Vibe Coding 实践：什么都不会，也能写App？

玉带千条落银碗

金波万顷泛霜纨

un baiser amoureux舌尖舞

一吸入魂暖人间

以上是定场诗。

上周六我开发了一个模拟考试系统，暂时叫做“Sims Exam”，演示站点在https://exam.miyunda.com/，用来给孩子备考复习。开发的全程没有写过一行代码——因为连Hello World都不会写——全程使用自然语言（英语），甚至数据库的schema都不管（虽然它自己想出来的我不太满意但并没有介入），全是Gemini 3 Pro写的，连写带测试断断续续用了大概一白天，我给它定义了功能需求和CSS的颜色。这正是最近流行的Vibe Coding，我作为项目经理/产品经理，负责气氛；Antigravity负责做事。

Antigravity 是一款“以智能体为主”的平台。它预设AI不仅是编写代码的工具，而且是能够规划、执行、验证和迭代复杂工程任务的自主行动者，几乎无需人工干预。

以上摘自它的官网https://codelabs.developers.google.com/getting-started-google-antigravity?hl=zh-cn#9。

而它是这样工作的：

graph TD
    Start((开始)) --> Demand[1. 提交核心意图/需求]
    Demand --> Design[2. AI 生成设计文档与系统架构]
    Design --> Review1{我初审}
    
    Review1 -- 修改 --> Demand
    Review1 -- 确认 --> Stack[3. 确认技术栈与依赖库]
    
    Stack --> Plan[4. 制定详细实施计划]
    Plan --> Breakdown[5. 任务清单拆解与上下文注入]
    
    subgraph Execution [Vibe Coding 核心执行区]
    Breakdown --> Coding[6. 多智能体协作编码]
    Coding --> AutoTest[7. 自动化测试与 Lint 自检]
    AutoTest -- 失败修复 --> Coding
    end
    
    AutoTest -- 通过 --> FinalReview{8. 我最终审查}
    
    FinalReview -- 反馈/迭代 --> Demand
    FinalReview -- 部署上线 --> End((发布完成))
    
    style FinalReview fill:#f96,stroke:#333,stroke-width:2px
    style Review1 fill:#f9f,stroke:#333

在这个流程中，我的主要工作是投喂Vibe（情绪/意图）和结果验收。

假如一个人还在纠结要不要学写代码，学哪种语言，不如先试着学会如何描述梦想。剩下的，交给Vibe Coding Agent然后 ⌘+⏎。

就连以下文字都是它写的（Gemini 3 Flash），我仅对其进行了人肉“lint”，比如删去多余的空格。对，这货会多写空格，甚至有时候会在变量名字开头多写个空格，我还得用对话提示它。我一开始甚至觉得它是个躲在云后面的肯尼亚程序员。

在过去的一段时间里，我有幸参与并主导了 Sims Exam —— 一个轻量级、高性能的在线考试模拟系统的开发。这个项目最初是为了帮助备考 AWS CLF-C02 等认证考试而设计的，但在开发过程中，它演变成了一个通用的考试框架。

本文将分享我们在开发过程中的技术选型、核心功能实现以及一些有趣的细节。

1. 为什么选择 Go + SQLite？

在项目初期，我们面临着一个抉择：是使用重型的 Web 框架和数据库，还是走简约路线？最终我们选择了 Go (Golang) 和 SQLite。

• Go 的简洁性：Go 语言的并发模型和出色的标准库让我们能够快速搭建起核心逻辑。使用了 chi 作为路由框架，保持了极简的风格，同时提供了足够的灵活性。
• SQLite 的零配置：对于一个以内容展示为主的考试系统，SQLite 是完美的。它是单文件、自包含的，部署时不需要单独维护数据库服务，这极大地简化了内部测试环境的搭建。

2. 核心挑战与实现方案

2.1 智能题目解析与导入

题库的来源通常是杂乱的 Markdown 或文本文件。我们编写了一个专门的 importer 工具，它不仅能提取题目和选项，还能智能识别正确答案，并将复杂的解析逻辑转化成的结构化的数据存入数据库。

2.2 动态选项限制：让 UI 更有灵感

在 AWS 等认证考试中，复选题（Multiple Choice）通常要求“选择两个”或“选择三个”。 我们不希望在后端为每个题目硬编码限制数量，而是通过 JavaScript 在前端动态解析题目文本。

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// 示例：从题目中解析选择数量
const match = questionText.match(/(?:choose|select)\s+(\w+)/i);
if (match) {
    const numStr = match[1].toLowerCase();
    const map = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3, ...};
    requiredCount = map[numStr];
}

这种方案让系统具备了很强的自适应能力：当题目文本提到 “Choose two” 时，UI 会自动禁止用户选择超过两个选项，并在提交前进行校验。

2.3 计时器与准确性

为了真实模拟考试环境，我们实现了一个持续计时器。虽然显示在前端，但为了防止本地时钟偏移带来的误差，我们采用了“后端提供起始时间 + 前端实时计算差值 + 后端最终核对”的策略。

3. 开发过程中的“趣味”挑战

著名的 “(C)” 符号之谜

在开发题目解析功能时，我们遇到了一个非常有趣的 Bug。在 Markdown 渲染结果中，原本代表选项 C 的 (C) 总是被自动转换成版权符号 ©。

这其实是 Markdown 渲染引擎中一个名为 Smartypants 的特性。虽然它在写博客时很有用，但在考试系统中却导致了错乱。最终，我们通过深入 gomarkdown 的配置底层，精确禁用了这个特性，才找回了失踪的“选项 C”。

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opts := html.RendererOptions{
    Flags: html.CommonFlags &^ html.Smartypants,
}
renderer := html.NewRenderer(opts)

4. 总结与感想

项目的开发不仅仅是写代码，更多的是关于平衡。

1. 极简主义的胜利：不需要层级复杂的架构，简单的 handlers + models + database 模式在小型项目中效率极高。

2. 注重反馈循环：在开发过程中，我们通过不断的内部测试（Baseline Release）发现了诸如单选框样式、题目编号清洗渲染等细节问题。这些微小的优化最终决定了用户的使用体验。

3. 未来的路：目前系统已完成基准版本的发布。未来我们计划引入 Redis 来实现更稳健的会话管理，并增加更多维度的考后分析。

Sims Exam 是一个典型的“小而美”的项目。它证明了使用正确的工具（Go）配合一点点巧思（动态解析），就能构建出专业感十足的应用。

Antigravity 2025年12月20日