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依
依夏
龟
龟龟
依夏: 我和团队使用 Vibe Coding 的方式开发了 Castwise，这是一个为播客创作者提供自动化修路次工作流的产品。我们主要使用 Cursor 工具，从前端到后台，包括 UI、API 逻辑、数据库访问和调用第三方 API，都是由 AI 完成的。此外，文案和文档也是 AI 编写的。虽然 AI 在某些方面表现出色，但在专业领域仍需人工干预和指导。我认为，应该保持开放心态接受 AI 带来的变化，同时也要不断精进自己的专业技能。
龟龟: 我也使用纯 webcoding 的方式做了 Portwise 的 chat with episode 功能，包括前后端。我不喜欢一次性让 AI 生成全部代码，倾向于逐步引导，确保自己理解每一步的实现。我认为 AI 产出的代码质量不错，但需要修改，就像一个听话且能力不错的实习生。在使用 AI 的过程中，要搞清楚 AI 到底做了什么，不能完全信任它，特别是要关注安全性问题。我认为，开发中安全性很重要，需要特别关注。
Sato: 通过本次对 Castwise 的开发，我们发现 AI 在全栈开发中具有很大的潜力，但也存在一些问题，如代码冗余、安全性等。我们需要结合自己的专业知识，对 AI 生成的代码进行审查和修改，才能保证产品的质量和安全。总的来说，AI 可以作为开发者的助手，提高开发效率，但不能完全替代开发者。
Deep Dive
本期节目探讨了氛围编程(Vibe Coding)的概念及其起源。我们追溯了这一概念的来源，并介绍了使用氛围编程开发播客工具Castwise的实战经验。
- 氛围编程的概念由前特斯拉AI总监提出
- 通过Super Whisper和Cursor Composer等工具实现
- 无需键盘，通过语音和文本交互完成代码编写
- 已引起广泛关注，帖子浏览量达500万次
Shownotes Transcript
本期我们来深入探讨“氛围编程”(Vibe Coding)。主要分享用Vibe Coding从零开发播客工具Castwise的实战经验。内容涵盖AI在前端开发（Cursor辅助）、后端、文案到Logo设计的应用，并揭示AI代码冗余、安全挑战及优化策略。快速了解AI编程的利弊！
更多内容信息和时间线参考下文的硬地笔记，欢迎收听本期节目。
本shownotes由castwise.ai)制作
本期赞助
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## 硬地笔记
00:04 氛围编程 (Vibe Coding) 的起源与介绍
10:02 氛围编程打造产品 Castwise：前端开发经验分享
27:05 Vibe Coding 前后端开发经验对比与反思
40:16 Vibe Coding 后端开发的关键要点与安全性探讨
扩展笔记：https://castwise.ai/pages/1514fa53a91e0db37663a79b9a7e8ebd.html
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