2025，我的"Vibe Coding"时刻：AI如何重塑我的开发效率与技术成长

喷火龙8号2026-01-05 10:03

前言

2025年对我来说挺特别的。3月份开始调研一个 Go 微服务项目的技术方案，7月正式写代码，10月中旬系统上线，11月中旬第一个版本封版。8个月时间，把一个微服务项目从零到一做完了。

这个项目成了我探索 AI 辅助开发的试验场。整个开发过程中，我尝试了各种 AI 编程助手和对话工具，浏览器里永远开着几个 AI Chat 标签页。这种开发方式确实让我效率提升不少，也让我突破了一些之前觉得做不到的事情。

今天想聊聊这一年 AI 怎么改变了我的开发方式，顺便分享一些技术实践中的干货。

一、项目背景与技术选型

这个 Go 微服务项目用了 CloudWeGo 生态：Kitex 做 RPC 框架，Hertz 做 HTTP 网关，Thrift 定义接口，PostgreSQL 存数据，Google Wire 做依赖注入。

说实话，刚开始压力挺大的：

  • CloudWeGo 生态的框架都不熟，得从头学
  • 微服务架构的复杂设计模式要理解并实践
  • 代码质量和系统稳定性都得保证
  • 时间还特别紧，从调研到上线就几个月

这时候 AI 成了我的"外脑"。

二、AI 如何改变了我的学习方式

2.1 学新框架的效率提升

以前学新框架，得看一堆官方文档、教程文章，还得跑示例代码。有了 AI 之后，这个过程快了很多。

比如学 Kitex 的服务注册与发现，我直接问 AI，它就能给出代码示例和配置说明，还会提醒哪些地方容易踩坑。几小时就能理解以前需要几天才能搞懂的东西。

举个实际例子，我问 AI 怎么在 Kitex 中处理业务错误，它告诉我要用 BizStatusError：

go 复制代码 
// 定义错误码
type ErrNo struct {
    Code int32
    Msg  string
}

var (
    ErrUserNotFound    = &ErrNo{Code: 100001, Msg: "用户不存在"}
    ErrInvalidPassword = &ErrNo{Code: 100002, Msg: "密码错误"}
)

// 转换为 Kitex 可识别的错误
func ToKitexError(err *ErrNo) error {
    return kerrors.NewBizStatusError(err.Code, err.Msg)
}

更关键的是，AI 还提醒我必须配置 TTHeader MetaHandler，否则错误信息传不过去：

go 复制代码 
// 客户端配置
client.WithMetaHandler(transmeta.ClientTTHeaderHandler)

// 服务端配置
server.WithMetaHandler(transmeta.ServerTTHeaderHandler)

这个坑如果靠自己摸索，可能要踩好几天。

2.2 架构设计的思路拓展

项目采用了星型拓扑的微服务架构：

sql 复制代码 
                    ┌─────────────┐
                    │   Client    │
                    └──────┬──────┘
                           │ HTTP
                    ┌──────▼──────┐
                    │   Gateway   │  (Hertz)
                    │   :8080     │
                    └──────┬──────┘
                           │ Thrift RPC
           ┌───────────────┼───────────────┐
           │               │               │
    ┌──────▼──────┐ ┌──────▼──────┐ ┌──────▼──────┐
    │ Identity    │ │   User      │ │   Order     │
    │ Service     │ │   Service   │ │   Service   │
    └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘

这个架构是我和 AI 反复讨论后确定的。我把业务需求描述给 AI，它给出了几种拓扑方案的对比分析，最终我选择了星型拓扑：

  • 网关是唯一入口，所有鉴权在网关层完成
  • RPC 服务之间不互相调用，避免循环依赖
  • 调试简单、链路清晰、容易扩展

AI 不是替我做决策，而是帮我理清思路，让我能更快地做出判断。

三、AI 辅助编码的实际体验

3.1 快速原型验证

要实现新功能时，我先让 AI 生成一个基础代码框架，然后按项目规范调整优化。

比如 RPC 服务的分层架构，AI 帮我生成了基础模板：

go 复制代码 
// Handler 层：参数校验 + 调用业务逻辑
func (s *IdentityServiceImpl) Login(ctx context.Context, req *identity.LoginRequest) (*identity.LoginResponse, error) {
    if err := validateLoginRequest(req); err != nil {
        return nil, errno.ToKitexError(errno.ErrInvalidParam)
    }
    return s.logic.Login(ctx, req)
}

// Logic 层：核心业务逻辑
func (l *AuthLogic) Login(ctx context.Context, req *identity.LoginRequest) (*identity.LoginResponse, error) {
    user, err := l.dal.GetUserByEmail(ctx, req.Email)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    if !l.verifyPassword(req.Password, user.PasswordHash) {
        return nil, errno.ErrInvalidCredentials
    }
    token, err := l.generateToken(user)
    // ...
}

// DAL 层：数据访问
func (d *UserDAL) GetUserByEmail(ctx context.Context, email string) (*models.User, error) {
    var user models.User
    err := d.db.WithContext(ctx).Where("email = ?", email).First(&user).Error
    if errors.Is(err, gorm.ErrRecordNotFound) {
        return nil, errno.ErrUserNotFound
    }
    return &user, err
}

这个模板我拿来稍作修改就能用，省了不少重复工作。

3.2 重构建议

项目中期重构早期代码时，AI 能识别出问题，给出重构建议。

比如它发现我的代码里有大量 N+1 查询问题：

go 复制代码 
// AI 指出的问题代码
for _, userID := range userIDs {
    user, _ := dal.GetUserByID(ctx, userID)
    users = append(users, user)
}

