【Vibe Coding】因为不想付10块钱,我花3小时用AI写了个羽毛球助手小程序

【Vibe Coding】因为不想付10块钱,我花3小时用AI写了个羽毛球助手小程序

因为不想付10块钱,我花3小时用AI写了个羽毛球助手小程序

“国人最受不了收费了”——这句话道出了多少开发者的心声。当组织羽毛球"转转"活动都要被第三方平台薅羊毛时,我选择了一条更硬核的路:自己造一个

一、导火索:10块钱引发的"技术觉醒"

事情是这样的。

我们有个羽毛球群,每周组织"双打多人转"活动——4片场地、十几号人、轮换搭档,用小程序来排赛程、记比分、算排名,本来挺方便的。

直到某天,群里有人发了张截图:

在这里插入图片描述

10块钱。不多,但够膈应人的。

更膈应的是,这个工具的功能其实很简单:

  • 录入人员名单,自动生成轮换对阵
  • 支持21分制记分,最高30分封顶
  • 实时积分榜,按胜率排名

就这点功能,要收10块?

群里瞬间炸锅:

  • “这钱够买个羽毛球了”
  • “下次我Excel手写轮次表”
  • “有没有免费的替代方案?”

那一刻,我脑子里闪过一个念头:既然找不到免费的,不如自己撸一个。

但问题来了——我是Java后端出身,小程序开发?不会。微信生态?不熟。前端页面?能看懂但写不快。

搁以前,这事可能就黄了。学习成本太高,时间成本更高。

但现在不一样了。我们有AI。


二、需求即代码:把想法"翻译"给AI

打开Cursor(内置Codex模型),我直接甩了一张手写规则图,然后开始"说话写代码":

生成一个羽毛球助手小程序,支持发起羽毛球双打多人转活动, 赛制可参考图片中的规则,支持多片场地同时开启, 支持记录每局比分,比分规则按21分惯例记录,最高可到30分 

就这么一句话。没有技术文档,没有原型设计,没有数据库ER图。

8分钟后,Codex给了我这个:

在这里插入图片描述

它干了什么?

  • 自动识别出这是微信小程序技术栈
  • 生成了完整的pages/index/index.js业务逻辑
  • 实现了轮转排赛算法(优先减少重复搭档、均衡上场次数)
  • 适配4-13人场景,支持多片场地并行

更离谱的是,它还主动告诉我:

“排赛逻辑会优先减少重复搭档并尽量均衡上场次数”

这TM是AI?这分明是一个懂羽毛球的产品经理+全栈工程师!


三、迭代:从"能用"到"好用"的三轮对话

Round 1:重构页面结构

初版页面太简陋,我截了张竞品APP的图扔过去:

像这样,比赛、排名、跟对阵拆分成三个tab页面 

2分30秒后,三栏布局完成

  • 比赛页:活动概览、配置、逐场录分
  • 排名页:个人积分榜独立展示
  • 对阵页:按轮次分组,每片场地的对阵和比分状态

Codex还主动提议下一步优化:

“可以补报名卡片、组织者信息卡、底部固定操作栏…”

它会预判你的需求。

Round 2:突破人数限制,增加性别判定

测试时发现,初版限制14人。我们群有时候能来20+人。

刚试了下14个人被限制了,做成无限制的, 且支持输入性别,支持生成轮次时勾选不生成男双对女双 

4分17秒后,核心逻辑更新:

改动点:

  • 人数限制放开(至少4人即可)
  • 名单支持姓名 性别格式录入
  • 新增"禁止男双对女双"选项(业余混打常见规则)

它还顺手解决了BOM编码问题——微信开发者工具经常因为UTF-8 BOM头报错,Codex主动统一转了无BOM编码。

这种细节,连老司机都会漏。

Round 3:打磨体验,上线真机

最终交付的界面长这样:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

视觉风格

  • 顶部Tab切换,橙色高亮当前页
  • 卡片式布局,信息层级清晰
  • 性别用🎀图标区分,直观不突兀
  • 比分输入框支持直接编辑,保存即生效

功能闭环

  • ✅ 创建活动 → 配置场地数 → 导入名单
  • ✅ 自动生成轮次 → 逐场录入比分
  • ✅ 实时积分榜 → 按胜率/净胜分/小分排序
  • ✅ 对阵回溯 → 查看历史场次结果

四、技术复盘:AI编程到底改变了什么?

1. 从"学习技术"到"描述需求"

传统开发路径:

学小程序框架 → 看微信文档 → 写WXML → 调样式 → 踩坑 → 再调样式 → 终于能看了

AI辅助开发路径:

描述需求 → AI生成 → 验证效果 → 提出修改 → AI迭代

时间对比:前者3天起步,后者3小时可用。

2. 复杂算法的"零成本"实现

这个小程序最硬核的部分是轮转排赛算法

  • N个人,M片场地,如何生成最优轮次?
  • 约束1:避免重复搭档
  • 约束2:均衡上场次数
  • 约束3:可选性别匹配规则

让我手写?查论文、推公式、debug,至少一天。

Codex直接生成了utils/scheduler.js,还附带注释说明策略逻辑。

3. 全栈能力的"民主化"

以前全栈工程师是稀缺物种。现在:

  • 后端开发可以"说"出前端页面
  • 产品经理可以"说"出可运行原型
  • 业务专家可以"说"出领域工具

技术门槛被抹平,只剩下两个核心能力:

  1. 精准描述需求(知道想要什么)
  2. 验证交付质量(知道什么是好的)

五、写在最后:需求创造执行力

回到开头那个10块钱的问题。

如果放在5年前,我可能:

