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ai做静态,真的很神?

📅 2025-12-12

过去的一个月,借助 Gemini 和 GPT,我从零开始搭建并上线了静态博客网站。

虽然页面中还有小问题没有解决,但基本完成了

作为兴趣驱动的开发者,也许在过去是一件门槛很高的尝试。我真的被AI极其强大的生产力震惊,它帮我跨越原本需要长时间学习和训练的技术力鸿沟;

但与此同时,在实际的工程落地中,它也给我制造了不少意想不到的麻烦。

想说说我在使用ai时的很多感受,可能有片面的地方,欢迎老资历指导。

氛围编程确实好用啊!

在刚开始的时候,AI给了我巨大的惊喜。

对我来说,在“冷启动”阶段面对空白的编辑器,不知道该怎么构建 HTML 骨架。

也不确定 CSS 怎么写才规范。但是我只需要告诉 AI:“给我写一个博客首页,左边是导航,右边是文章列表”,几秒钟后,一个可运行的网页就能就出现在我面前。

并且它生成的内容很符合我所描述的内容。

这种能力极大地降低了我的心理负担。

“做网页这么简单,只需要把所有要求和描述丢给ai就可以了”

博客的第一版,我几乎没有手写过一行代码,即使我感觉网页有问题,也只是重新描述,让ai返工

第一版博客主页估计没有花到一个小时,代码都是复制粘贴gpt为我生成好的

Hugo示意图躺床上写好舒服

细节控制相当迟钝

我记得,第一版的主页导航栏的位置ai生成的有问题,过于偏移我想要的位置

从这时候开始,我感觉AI不能顺利完成我的要求了。

AI 对宏观指令理解得很好(比方说我希望我的网页有什么模块,背景颜色是什么风格)。

但对微观细节非常迟钝,甚至可以说非常笨。

我清楚地记得,为了调整一个移动端侧滑菜单的动画效果,我和 AI 拉扯了整整一个下午。

我希望它是流畅的淡出动画,希望它检测用户输入并隐藏。

但 AI 生成的代码总是偏执地重复它的错误,在对白中说“修复了**的错误”而实际代码并没有更改

这种左右脑互搏的对话让我火大。

为了修正一个简单的间距,我往往需要反复修改 Prompt,真不如让我自己去手动修改样式。

微调不如重写

这是我在开发中途感到最无力的地方:gpt给我的代码,修改”阻尼“巨大。

有几次,我想微调某个按钮的位置,结果发现 AI 生成的 CSS 逻辑非常混乱

牵一发而动全身。修改一处”position"直接让整个侧边导航栏消失在屏幕上。

一处接一处不断地修改,当侧边导航栏终于出现在我预期的位置,我发现重写往往更快。

ai的代码更像是一次性产品,整个网页“一出生就死了”,后期的微调和增删相当麻烦。

命名漂移

在多轮对话中,(也许是我设置的问题?)

AI 缺乏持久的记忆,这给我的代码维护带来了灾难性的影响,ai对选择器的命名一直在漂移。

对于同一个“导航栏”组件,AI 在第一天叫它 .nav-container,第三天修 Bug 时叫它 .header-wrapper,到了第五天又变成了 .main-nav

这种命名上的随意漂移,我真的难以判断 CSS 文件里样式代码到底对应js或者html中的哪一个标签或者元素。

每当我想复用某个样式时,都要去代码海里翻找它这次到底用了哪个名字。

自作主张

为了保持网站风格统一,我曾尝试把已经写好并且调整好的样式文件传给AI,希望它照着我的规范写新模块。但结果并不理想。

AI 有很强的“路径依赖”,它更喜欢用它训练数据里那些通用的方案(比如 Bootstrap 风格),而不是复用我定义好的类名。比如我明明定义了 "div.blog-card",它在生成新页面时,非要自己造一个 "blog-list"

不仅样式跟我原有的样式差别较大,在字体粗细、圆角上总有各种的差别。

而且因为命名的新增,又使得页面的布局出现很多混乱的现象。

不要再一直用!important了

AI 相当喜欢简单粗暴的“样式覆盖”。

当我要求“把字体改深一点”时,AI 不会跟我说删除原选择器中的哪几句代码,而是直接扔给我一个全新的代码块(中间所有样式都要带!important)。这带来了两个大坑:

小范围的要求和提示

为了解决 AI 乱写结构的问题,我改变了策略。我不再试图让 AI 一次性生成整个页面

我不再直接问“帮我写个首页”,而是将其拆解为:“帮我写一个独立的导航栏组件,只用 Flexbox 布局”、“帮我写一个文章卡片组件,CSS 独立命名”。

将一个页面的样式大文件拆分成各种小文件。算是“不把鸡蛋放同一个篮子里?”

这样做的效果立竿见影:AI 在处理小范围、单一功能的代码时,逻辑非常清晰,错误率大幅下降。

模块隔离,即使它写崩了一个卡片,也不会影响整个页面的布局,对于我重写或者微调变得更轻松。

Ai可以从1到100,但从0到1还是需要自己

一开始,我也是看到了网上对于gemini进行静态网页设计的强大能力,才想试一试借助ai辅助完成网页

然而实际上,为了看懂和重新修改AI生成的代码,我还是花了很长时间去自己学习三件套

AI是一个极佳的“放大器”,可以帮我高效地实现从 1 到 100 的扩展,但在从 0 到 1 还是需要人。

直接在终端运行codex

金玉其外,败絮其中

AI才是最强的做题家

gpt真的可以对我的所有需求都给出完美实现的代码,帮我快速起步。

但在代码的模块化设计,细节处的打磨,它真的很没脑子。

到现在为止,我只是在openai还有google的网页上面与ai进行对话

最近在尝试把大模型接入插件、中转站、还有终端里面,也许会更好用?

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