// AI 建议的优化方案
users, _ := dal.GetUsersByIDs(ctx, userIDs)

func (d *UserDAL) GetUsersByIDs(ctx context.Context, ids []int64) ([]*models.User, error) {
    var users []*models.User
    err := d.db.WithContext(ctx).Where("id IN ?", ids).Find(&users).Error
    return users, err
}

还有 DTO 和 Model 之间的转换代码重复率很高，AI 建议我抽象成通用工具：

go 复制代码 
// 通用指针转换
func PtrToValue[T any](ptr *T, defaultVal T) T {
    if ptr == nil {
        return defaultVal
    }
    return *ptr
}

func ValueToPtr[T any](val T) *T {
    return &val
}

这个工具库后来成了项目里广泛使用的基础设施。

3.3 踩坑时的救命稻草

用 Docker 部署时遇到一个诡异问题：服务之间能通信，但生成的预签名 URL 客户端访问不了。

我把问题描述给 AI，它很快定位到原因：对象存储在容器内部用的是内部域名，生成的 URL 带的也是内部域名，外部自然访问不了。

解决方案是双端点配置：

go 复制代码 
type StorageConfig struct {
    Endpoint       string  // 内部端点，容器间通信用
    PublicEndpoint string  // 公共端点，生成预签名 URL 用
}

这种问题如果靠自己排查，可能要花半天甚至更久。

四、AI 辅助的边界与局限

用了一年 AI 辅助开发，我也发现了它的局限性。

4.1 不能完全理解业务上下文

AI 生成的代码经常需要根据项目实际情况调整。比如 Wire 依赖注入，AI 给的示例是这样的：

go 复制代码 
// AI 生成的示例（有问题）
func NewUserDAL() (*UserDAL, error) {
    db, err := gorm.Open(postgres.Open(dsn), &gorm.Config{})
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    return &UserDAL{db: db}, nil
}

问题在于每个 DAL 都会创建新的数据库连接，连接池根本没用上。正确做法是数据库初始化放到 config 层：

go 复制代码 
// 正确写法
func NewDatabase(cfg *Config) (*gorm.DB, func(), error) {
    db, err := gorm.Open(postgres.Open(cfg.DSN), &gorm.Config{})
    if err != nil {
        return nil, nil, err
    }
    cleanup := func() {
        sqlDB, _ := db.DB()
        sqlDB.Close()
    }
    return db, cleanup, nil
}

var ProviderSet = wire.NewSet(
    config.NewDatabase,
    dal.NewUserDAL,    // 接收 *gorm.DB 作为参数
    // ...
)

4.2 需要严格审查和测试

AI 生成的代码不能直接用，必须审查。我会让 AI 帮忙检查：

  • 错误处理有没有遗漏
  • 有没有并发安全问题
  • 代码风格符不符合规范
  • 有没有性能优化的空间

然后再写测试验证。AI 能根据代码逻辑自动生成测试用例，覆盖各种边界情况，这个功能我用得很多。

五、意外的收获：从使用者到贡献者

学习 CloudWeGo 生态时，我发现了一些可以改进的地方。以前可能就算了，但有了 AI 帮忙理解源码和写 PR，我真的去提交了改进建议。

社区贡献：

从"使用者"变成"贡献者"，这是我之前没想过的事情。AI 降低了参与开源的门槛。

开源教程项目：

我把项目中的经验整理成了一个开源项目 cloudwego-microservice-demo，包含：

  • 完整的项目结构
  • Wire 依赖注入示例
  • 错误处理最佳实践
  • Docker 部署配置

AI 在这个过程中帮我梳理知识点、优化文档结构、生成示例代码。

六、一些思考

6.1 AI 是放大器，不是替代品

这一年下来，我最深的体会是：AI 不是要替代开发者，而是放大开发者的能力。

它能处理重复性工作，让我专注在更有价值的创造性工作上。同时提供即时的知识支持，大大降低了技术学习的门槛。

但决策还是得自己做，代码还是得自己审，架构还是得自己把控。

6.2 形成自己的工作流

我现在的工作流大概是：

  1. 遇到新技术/新需求，先问 AI 了解概念和最佳实践
  2. 让 AI 生成代码框架，自己调整细节
  3. 提交前让 AI 做 code review
  4. 遇到 bug 时描述问题，让 AI 帮忙分析
  5. 写文档时让 AI 帮忙梳理结构

这种"人机协作"的模式，让我的效率提升了不少。

七、总结

回顾这一年，AI 工具确实给我的开发工作带来了很大变化：

效率提升：

  • 学新框架的时间大幅缩短
  • 问题排查更快
  • 重复性代码工作减少

能力突破：

  • 成功完成了复杂的微服务架构项目
  • 从"使用者"变成了"贡献者"
  • 技术栈扩展了不少（Go、CloudWeGo、Docker、分布式系统）

思维方式改变：

  • 遇到问题先问 AI 成了习惯
  • 知识获取和问题解决更高效
  • 敢于尝试以前觉得太难的事情

最重要的是，AI 让我能突破原本的能力上限。它不只是提高了工作效率，还改变了我的学习方式和思维方式。

写在最后

如果你还没试过 AI 辅助开发，可以从这几步开始：

  1. 选一个适合你的 AI 编程助手
  2. 从简单的代码补全和问题咨询开始
  3. 逐步尝试更复杂的任务，比如代码重构、架构设计
  4. 形成自己的 AI 工作流
  5. 持续学习和优化，找到最适合你的方式

记住，AI 是工具，你才是创造者。善用 AI，让它成为你技术成长的加速器。

2025，一起拥抱 Vibe Coding！

如果你在 Go 微服务开发或 AI 辅助编程方面有什么想法，欢迎评论区交流！

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