  • 默默付费,或者
  • 用Excel凑合,或者
  • 抱怨两句然后放弃

但AI编程给了我们第三种选择:自己动手,丰衣足食。

这不仅仅是省了10块钱。更重要的是:

  • 我们有了完全可控的工具,不再依赖第三方平台的定价策略
  • 我们可以快速响应群里的特殊需求(比如"禁止男双对女双"这种小众规则)
  • 我们理解每一行代码,随时可以改、可以扩、可以迁移

这就是"需求创造执行力"的本质——当技术门槛足够低时,任何一个痛点都可能成为创新的起点。


附录:核心Prompt技巧

如果你也想试试这种开发模式,几个经验:

技巧示例效果
给参考图“赛制可参考图片中的规则”AI自动识别图片中的业务逻辑
明确约束“21分制,最高30分封顶”减少歧义,一次到位
渐进式迭代先跑通主流程,再优化体验降低单次沟通复杂度
要求解释“为什么这样设计?”理解AI决策,便于维护

“最好的代码,是你不需要写的代码。”

但比那更好的,是你用三句话就能让AI写出的代码。

本文基于真实开发经历整理,小程序已上线供群友使用,0费用,0广告,纯技术驱动。

Read more

突破内存瓶颈:llama.cpp项目中KV缓存优化策略全解析

突破内存瓶颈:llama.cpp项目中KV缓存优化策略全解析 【免费下载链接】llama.cppPort of Facebook's LLaMA model in C/C++ 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llama.cpp 你是否曾因大模型推理时的内存占用过高而困扰?是否遇到过长对话场景下模型响应速度骤降的问题?本文将深入解析llama.cpp项目中KV缓存(键值缓存,Key-Value Cache)的优化策略,带你一文掌握如何通过缓存机制提升模型推理效率,降低内存消耗。读完本文,你将了解KV缓存的工作原理、llama.cpp中的创新优化方案以及实际应用中的调优技巧。 KV缓存:大模型推理的性能关键 在Transformer架构中,注意力机制(Attention Mechanism)是模型性能的核心,但同时也带来了巨大的计算开销。每次推理时,模型需要对输入序列中的每个位置计算与其他所有位置的注意力分数,这一过程的时间复杂度为O(n²

构建AI绘画助手:M2FP提取人体结构指导生成

构建AI绘画助手:M2FP提取人体结构指导生成 🧩 M2FP 多人人体解析服务 (WebUI + API) 在AI绘画与数字艺术创作领域,精准的人体结构理解是高质量图像生成的关键前提。传统方法依赖人工绘制线稿或姿态估计模型提供粗略骨架,难以满足对服装、肢体细节和多人交互场景的精细控制需求。为此,我们引入 M2FP(Mask2Former-Parsing) ——一种基于语义分割的高精度多人人体解析技术,为AI绘画助手提供像素级的结构化引导。 M2FP 模型源自 ModelScope 开源平台,专为复杂场景下的多人人体部位识别任务设计。它不仅能区分单个个体的面部、头发、上衣、裤子、手臂、腿部等多达20余类细粒度语义区域,还能在多人体重叠、遮挡、远近交错等真实拍摄环境中保持稳定输出。该服务已封装为可直接运行的镜像系统,集成 Flask 构建的 WebUI 界面与 RESTful API 接口,支持 CPU 环境部署,极大降低了使用门槛。 💡 为什么选择 M2FP? 在 AI 绘画流程中,仅靠文本提示词无法精确控制角色姿态与服饰布局。

LLaMA-Factory DeepSeek-R1 模型 微调基础教程

LLaMA-Factory DeepSeek-R1 模型 微调基础教程

LLaMA-Factory 模型 微调基础教程 * LLaMA-Factory * LLaMA-Factory 下载 * Anaconda * Anaconda 环境创建 * 软硬件依赖 详情 * LLaMA-Factory 依赖安装 * CUDA 安装 * 量化 BitsAndBytes 安装 * 可视化微调启动 * 数据集准备 * 所需工具下载 * 使用教程 * 所需数据合并 * 数据集预处理 * DeepSeek-R1 可视化微调 * 数据集处理 * 数据详解 * LLaMA-Factory 基础设置 * 模型评估与预测 * 训练模型对话 * 训练模型导出 LLaMA-Factory 模型 微调 概述 使用LLaMA-Factory进行模型微调具有多方面的好处。首先,它简化了大模型微调的过程,使得即使是没有深厚技术功底的用户也能轻松进行模型的优化和改进。此外,LLaMA-Factory支持多种训练方法,如全量调参、LoRA等,以及不同的对齐方案

ComfyUI是什么?当AI绘画遇上“连连看”,专业创作原来可以如此简单!

目录 一、开篇明义:什么是ComfyUI? 二、核心设计哲学:为什么选择节点式工作流? 1. 完全透明化的生成过程 2. 可保存、可分享、可复用的工作流 3. 精细到极致的参数控制 三、ComfyUI技术架构剖析 1.核心组件详解 2.性能优势解析 四、实际应用场景:谁需要ComfyUI? 1. AI艺术创作者 2. 产品设计与原型开发 3. 教育与研究 4. 商业内容生产 用流程图玩转Stable Diffusion,揭开AI绘画的神秘面纱 一、开篇明义:什么是ComfyUI? 如果你曾对AI绘画感到好奇,或已经尝试过Midjourney、Stable Diffusion WebUI等工具,那么ComfyUI将为你打开一扇全新的门。这不是又一个“输入文字出图片”的简单工具,而是一个可视化节点编辑器,专门为Stable Diffusion设计。