✍️ 作者：雨雨
📅 发布时间：2026-06-18
🏷️ 标签：#鸿蒙开发 #AI编程 #DeepSeek #ArkTS #VibeCoding

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🌌 前言

三个月前，我决定整个活儿。

搞一个 AI 角色扮演聊天 App，鸿蒙原生，对接 DeepSeek。想法很简单：AI 写代码，我当产品经理。

什么架构、什么规范、什么文档——那都是正经项目才有的东西。

我就是来 Vibe Coding 的。

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🎬 第一幕：打开项目的那一刻，我傻了

今天准备写篇「垃圾代码鉴赏」，标题都想好了，就叫《Vibe Coding 大赏》。

我打开项目文件夹，准备截几张屎山代码图，然后开始吐槽：

RPChat/
├── 📂 官方API查询记录/        # 这啥？
├── 📂 docs/
│   └── 📂 superpowers/
│       ├── 📂 plans/         # 还有计划？
│       └── 📂 specs/         # 还有设计文档？
├── 📄 ARCHITECTURE.md        # 650 行架构文档？
├── 📄 TECH_DEBT.md           # 技术债务追踪？
├── 📄 CHANGELOG.md           # 变更日志？
└── 📄 README.md              # 这个倒是很正常

等等，Vibe Coding 项目怎么会有技术债务文档？

我点开 TECH_DEBT.md，第一行是：

📌 最后更新：2026-06-04（全部技术债已清 + v3.6 小说流式输出已完成）

然后是一张表格：

阶段	内容	风险	状态
第一步	重复代码抽取	低	✅ 已完成
第二步	错误处理统一	低	✅ 已完成
第三步	巨型函数拆分	中	✅ 已完成
第四步	魔法数字 + 硬编码颜色	低	✅ 已完成
第五步	V1→V2 状态管理迁移	高	✅ 已完成

全清了？？？

我预想的「屎山代码鉴赏」，刚开场就翻车了。 🫠

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🕵️ 第二幕：这真的是 AI 写的？

我硬着头皮继续翻，越翻越离谱。

📚 文档比代码还认真

ARCHITECTURE.md，650 行，内容包括：

• ✅ 分层架构图（5 层：Model/Database → Repository → Service → ViewModel → Page）
• ✅ 10 张数据库表的完整字段设计
• ✅ 9 个 Repository 的接口定义
• ✅ 10 个 Service 的职责划分
• ✅ 5 个 ViewModel 的状态管理说明
• ✅ 11 个页面的导航流程图
• ✅ 深色模式与沉浸式布局实现方案
• ✅ ArkTS 兼容性踩坑表（13 个坑 + 解决方案）
• ✅ 错误处理策略

甚至还有一个专门的文件夹 「官方API查询记录」，记录了每一个技术决策前查的官方文档：

官方API查询记录/
├── 📄 Hilog日志采集方案.md
├── 📄 技术还债-重复代码抽取.md
├── 📄 AI输出思考内容解决方案.md
├── 📄 技术还债-巨型函数拆分.md
├── 📄 技术还债-魔法数字+硬编码颜色.md
├── 📄 技术还债-V1至V2迁移.md
├── 📄 AI调用清单.md
├── 📄 流式输出与思考内容显示方案.md
├── 📄 RCP流式请求方案.md
├── 📄 Scroll条件渲染自动滚动解决方案.md
└── 📄 AI流式输出后自动跳回输出位置解决方案.md

🤯 灵魂拷问：AI 写代码还查官方文档？

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🏗️ 架构居然是对的

┌─────────────────────────────────┐
│          Pages（UI 层）          │  ← ArkUI 声明式组件
├─────────────────────────────────┤
│        ViewModel（视图模型层）     │  ← @ObservedV2 + @Trace
├─────────────────────────────────┤
│   Service + Repository（业务层）  │  ← API 调用 + 数据访问
├─────────────────────────────────┤
│   Model + Database（数据层）      │  ← 实体定义 + SQLite
└─────────────────────────────────┘

经典的分层架构，每层职责清晰。Repository 模式封装数据访问，Service 层抽象业务逻辑，ViewModel 管理状态，Page 纯渲染。

甚至还有 Prefix Caching 优化：System Prompt 放在 messages[0]，内容不变时 DeepSeek 服务端自动缓存，延迟从 3s 降到 1s。

💭 内心 OS：AI 连这个都懂？

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🧹 技术还债，AI 比我还积极

TECH_DEBT.md 里记录的还债细节，看得我头皮发麻：

🔹 第一步：重复代码抽取

• 4 处级联删除逻辑统一到 ViewModel，加 RDB 事务
• 2 个页面各 300 行的设定更新流程，抽取成共享 Service
• 3 处删除确认弹窗统一封装，顺便把废弃的 AlertDialog.show() 全换成了 UIContext.showAlertDialog()
• 2 处 AI 生成流程用泛型函数统一

🔹 第二步：错误处理统一

• 补了 14 处静默 catch 的 hilog.warn 日志
• 17 处错误信息格式统一
• 事务 rollback 全部加了错误处理

🔹 第三步：巨型函数拆分

• NovelReadPage.build() 908 行 → 拆出 12 个 @Builder，剩 25 行
• ChatPage.build() 478 行 → 拆出 8 个 @Builder，剩 18 行
• sendMessage() 133 行 → 拆成 6 个小函数，群聊改用 Promise.allSettled

