我是如何用AI花1小时写出跑步机仪表板的

最近，知名AI研究员Karpathy在X上分享了一个挺有意思的个人实验。他想把静息心率从50降到45，为此制定了一个为期8周的训练计划，每周包括Zone 2有氧训练和一次高强度间歇训练（HIIT）。

为了精准追踪训练进度，他动了个念头：需要一个专属的仪表板。如果放在以前，他可能会去App Store翻找半天，还不一定能找到完全符合心意、能接入特定设备的App。

但这次，他没有。他用了大约1小时，通过与Claude对话，采用所谓的“vibe coding”方式，就搞出了一个完全自定义的Web仪表板。具体来说，他逆向工程了Woodway跑步机的云端API，将数据拉取、处理和过滤的流程整合起来，最后生成了一个直观的Web界面。

整个过程，只写了大约300行代码。Karpathy感叹，如果是两年前，完成同样的事情可能得花上10个小时。

这个小实验背后，Karpathy真正想探讨的观点其实更大。他认为，App Store这种集中式的软件分发模式，正在逐渐过时。过去，我们为了一个特定需求，需要去商店里“挑选”一个标准化的、为大众设计的“罐头”应用。现在，你只需要向AI描述你的需求，它就能为你即时生成一个完全定制化的应用。这个应用只为你一个人服务，用完即抛，下次有需要时再生成一个全新的。

软件变得像液体一样，可以随时组装、流动，随用随弃。标准化的“罐头软件”不再是唯一选项。

Karpathy由此引申出的另一个核心观点是：在AI时代，产品的设计思路需要转变。产品应该优先提供强大的API和命令行接口，而不仅仅是设计一个给人类使用的前端界面。更多的思考应该放在如何为AI agent设计友好、高效的交互接口。

我完全认同这个观点。如果你的产品没有开放的API，那么AI助手就无法代表用户去操作你的服务。这就好比在智能时代，你给自己的房子装上了一扇需要手动推拉的沉重窗户，却锁上了所有能自动感应和遥控的大门。“API First”不再是一个可选项，而是产品能否生存下去的必要条件。

所以，对于做产品的团队来说，是时候重新审视你的架构了。对于正在写代码的开发者而言，学会利用AI为自己制造趁手的工具，已经是一项关乎效率的核心技能。不为别的，就为了把时间花在更值得的事情上。这种快速将想法转化为工具的能力，或许就是未来开发者最重要的竞争力之一。关于这些开发者趋势的更多讨论，也欢迎来云栈社区交流。