公告：面向AI编码代理的即时Prisma Postgres

有局限的“心流编程”

“心流编程”（vibe coding）——向AI描述你想要的东西，让它生成代码——的概念已经俘获了开发者的想象力。其结果令人印象深刻：功能原型从简单描述中实现，复杂算法无需与语法搏斗即可实现，以及无需费力调整CSS即可组装UI。

但任何尝试过这种方法的开发者都不可避免地会遇到其局限性。经过几轮提示后，最初的干净实现往往变得难以驾驭。细微的错误悄然出现，解决起来越来越困难。轻松开发的承诺被熟悉的挫败感所取代——现在又因不是自己编写的代码而加剧。

2025年的现实是，开发者仍然需要理解他们正在发布的AI代码。AI可以显著加速开发，但它（目前）还不能取代使应用程序健壮和可维护的关键思维和系统设计技能。

那么，在利用这些强大的新工具的同时，构建全栈应用程序的最佳方法是什么？

了解AI工具光谱

AI编码工具存在于一个抽象光谱中，每种工具提供不同级别的帮助和控制。选择哪种工具取决于你自己的经验和个人目标。

让我们仔细看看抽象级别以及如何放置最流行的AI软件开发工具。

低级别：AI辅助代码编写

抽象阶梯的底部是那些在不改变你基本工作流程的情况下帮助你更有效地编写代码的工具。

• Claude Code：一个与你的终端集成的AI助手，扮演一个响应自然语言的结对程序员。
• Windsurf/Cursor：专门围绕AI辅助构建的IDE，在改善编码体验的同时让开发者保持完全控制。
• GitHub Copilot：一个与VS Code捆绑的“AI结对程序员”。

这些工具通过直接集成到开发者熟悉的工具和工作流程中来辅助编写代码。它们特别适用于生成样板代码、编写胶水代码（如基本的CRUD操作或DTO）或实现测试等工作流程。

中级别：提示优先，可访问代码库

光谱的中间部分是由将提示作为主要接口但允许你直接访问修改生成代码的工具组成。这通常通过将你的代码“弹出”到一个GitHub仓库中来实现，你可以在需要时进行手动更改。

这类工具的例子有：co.dev、Lovable、v0、Replit、Bolt等。

这些方法在将大部分工作交给AI处理的同时，在需要时保持精确控制之间取得了平衡。

高级抽象：“无代码”AI平台

最高抽象级别是那些在过去几年中出现的“无代码”应用程序构建工具的演变平台。

• Bubble.io：一个带有AI辅助的可视化编程平台。
• Glide：通过AI驱动的功能从电子表格创建应用程序。
• Gamma：通过自然语言构建交互式演示和轻量级应用程序。

尽管这些工具最大限度地提高了简单用例的生产力，例如基本的CRUD应用程序或定义明确的单任务应用程序（如待办事项应用、国际象棋游戏或个人例程跟踪器），但它们也不提供任何直接定制代码的途径，因此不适用于具有更复杂要求的应用程序。

代码与基础设施：AI无能为力的地方

尽管AI在生成代码方面变得非常强大，但应用程序开发中有一个关键组成部分是它无法替代的：你的代码将运行的计算基础设施以及存储基础设施。

无论你AI生成的应用程序工作得多么好，它仍然需要一个实际运行的地方。你需要

• 可靠执行代码的计算资源
• 具有适当保证来维护你数据的存储系统
• 安全连接组件的网络基础设施

Vercel等平台提供计算基础设施并使你的应用程序部署变得容易——然而，你的应用程序仍然需要与数据库通信。

运行在重量级操作系统上的传统数据库由于其高资源消耗、配置开销和缓慢的冷启动，不适合AI软件开发的现代时代。

Prisma Postgres：为AI开发时代设计的数据库

这就是像Prisma Postgres这样的解决方案提供特别价值的地方！Prisma Postgres是首个基于高效unikernel构建的无服务器数据库，旨在单台机器上运行数千个实例。

它提供了开发者所需的可靠性，而没有AI无法抽象的运维复杂性。当AI帮助你更快地进行代码生成时，你需要跟上速度的基础设施——可扩展、按需且需要最少配置。

要试用Prisma Postgres，只需在你的终端中运行此命令

Prisma Postgres还通过模型上下文协议（MCP）直接与你喜欢的LLM和AI编码环境集成。

只需使用此JSON片段将其添加到你所需AI工具的MCP配置中

在Prisma Postgres文档中了解更多信息。

何时使用AI？

尽管AI在编写代码方面已经变得非常强大，但它（目前）还没有取代开发者。了解AI擅长之处以及人类专业知识仍然至关重要之处，是有效使用AI工具的关键。

让我们看看几个用例和场景，低抽象谱系的AI工具（如Cursor、Windsurf、GitHub Copilot等）非常适合这些场景。

例行且单调的任务/胶水代码

像实现CRUD操作、设置身份验证流程或创建标准API端点等任务遵循AI可以可靠复制的既定模式。这些是委托给AI助手的完美候选者，让你能够专注于开发的更具创意性的方面。

按规范编码

当你拥有清晰的需求和规范时，AI可以有效地将它们转化为可用的实现。这对于具有明确输入、输出和行为的功能尤其如此。

快速原型制作

AI在快速创建功能原型以演示概念和验证想法方面表现出色。在探索想法或与用户测试新功能时，AI生成的代码可以显著加速反馈周期，即使你打算为生产重构或只是使用低质量的“一次性代码”构建初始版本。

你仍然需要理解你的代码（目前！）

AI代表了编程抽象阶梯的下一步——从机器码到汇编语言到高级语言到框架，现在到自然语言接口。管理先前转换的相同规则也适用于此

• 更高的抽象可以提高生产力：用自然语言描述功能比逐行编写它们更快。
• 但抽象存在漏洞：当事情出错时（而且它们会出错），理解抽象之下发生的事情变得至关重要。
• 调试复杂性不会消失：随着你指定的内容与实现的内容之间的差距扩大，它通常会增加。

最有效的开发者将AI视为一个强大的工具，而不是理解的替代品。他们使用AI加速开发，同时保持对生成代码的足够了解，以便及时调试、优化和维护它。

结论

在AI时代构建全栈应用程序并非盲目通过提示生成代码，而是要找到AI加速与人工监督之间的正确平衡。

这个新时代最成功的开发者将是那些

• 在保持架构控制的同时，将AI用于适当的任务
• 选择与AI加速开发相辅相成的基础设施
• 理解他们发布的AI代码，即使他们不是自己编写每一行
• 使用像Prisma ORM这样的类型安全工具，为人类和AI编写的代码提供防护

随着AI能力的不断发展，这种平衡将会发生变化。但目前，成功的秘诀在于将两者的优点结合起来：人类开发者的创造力和判断力与AI助手的速度和模式识别能力。