釋出：面向 AI 程式設計代理的即時 Prisma Postgres

限制下的“Vibe 程式設計”

“Vibe 程式設計”——即向 AI 描述你的需求並讓它生成程式碼——這一概念已激發了開發人員的想象力。其成果令人印象深刻：從簡單描述中實現的可用原型，無需與語法搏鬥即可實現的複雜演算法，以及無需繁瑣的 CSS 調整即可組裝的使用者介面。

然而，任何嘗試過這種方法的開發人員都不可避免地會遇到其侷限性。在幾輪提示之後，最初簡潔的實現往往會變得難以駕馭。細微的錯誤悄然出現，變得越來越難以解決。輕鬆開發的承諾被熟悉的挫敗感所取代——現在又因為程式碼不是自己編寫的而更加複雜。

2025年的現實是，開發人員仍然需要理解他們交付的程式碼。AI 可以顯著加速開發，但它（尚未）能取代使應用程式健壯和可維護的關鍵思維和系統設計技能。

那麼，在利用這些強大的新工具的同時，構建全棧應用程式的最佳方法是什麼？

理解 AI 工具的譜系

AI 程式設計工具存在於一個抽象的譜系中，每種工具都提供不同程度的輔助和控制。選擇哪種工具取決於你自身的經驗和個人目標。

讓我們仔細看看這些抽象級別，以及如何定位最流行的 AI 軟體開發工具。

低層級：AI 輔助程式碼編寫

在抽象層級的底部，是那些幫助你更高效地編寫程式碼而無需改變你基本工作流程的工具。

• Claude Code：一種與你的終端整合的 AI 助手，充當響應自然語言的結對程式設計師。
• Windsurf/Cursor：專門圍繞 AI 輔助構建的 IDE，在提高編碼體驗的同時，讓開發人員保持完全控制。
• GitHub Copilot：VS Code 中自帶的“AI 結對程式設計師”。

這些工具透過直接整合到開發人員熟悉的工具和工作流程中來協助編寫程式碼。它們對於生成樣板程式碼、編寫膠水程式碼（如基本的 CRUD 操作或 DTO）或實現測試等工作流程特別有用。

中層級：提示優先且可訪問程式碼庫

譜系的中部是由那些以提示作為主要介面，但允許你直接訪問和修改生成程式碼的工具組成。這通常透過將你的程式碼“彈出”到一個 GitHub 倉庫中來實現，你可以在其中根據需要進行手動更改。

這類工具的例子有：co.dev, Lovable, v0, Replit, Bolt 等。

這些方法在將大部分工作交給 AI 的同時，在需要時保持精確控制之間取得了平衡。

高層級抽象：“無程式碼”AI 平臺

在最高抽象層級，是過去幾年出現的“無程式碼”應用構建工具的演變而來的平臺。

• Bubble.io：一個帶有 AI 輔助的視覺化程式設計平臺。
• Glide：利用 AI 驅動功能從電子表格建立應用程式。
• Gamma：透過自然語言構建互動式簡報和輕量級應用程式。

雖然這些工具在簡單用例中（如基本的 CRUD 應用程式或定義明確的單任務應用程式，如待辦事項應用、國際象棋遊戲或個人日程跟蹤器）能最大限度地提高生產力，但它們不提供直接自定義程式碼的途徑，因此不適用於需求更復雜的應用程式。

