从零基础到AI驱动的应用开发者：我如何在两周内打造一款幻想体育应用

我并没有以传统的方式编写代码，而是使用了 AI 工具、不同的 IDE、公共 API，以及大量的试错。所以，这算什么呢？一个“生成 AI 编程者”？也许吧。老实说，我也不知道。但我知道的是，凭借 Python 后端、Next.js 前端和 Supabase 数据库，我实现了这一切——这是我一年前无法做到的。

开始：投身火海

上个赛季，我用 Google Apps Script、Forms 和 BallDontLie API 粗略地拼凑了一个幻想 NBA 游戏的版本。它能用，但非常零散。到了季后赛时，我想要一个更干净的版本，于是我在 Bubble 上拼凑了一个应用，借助 ChatGPT 的帮助，但仍然显得杂乱。我需要更好的东西。

快进到这个赛季：距离 NBA 开赛还有两周，Bubble 删除了我的保存点。我的 API 也无法使用。我意识到，虽然无代码平台非常适合 MVP，但它们限制了你，因为它们拥有代码，而你只能听任摆布。扩展也很困难。

所以，我想，“算了，还是自己动手吧。”

我的 AI 之旅开始了

我从 V0 开始，它根据提示生成前端代码。它给了我所需的骨架 UI：阵容构建器、注册流程、联赛和排名页面。我使用 Replit 来测试代码，因为在浏览器中启动非常简单，无需在本地设置任何东西。

然后我达到了 Replit 的开发时间限制——每月 25 美元？不，谢谢。

我把项目转移到 Cursor，但并没有用太多。GPT 和 Claude 更适合生成我需要的代码。最终，我转向 VSCode，以获得更多控制权。

构建应用：试错与迭代

这个过程完全是关于数量：测试、迭代、调试和重复。总的来说，我进行了：

• 81 次长长的聊天 与 ChatGPT（o1 和 4.0）
• 37 次聊天 与 Claude 3.5

起初，我对自己在做什么并不太理解，但 AI 为我分解了这些。GPT 更适合生成大块代码，而 Claude 则适合简洁的互动（有时 GPT 的回答太长）。我使用 GPT-o1 进行架构和概念工作，然后用 Claude 进行设计。虽然 Claude 很快就限制了我的问题（即使在他们的付费计划中），但 GPT 让我觉得提问没有限制。

AI 进行了编码，但我负责解决问题：优化提示（Notion 笔记 + 4o 更好地框定我的问题）、测试、迭代和调试。举个例子，我甚至不知道“npm run dev”会在不杀死本地主机的情况下自动更新！

真正的挑战：NBA API

BallDontLie API 无法处理我所需的流量。于是我转向了一个新的 NBA API，把压缩文件放入 GPT-4，让它分析我游戏所需的端点和功能。从那里，我构建了一个 Flask 服务器来进行 HTTP 调用，将球员统计数据填充到我的 Supabase 数据库，并触发每周的选拔得分。Supabase 函数处理了繁重的工作，从更新球员得分到管理数据。一个星期前我甚至不知道什么是 Flask 服务器。

反思：如今的编码者到底是什么？

再说一次，我不会称自己为传统的编码者。我并没有写每一行代码。我不一定像编码者那样思考。AI 为我做了这些。但我知道我想要什么，我是那个在优化、测试和确保一切正常工作的人。也许这就是未来——像我这样的人，不需要了解编码的每一个细节，但仍然可以用 AI 构建真实的产品。

结束语：我学到了什么，接下来会怎样

整个项目花了我两周的时间进行调试和测试（每天超过 10 小时），但我构建了一个可用的东西。游戏已经上线，我已经在与 20 多个用户进行迭代。

这个应用，Hoop'd Fantasy，是一个每周的 NBA 幻想选拔游戏。如果你有兴趣合作——无论是改进这个项目、构建新东西，还是只是讨论想法——请联系我！