我是真發(fā)現(xiàn)了，擱現(xiàn)在寫代碼不是難事兒，難的是你得搞一堆部署服務(wù)??！

這話，出自AI Coding領(lǐng)域的知名人物卡帕西。

這位AI編程界的明星，如今公開(kāi)吐槽：代碼已不再是AI編程的瓶頸，部署環(huán)節(jié)才是。

更關(guān)鍵的是，卡帕西直接點(diǎn)破問(wèn)題核心：

所有應(yīng)用產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)流程，都應(yīng)該能被代碼直接調(diào)用，最好人類完全無(wú)需手動(dòng)配置！

卡帕西的感慨引發(fā)了開(kāi)發(fā)者們的共鳴，網(wǎng)友們紛紛在帖子下吐槽AI編程中的部署難題：

顯然，AI編程部署的困擾已成為程序員們公認(rèn)的大難題。

卡帕西：應(yīng)用開(kāi)發(fā)，部署環(huán)節(jié)太難了！

這一切源于卡帕西一段難忘的應(yīng)用開(kāi)發(fā)經(jīng)歷……

去年，他用AI開(kāi)發(fā)了一款“菜單圖片生成器”——MenuGen。

開(kāi)發(fā)動(dòng)機(jī)很簡(jiǎn)單：卡帕西去餐館吃飯時(shí)，看到純文字菜單，常因不知道菜品樣子而花時(shí)間搜索，于是決定自己用AI做一個(gè)工具。

產(chǎn)品效果不錯(cuò)，輸入菜單就能生成帶食物圖片的菜單：

但開(kāi)發(fā)過(guò)程給卡帕西留下了“陰影”。

寫代碼環(huán)節(jié)幾乎沒(méi)費(fèi)力氣，項(xiàng)目主要靠Cursor+Claude完成。他只需輸入需求，Claude 3.7很快就寫好了所有React前端組件，速度快且順利。

卡帕西一度以為80%的進(jìn)度已完成，現(xiàn)實(shí)卻給了他“暴擊”：進(jìn)入部署環(huán)節(jié)后，他才發(fā)現(xiàn)之前的工作可能連20%都不到。

麻煩開(kāi)始了。

部署第一步是調(diào)用OpenAI API做OCR識(shí)別，需要先搞定API key。結(jié)果找項(xiàng)目、配權(quán)限繞了一大圈，Claude給出的API、模型名和調(diào)用方式還過(guò)時(shí)了，只能對(duì)著文檔反復(fù)修改。

好不容易跑通調(diào)用，又遇到嚴(yán)重的限速問(wèn)題——每10分鐘只能發(fā)幾次請(qǐng)求。

后續(xù)問(wèn)題接踵而至：

做圖像生成時(shí)，注冊(cè)Replicate API key又踩了同樣的坑；LLM給的調(diào)用方法過(guò)時(shí)，文檔未及時(shí)更新，API返回的流式對(duì)象連他和Claude都看不懂；對(duì)齊接口后又撞上限速，調(diào)試難以推進(jìn)。

上線環(huán)節(jié)更離譜：注冊(cè)賬號(hào)、連接GitHub時(shí)問(wèn)題不斷，日志里全是lint錯(cuò)誤（本地卻沒(méi)問(wèn)題），修好后網(wǎng)站仍打不開(kāi)。請(qǐng)教Claude和ChatGPT后，才發(fā)現(xiàn)是低級(jí)錯(cuò)誤——API key寫在.env.local文件里（該文件不會(huì)被提交），只能手動(dòng)去Vercel后臺(tái)補(bǔ)環(huán)境變量。

更意外的是，Vercel直接生成了公網(wǎng)鏈接，而項(xiàng)目還是私有倉(cāng)庫(kù)，尚未準(zhǔn)備好對(duì)外展示，產(chǎn)品就“被上線”了。

