新智元报道
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91岁爷爷挑战AI编程
John最初在Kansas电力公司担任电气工程师，后来在Oklahoma经营一家五金店。期间，获得了飞机机械师证。后来他回到Kansas，重返工程领域，在1980年代成为部门第一个学习AutoCAD的人，还培训了其他人。他还参与了美国最早的地下光纤项目之一。退休后，他被请回来在Kansas和Provo协助启动Google Fiber项目。现在，91岁的John还在用AI智能体编程。就像所有的技术同行现在做的那样，他让Claude创建了需求文档，然后把它发给了Replit。从一个非常笼统的问题开始「如何创建路线图」，然后针对具体项目问了足够多的问题。根据一堆手写的流程来运行这个活动，然后问Claude，如何把这些变成软件？他为MVP确定了核心功能，包括管理员界面、通行证生成，还有数据管理，和Claude一起完成了产品工作。「把Claude整理出来的内容复制了一下，然后粘贴进了Replit，然后它就开始跑了。」速度之快，简直不敢相信。在侧边栏上，有文档（docs）、数据迁移（migrations），还有生成的静态资源文件（static assets）。首先，以系统管理员的身份登录，进入这个名为LBC的多租户实例。在这里能看到所有已经注册的参与者，这些注册通常是由本地教会来完成的。然后还有报表功能。在报表中，可以看到人口统计数据，也就是所有要来教会、来参加活动的人员信息。它会列出姓名、地址、电话号码，以及他们会带多少人来。这些数据会按姓氏的字母顺序排列，可以提前把这份报表打印出来，以了解有哪些人来参加活动。还有一个服务使用情况的报表，它会列出使用食物发放（pantry）的人数、理发服务的人数等。当人们注册时输入他们的车辆识别号（VIN number），系统就会生成一个机油使用报告，说明这个项目需要准备什么型号的机油滤清器，以及需要多少个。传统的业务流程自动化工具正在瓦解，如孤立的低代码平台、过时的流程管理系统，和彼此脱节的API管理工具。这不仅仅是任务执行，还包括API、微服务、数据管道、人工干预操作，甚至是自主智能体（autonomous agents），能轻松构建、测试和调试复杂的工作流，添加人工审批流程，自动化后台处理，并在企业级规模上编排智能体工作流，同时保持企业级的安全性、合规性与可观测性。
用Replit构建复杂程序
接下来看看和Replit的实际对话，看它是怎么一步步构建这些功能的。大概在几周前，他说想添加一个功能：本地管理员登录时，系统生成一个志愿者名单。用现有的权限规则逻辑，填写了一个输入页面，然后系统就会根据提供的信息生成所需的数据。有趣的一点是，它的自主性很强，不需要频繁地来回交互。它会一次性帮你完成大量的工作。使用技巧是把它当作人来聊天，像跟人说话一样和它交流。到目前为止，最复杂的情况是，它总是在生产环境中运行不正常。在开发环境中一切都正常，但到了生产环境就不行了，这真的很让人沮丧。生产环境中的功能是，给参与者发送一封确认他们已注册的邮件，并在邮件中附上他们的护照PDF，这样就可以在家自己打印，而不需要在活动现场打印。可是在生产环境中，这个PDF附件总是无法发送成功。他花了两三天的时间来排查，终于在前几天把它修好了。爷爷在这里完全不知道这个系统该长什么样、该怎么做，结果AI就自己帮他实现了，而且运行得很好。开箱即用的集成方式，对用户来说非常友好，能轻松扩展各种技术功能，而不需要做太多研究或做技术选型。很多其他vibe coder分享，其中一条常听到的建议就是：要保持开放的心态。真正的软件工程师可能不会那样写，但它照样跑起来了。
花费仅350美元
John用的是Claude的免费版本。到目前为止，Replit大概花了350美元。在最开始的两天里，程序基本就跑起来了，当时只花了25到50美元左右。整个程序跑起来，总共花了171美元。如果让程序员来做，可能得花上六个月，而现在两天内就完成了。软件工程师应当心怀恐惧，在短短几天、几周内，就构建出了这么令人印象深刻的软件，成本只有170美元。
现在教会可以服务更多人，志愿者的效率也更高了，大家不用再为各种纸质流程而焦虑。负责活动的牧师们已经准备好了，只要能把它顺利跑起来，他们就马上开始用。文章原文
