Loading... # 前言：从 AI 的“使用者”到“旁观者” 作为一个从 GPT-3.5 时代就开始折腾的大模型老玩家，我尝试过向量数据库（Embedding）、图数据库（Neo4j）以及各种基于 LangChain 的 Agent 搭建。我的初衷始终未变：**AI 是辅助，人是主导。** 说实话，初听 Claude Code 时，我内心是有些不屑的：觉得它不过是在 CLI（命令行接口）上套了个大模型的外壳，换汤不换药。直到今天，我突发奇想，拿出了那个被我搁置已久的“烂尾”项目。 # 痛点：被长上下文和复杂框架拖垮的初衷 那是一个基于 **Tauri** 的局域网互传工具。当时选型看中了 Tauri 的性能，但我对 Rust 的网络框架几乎零基础。 以往尝试用 GPT 对话来写，效果并不理想： * **上下文丢失**：一旦代码规模稍微上去，GPT 就会开始“胡言乱语”，逻辑断层。 * **调试地狱**：由于我不懂 Tauri 的底层原理，面对 AI 生成的报错代码，我很难通过对话引导它修正。 最终，这个项目由于“无法运行”而被我无限期搁置。 # 惊喜：一个小时，从“死灰复燃”到“完美运行” 今天我试着把这个摊子丢给了 Claude Code。我的角色发生了一个微妙的变化——我不再是写代码的工人，而是一个 **“懂技术的 PM”**。 令我震惊的是，Claude Code 展现出了极强的**自主性**： 1. **底层理解力**：它对 Tauri 这种相对新颖且复杂的框架理解极深，写出的 Rust 代码非常丝滑。 2. **闭环操作**：它不只是吐出代码片段，而是直接在文件系统中进行读写、构建和调试，完全没有卡点。 3. **效率奇迹**：在一个小时内，它帮我完成了所有底层逻辑的重构。这种体验和单纯的“聊天写代码”完全是两个次元。  # 思考：当技术门槛被“Skills”彻底抹平 最近 Claude 引入了 **Skills** 机制，可以按需加载规划模块。这让我意识到，未来技术开发的范式正在剧变： * **程序员的转型**：我们不再需要死记硬背语法或踩坑，而是转向**任务调度与逻辑审核**。 * **开发者的平民化**：如果 AI 能解释清楚每一个技术细节，普通人或许真的能通过对话，从零构建出复杂的软件产品。    # 总结 如果早几年有这样的工具，我的技术路线可能会少走很多弯路。现在，AI 不仅仅是在帮我写代码，它更像是一个拥有无穷知识库且具备执行力的“超级搭档”。 顺带一提，这个被 Claude Code 复活的项目我已经开源到了 GitHub，感兴趣的朋友可以去看看： 🔗 [https://github.com/SnowWarri0r/lan-transfer](https://www.google.com/search?q=https://github.com/SnowWarri0r/lan-transfer) Last modification：January 29, 2026 © Allow specification reprint Support Appreciate the author AliPayWeChat Like 如果觉得我的文章对你有用，请随意赞赏