上線后問(wèn)題依舊：認(rèn)證、支付、域名、OAuth等多個(gè)平臺(tái)的配置讓卡帕西“麻了”。

卡帕西總結(jié)這段經(jīng)歷：

本地跑demo時(shí)，vibe coding確實(shí)很爽；但一旦要上線真正的應(yīng)用，整個(gè)過(guò)程就變得特別痛苦?。?！

他得出結(jié)論：讓沒(méi)有Web開(kāi)發(fā)背景的人用vibe coding從零做應(yīng)用，確實(shí)比過(guò)去快，代碼幾乎不是問(wèn)題。但部署、接服務(wù)、配環(huán)境時(shí)頻頻卡住，體驗(yàn)崩塌，問(wèn)題不在AI，而在工具鏈——這些部署工具是為專業(yè)開(kāi)發(fā)者設(shè)計(jì)的，普通人配合AI跑完整流程，工程鏈路就容易出bug。

基于這次經(jīng)歷，卡帕西提出建議：一體化平臺(tái)很重要，最好能打包整套部署能力，開(kāi)箱即用；開(kāi)發(fā)工具應(yīng)讓AI自行調(diào)用和配置；簡(jiǎn)單架構(gòu)（基礎(chǔ)前端+簡(jiǎn)單后端）更適合快速做應(yīng)用；很多應(yīng)用不需要堆代碼，應(yīng)該能一句話生成。

時(shí)隔一年多，卡帕西再談這個(gè)項(xiàng)目仍有感觸：

AI編程下半場(chǎng)：部署自動(dòng)化成新賽道

有問(wèn)題就有解法?？ㄅ廖鞲锌渴痣y題，是因?yàn)樗D(zhuǎn)發(fā)了一款試圖解決該問(wèn)題的產(chǎn)品——Stripe Projects。

這款產(chǎn)品由支付基礎(chǔ)設(shè)施公司Stripe聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Patrick Collison及其團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)。

Stripe Projects的目標(biāo)是：通過(guò)開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施總?cè)肟?，讓開(kāi)發(fā)者或AI agent用幾條命令搞定賬號(hào)注冊(cè)、托管、認(rèn)證、賬單等麻煩事，這與卡帕西對(duì)AI編程的理想設(shè)想高度一致。

事實(shí)上，除了Stripe Projects，近兩年也出現(xiàn)了不少優(yōu)化AI編程部署的產(chǎn)品：

比如Firebase Studio，官方稱能用AI Agent原型、開(kāi)發(fā)、測(cè)試、迭代并發(fā)布全棧AI應(yīng)用，將寫代碼、配后端、上線等環(huán)節(jié)整合到一個(gè)工作區(qū)。

再如Railway，主打“開(kāi)箱即用”，能自動(dòng)連接多服務(wù)模板，通過(guò)環(huán)境變量串起服務(wù)，減少手動(dòng)配置。

AI編程如今有點(diǎn)“魔幻”：一邊是Claude、Cursor幾分鐘生成前端頁(yè)面，另一邊是API key、配置等問(wèn)題連環(huán)暴擊。

身邊的例子也很直觀：比如OpenClaw，開(kāi)發(fā)網(wǎng)站前要不停調(diào)試卡bug的工具，還要設(shè)置繁瑣的API配置；若項(xiàng)目需24小時(shí)運(yùn)行，終端掉線頁(yè)面就完蛋，得反復(fù)修補(bǔ)。

這也難怪卡帕西的吐槽能引發(fā)網(wǎng)友共鳴。

期待未來(lái)能有更多省心的產(chǎn)品出現(xiàn)，甚至有一天不用寫提示詞，直接腦機(jī)接口搞定？（狗頭）

大家有什么看法？歡迎評(píng)論區(qū)聊聊～

參考鏈接：

[1]https://karpathy.bearblog.dev/vibe-coding-menugen/

[2]https://www.menugen.app/

[3]https://firebase.google.com/

本文來(lái)自微信公眾號(hào)“量子位”，作者：夢(mèng)瑤，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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