程式碼與基礎設施：AI 無法提供幫助之處

儘管 AI 在生成程式碼方面變得非常強大，但應用程式開發中有一個關鍵元件是它無法替代的：你的程式碼將執行的計算基礎設施，以及儲存基礎設施。

無論你的 AI 生成的應用程式執行得多好，它仍然需要一個實際執行的地方。你需要

• 能夠可靠執行你程式碼的計算資源
• 能夠以適當保證維護你資料的儲存系統
• 能夠安全連線你元件的網路基礎設施

像 Vercel 這樣的平臺提供了計算基礎設施，使你的應用程式部署變得容易——然而，你的應用程式仍然需要與資料庫通訊。

執行在重量級作業系統上的傳統資料庫由於其高資源消耗、配置開銷和緩慢的冷啟動，不適合現代基於 AI 的軟體開發時代。

Prisma Postgres：為 AI 開發時代設計的資料庫

這正是像 Prisma Postgres 這樣的解決方案提供獨特價值的地方！Prisma Postgres 是首個基於高效的 unikernels 構建的無伺服器資料庫，旨在單臺機器上執行數千個例項。

它提供了開發人員所需的可靠性，同時避免了 AI 無法抽象的運營複雜性。當 AI 幫助你在程式碼生成上更快時，你需要能夠跟上步伐的基礎設施——可擴充套件、按需提供且只需最少配置。

要試用 Prisma Postgres，只需在你的終端中執行此命令

Prisma Postgres 還透過模型上下文協議 (MCP) 直接與你喜愛的 LLM 和 AI 編碼環境整合。

只需使用此 JSON 程式碼片段將其新增到你所需 AI 工具的 MCP 配置中

在 Prisma Postgres 文件中瞭解更多資訊。

何時使用 AI？

儘管 AI 在編寫程式碼方面變得異常強大，但它（尚未）取代開發人員。瞭解 AI 的優勢所在以及人類專業知識仍然至關重要之處，是有效使用 AI 工具的關鍵。

讓我們來看看幾個用例和場景，低抽象層級的 AI 工具（如 Cursor、Windsurf、GitHub Copilot 等）非常適合這些場景。

日常和單調任務 / 膠水程式碼

諸如實現 CRUD 操作、設定身份驗證流程或建立標準 API 端點之類的任務都遵循既定的模式，AI 可以可靠地複製它們。這些是委託給 AI 助手的完美選擇，讓你能夠專注於開發的更具創造性的方面。

按規範編碼

當你有清晰的需求和規範時，AI 可以高效地將它們轉化為可用的實現。對於輸入、輸出和行為都明確定義的功能尤其如此。

快速原型設計

AI 在快速建立功能原型以演示概念和驗證想法方面表現出色。在探索想法或與使用者測試新功能時，AI 生成的程式碼可以顯著加速反饋週期，即使你計劃為生產環境進行重構，或者只是用低質量的“一次性程式碼”構建一個初始版本。

你仍然需要理解你的程式碼（目前！）

AI 代表著程式設計抽象階梯上的下一步——從機器程式碼到組合語言到高階語言到框架，現在是自然語言介面。支配先前過渡的相同規則也適用於此：

• 更高抽象級別可提高生產力：用自然語言描述功能比逐行編寫更快。
• 但抽象存在洩漏：當出現問題時（而且它們會），理解抽象之下發生的事情變得至關重要。
• 除錯複雜性不會消失：隨著你指定的內容與實現之間差距的擴大，它通常會增加。

最有效的開發人員將 AI 視為一個強大的工具，而不是理解的替代品。他們利用 AI 加速開發，同時對生成的程式碼保持足夠的瞭解，以便隨著時間的推移對其進行除錯、最佳化和維護。

結論

在 AI 時代構建全棧應用程式並非盲目透過提示生成程式碼——而是要找到 AI 加速與人工監督之間的恰當平衡。

在這個新時代最成功的開發人員將是那些：

• 在適當的任務中利用 AI，同時保持架構控制
• 選擇與 AI 加速開發相輔相成的基礎設施
• 理解他們交付的程式碼，即使並非每一行都由自己編寫
• 使用像 Prisma ORM 這樣的型別安全工具，為人工和 AI 編寫的程式碼提供安全保障

隨著 AI 能力的不斷發展，這種平衡將會發生變化。但就目前而言，成功的策略結合了兩者的最佳優勢：人類開發人員的創造力和判斷力，以及 AI 助手的速度和模式識別能力。