼看时间不够，我硬着头皮说："我试试用ChatGPT帮忙。"
现在想想，当时的做法真是够笨的。我找不到专业词汇描述那个动画，索性截了几张图，配上我能想到的所有描述词："卡片翻转的时候不是干巴巴的，是先缩小一点再放大，边缘有光晕散开......"
发出去的时候，我自己都觉得有点好笑，这能行？
但几分钟后，它真的给了一段代码。不是完美的------有些API用错了，有些参数设置不太合理------但框架出来了。更重要的是，它理解了"先缩小再放大"是什么意思，用关键帧动画实现了那种有弹性的感觉。
我开始跟它对话："这里性能会不会有问题？" "是的，如果粒子太多会卡顿，建议控制在30个以下。" "那怎么在低端机上降级？" "可以检测设备型号，或者用更简单的透明度动画替代。"
就这样，你一句我一句，那段动画居然在两天的反复调试后搞定了。提交代码的时候，我保存了跟ChatGPT的对话记录------足足180多条。产品上线后，用户反馈说动画很流畅，我心里清楚，这流畅背后，是一半我的经验，一半AI的试错。
后来ChatGPT不好用了，我失落了一阵子。就像习惯了用计算器的人，突然要重回纸笔算数。
直到发现TRAE。第一次用它的时候，最让我惊讶的不是它能写代码，而是它写完会问一句："需要我直接帮你把这段代码写到文件里吗？"
我点了确认，然后看着它真的修改了我的项目文件。那一刻的感觉很奇妙------我不只是在跟一个工具对话，而是在跟一个能"动手"的搭档协作。
它开始理解我的上下文。我扔给它一个几百行的ViewController文件，说"这里加个下拉刷新"，它不会机械地插入标准代码，而是先分析我的文件结构：
"你这里已经用了TableView的代理模式，我建议在这个方法里扩展实现刷新逻辑，这样更符合你现在的架构。"
我经常一边看它写代码，一边喝咖啡。有时候它会犯一些明显的错误------比如用了已经被标记弃用的方法------但当我指出来，它会立刻改正，并且解释为什么新方法更好。这种互动不像是在用工具，更像是在带一个聪明的实习生。
后来TRAE出了SOLO模式，我把整个小功能模块交给它试了试。
那次是要做个图片滤镜功能。我给了需求："要能调亮度、对比度、饱和度，要有实时预览，保存的时候不能卡住主线程。"
然后我看着它一步步来：
"根据你的需求，我建议分成三个类：一个负责处理的，一个存参数的，一个做预览界面的。你觉得行吗？"
"行。"
"那你是想用Core Image还是自己写着色器？Core Image稳一点，着色器灵活一点。"
"Core Image吧。"
就这样，它写一段，问我一下，再继续。四十多分钟后，一个完整的模块出来了，连单元测试都写好了。代码风格统一，注释清晰，甚至考虑了内存管理和性能优化------比我平时赶时间写的要规整得多。
现在，我已经不太能想象没有AI工具要怎么工作了。每天早上规划任务的时候，我会下意识地分类：这个可以交给TRAE做初版，那个需要我自己先想清楚再让它帮忙。
当然，依赖也会有焦虑。有时候TRAE反应慢了，或者额度快用完了，我会突然有点慌------就像网速突然变慢时的那种烦躁。但更多时候，它是把我从重复劳动里解放出来了。我不再需要花半天时间写那些千篇一律的网络请求层，或者一遍遍地调试动画参数。我更像是个导演，告诉它我要什么效果，它去尝试，我来选择。
上个月带实习生，他看我工作方式，问："这样会不会让自己变懒啊？什么都让AI做。"
我想了想，说："以前没有计算器的时候，人们也算数。有了计算器，我们不是变懒了，而是可以去想更复杂的数学问题了。"
对我来说，AI工具就是那个"计算器"。它没取代我的思考，但它让我不用在简单的错误上浪费时间，不用在重复的代码上消磨耐心。我能把更多精力放在产品逻辑上，放在用户体验上，放在那些真正需要"人"去判断的事情上。
其实在自己使用AI工具提高自己工作效率的这一年里，时常也会和周围的小伙伴谈论起AI相关的一些话题，自己也在这里大致总结了亦喜爱自己的心得：
我觉着至少现在的AI没有让我变成不需要写代码的"产品经理"，但它让我成了一个更高效、更少犯低级错误、更能聚焦核心问题的开发者。每天跟它对话，看着它帮我从想法变成代码，这种感觉，就像有了个永远在线、从不抱怨、还会越来越聪明的搭档。
或许这就是我的"Vibe Coding"时刻------不再把编码当成孤独的苦修，而是变成一场有回应的对话。代码依然是我写的，但写的过程，多了个能随时交流的伙伴。