当前AI编程时代个人开发者的核心痛点——AI加速了编码，但加速了错误方向的编码。
以下为最新的实践经验和解决方案。
我基于最新的行业研究和一线开发者的血泪经验，梳理了一套反 fragile 的 AI 时代个人开发者生存框架。我们遇到的不是技术问题，而是生产关系失衡——AI 让你写的太快，但想的太少。
一、先根治「AI 垃圾代码」：从 Vibe Coding 到架构治理
你提到的「AI vidbecoding 写的都是垃圾代码」，这是目前 90% AI 辅助开发者的痛点。根据最新研究，这被称为 「理解债务」（Comprehension Debt）——代码提交的那一刻就成了「遗留代码」，因为你完全不理解 AI 的生成逻辑。
1. 强制性工程约束（不这样做必死）
不要直接让 AI 写业务代码，让它先写约束：
# .cursor/rules（必须设置的规则文件）
1. Always read @project-context.md before writing code
2. 禁止生成长度超过 50 行的函数，必须拆分
3. 所有 AI 生成代码必须经过以下检查：
- 是否存在胶水代码（直接连接两个 API 的临时脚本）？
- 是否与现有工具函数重复（DRY 检查）？
- 是否涉及 credentials/API keys 硬编码？关键动作：创建 project-context.md，包含数据库 schema、技术栈、架构决策和当前进展。 这能让 AI 从「盲人摸象」变成「按图索骥」。
2. SKILL 机制：把经验沉淀为「可复用组件」
参考得物技术的实践， 建立你的个人 SKILL 库：
- 复杂工具 SKILL：如「接入 Stripe 支付的标准流程」「Supabase 权限配置模板」
- 错误处理 SKILL：如「分布式锁冲突处理」「数据库乐观锁重试机制」
- 代码审查 SKILL：专门用于让 AI 自我审查的 prompt 模板
操作：每次解决一个技术难题后，花 10 分钟将解决方案写成 SKILL 文档。下次遇到类似场景，调用 SKILL 而非重新 prompt。
二、产品选择策略：逃离「做一个丢一个」的死亡循环
你「做一个丢一个」的根本原因是缺乏复利结构。个人开发者必须构建可叠加的资产，而不是线性的项目。
1. 产品方向矩阵（2025 年有效）
| 策略类型 | 具体方向 | 案例 | 可持续性评级 |
|---|---|---|---|
| 垂直 Micro SaaS | 细分 B2B 工具（如「合规检查员」「发票对账助手」） | Calmly Writer、MarkNote | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 开源核心 + 商业托管 | 基础功能开源，企业特性收费 | PostHog、Supabase | ⭐⭐⭐⭐ |
| AI Wrapper 进阶 | 不做简单套壳，做「垂直上下文层」（Vertical RAG） | 连接合同+天气+供应链数据的建筑行业 AI | ⭐⭐⭐ |
| 个人工作流的工具化 | 解决自己痛点的开发者工具 | Raycast 插件、Cursor 扩展 | ⭐⭐⭐⭐ |
致命陷阱警告：避免做「AI Wrapper 裸泳者」——如果只是给 GPT 套个界面，你没有护城河。必须构建 四层防御：
- 上下文层：行业专属数据（如你的 calendar 历史、特定格式文档）
- 工作流层：不只是生成，而是自动执行（System of Action）
- 数据飞轮层：用户越多，AI 越懂特定场景（反 churn 机制）
- 合规/信任层：处理敏感数据的能力（B2B 刚需）
2. 「开放核心」模式（解决烂尾的核心）
这是逃离「烂尾」的最佳实践：
- 开源版（免费）：解决 80% 用户的基础需求，建立社区
- SaaS 企业版（付费）：提供「团队协作」「私有部署」「API 集成」「专属客服」
为什么这样不烂尾？
- 开源代码是可复用的技术资产，即使产品失败，代码可以作为下一个项目的模块
- SaaS 收入强制你必须维护（客户付费了就不能跑）