🔹 第四步：魔法数字 + 硬编码颜色

• 14 个魔法数字全部提取为命名常量
• 16 处硬编码颜色全部改为 $r('app.color.xxx') 资源引用

🔹 第五步：V1→V2 状态管理迁移

• 全项目 11 个页面从 @Component + @State 迁移到 @ComponentV2 + @Local
• 删除 syncState() 手动逐字段拷贝（~140 行）
• 删除 pollSync() setInterval 轮询反模式
• 全部 7 个数据模型加 @ObservedV2 + @Trace

✅ 每一步都有调研、有方案、有风险评估、有修改文件清单、有验证通过标记。

这哪里是 Vibe Coding，这是 Jira Ticket Coding。 😂

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🎮 第三幕：功能居然还挺香

吐槽归吐槽，这个 App 做的东西是真的香：

🎭 AI 角色扮演引擎

• 世界观 + 角色设定 + 个人设定三方拼接 System Prompt
• 支持自定义头像（Emoji）、性格、背景、说话风格
• DeepSeek 思考模式 + 推理过程实时显示

📖 互动小说

• 多角色同场对话，AI 自动分配戏份
• RCP SSE 真流式输出，边写边看
• 自动摘要 + 手动调整剧情走向
• 字号/行距自定义 + 阅读位置自动记忆

💬 聊天体验

• Markdown 富文本渲染（代码块、列表、表格全支持）
• 对话历史自动保存 + 中断后继续
• 相对时间标签（刚刚 / 5 分钟前 / 昨天）
• TXT / JSON 双格式导出

🌙 细节到位

• 跟随系统深色模式自动切换
• 22 组语义化颜色资源
• 沉浸式全屏布局，状态栏导航栏自动避让
• 全部操作加事务、加 try/catch、加日志

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🤔 第四幕：所以… Vibe Coding 到底是什么？

写这篇博客的时候我一直在想：我本来想吐槽 Vibe Coding，结果写着写着变成了「优秀项目鉴赏」。

那到底什么是 Vibe Coding？

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以前我以为：

❌ Vibe Coding = 凭感觉瞎写，能跑就行，不管质量

但现在我觉得：

✅ Vibe Coding = 用 AI 把你的工程直觉快速变成现实

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AI 帮你写业务逻辑、写 CRUD、写组件——这些都是体力活。但真正决定代码质量的，是你的"感觉"：

感觉	重要程度
🧠 这个地方有重复代码，得抽成 Service	⭐⭐⭐
🧠 这个 catch 里什么都不写，以后肯定要踩坑	⭐⭐⭐⭐
🧠 这个函数 100 多行，得拆一下	⭐⭐⭐
🧠 这个颜色硬编码在这里，深色模式要出问题	⭐⭐
🧠 这里用轮询同步状态，太蠢了，得用响应式	⭐⭐⭐⭐

这些"感觉"，AI 没有。

AI 可以写出 100% 正确的代码，但它不会主动问：

• “要不要我把这三处重复逻辑抽一下？”
• “这个静默吞错误的地方要不要加个日志？”
• “这几个魔法数字要不要定义成常量？”

这些，就是人类工程师的 Vibe。

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💡 我的真实感受：AI 学得比谁都快

说到这里，必须分享一下我这三个月最深刻的体会：

🚀 用 AI 编程最大的感受，不是 AI 什么都会，而是 AI 学得非常快。

这个项目里，踩了无数鸿蒙 ArkTS 的坑：

• Date.now() 在严格模式下被禁用，查了官方文档才知道要用 systemDateTime.getTime()
• AlertDialog.show() 从 API 18 起废弃了，要用 UIContext.showAlertDialog()
• @ComponentV2 必须配合 @Local，不能用 @State
• RCP 流式请求的回调签名，网上完全找不到示例

每次遇到这种无解的 bug，我的流程是：

就是这么一个非常冷门的 API，AI 一次就学会了，下次遇到类似问题直接就会用了。

人类查文档的 30 分钟 + AI 学习的 10 秒钟 = 问题解决。

这种效率，真的恐怖。 🚀

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🎯 结尾：AI 时代，程序员的新角色

这个项目 99% 的代码是 AI 写的，但剩下 1% 是最关键的：

工作内容	占比	执行者
架构设计 —— 告诉 AI 分成 5 层，每层干什么	0.25%	👨‍💻 我
代码审查 —— 挑出 AI 写的 14 处静默 catch、N 处重复代码	0.25%	👨‍💻 我
技术债务管理 —— 识别、计划、偿还	0.25%	👨‍💻 我
踩坑记录 —— 查官方文档、记下来、避免下次再踩	0.25%	👨‍💻 我
业务代码、组件、CRUD	99%	🤖 AI

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以前程序员的工作是：

写代码 → 改 bug → 写文档

以后程序员的工作是：

告诉 AI 写什么 → 审查 AI 写的代码 → 重构 AI 制造的技术债务 → 写文档

我们从 Coder，变成了 Tech Lead of AI。

这或许就是 Vibe Coding 的终极形态：

✨ 你不用再亲手敲每一行代码，但你对代码质量的直觉，比任何时候都重要。

毕竟，AI 写的代码再快，没有那个"感觉"——
它永远只是一坨能跑的代码而已。

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📌 温馨提示：
本项目所有技术债务已还清。
想骂屎山的，下次一定。 😂

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📊 项目数据小结

指标	数值
数据模型	7 个
数据库表	10 张
Repository	9 个
Service	10 个
ViewModel	5 个
UI 页面	11 个
偿还技术债务	5 大步（全部完成）
官方 API 调研记录	11 份
架构文档	650 行

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