- 社区反馈给你持续的外部动力
三、可复用架构设计：构建你的「个人技术中台」
不要再从零开始每个项目。建立一个模块化、可拔插的架构体系：
1. 技术栈标准化（个人开发者版）
// 你的「技术底座」应该包含：
1. **认证模块**：Supabase Auth / Clerk（不要自己写）
2. **支付模块**：Stripe 订阅管理 SKILL（可复用）
3. **邮件模块**：Resend + React Email 模板库
4. **数据库层**：PostgreSQL + Prisma（类型安全）
5. **AI 层**：封装好的 OpenAI/Claude SDK + 重试机制
6. **部署层**：Docker + Coolify / Railway（一键部署）规则：新项目的第 0 天，直接复制这些模块，不做技术选型纠结。
2. 代码生成策略：「标准化工具 + AI 创意组合」
不要问 AI：「给我写一个用户登录功能」（会产生垃圾代码）
应该问 AI：「基于我的 auth-module-v2 标准，生成一个集成 Google OAuth 的登录流程，使用我已有的 errorHandler SKILL」
架构流程：
需求描述 → AI 拆解 → 调用标准化模块 → 生成符合架构规范的代码 → 自动测试3. 对抗「上下文坍缩」
当你项目超过 5000 行代码，AI 会开始「失忆」：
- 文件长度红线：任何文件超过 500 行必须拆分（AI 修改大文件时会破坏无关逻辑）
- 架构文档强制同步：每 3 天运行一次
git diff分析，更新project-context.md - 模块化隔离：AI 生成的业务逻辑必须封装在「沙盒函数」内，避免污染核心架构
四、完成度管理：从「玩具」到「可持续产品」
1. 设定「完成度状态」机制（借鉴游戏化）
给你的项目设置明确的状态标签，防止无限「新建文件夹」：
| 状态 | 定义 | 退出标准 |
|---|---|---|
| 验证期 | 解决自己的问题 | 连续自用 7 天无大 bug |
| MVP 期 | 可解决他人问题 | 获得 3 个非朋友付费用户 |
| 产品化 | 可稳定运行 | 有自动化部署 + 监控 + 回滚 |
| 规模化 | 可持续收入 | MRR > 1000 美元 |
规则：一个项目进入「产品化」阶段前，禁止开新项目。
2. 时间分配策略（反碎片化）
- 20% 时间：探索新技术/玩具项目（满足好奇心）
- 50% 时间：维护现有产品的「数据飞轮」（优化 SEO、自动化、客户成功）
- 30% 时间：基于现有产品做「侧向扩展」（利用同一技术底座开发细分功能）
3. 财务可持续性检查
采用Indie Hacker的黄金公式：
- LTV（客户生命周期价值）> 3 × CAC（获客成本）
- 每月维护时间 < 20 小时（否则就是另一份全职工作，无法并行发展）
五、给你的行动清单（按优先级）
本周立即执行：
- 选一个你「做了一半」的项目，创建
project-context.md和.cursor/rules - 列出你重复写过 3 次以上的代码，封装成 SKILL 文档
- 从现有代码中提取可复用的「技术底座」模块，建立个人 monorepo
本月目标：
- 确定一个采用「开放核心」模式的产品方向（解决自己的痛点优先）
- 删除/归档所有「验证期」超过 3 个月却无付费的项目（沉没成本不是成本）
- 部署第一个有监控和自动回滚的「成品」（即使功能很简单）
长期原则：
- 不复用的代码不写：每个功能都考虑能否成为下一个项目的模块
- 不付费的用户不追：免费用户反馈 noise 太多，聚焦愿意付 9 美元/月的人
- 不理解的功能不 merge：AI 生成的代码必须能向「未来的自己」解释清楚
AI 不是你的代笔，而是你的 amplifyer。如果你输入的是混乱的需求，它放大 10 倍产出；如果你输入的是严格的架构约束，它放大 10 倍效率。个人开发者的护城河，不在于写代码的速度，而在于架构设计的纪律性和技术资产的复用率。
