我是真发现了，搁现在写代码不是难事儿，难的是你得搞一堆部署服务！！
这话，出自大神卡帕西。
是的，这位 AI Coding 界的明星人物，开始公开吐槽一件事——代码已经不是 AI 编程的瓶颈了，部署才是。
更关键的是，人家卡帕西还直接把问题点破了：
所有应用产品的开发流程，都应该变成可以被代码直接调用的东西，最好人类完全不用手动配置！
卡帕西这番感慨一出，帖子底下的开发者网友们更是憋了一肚子牢骚，纷纷吐槽起 AI 编程里的各种部署坑：
AI 编程部署的困扰，显然已经成了程序员们公认的大难题。
卡帕西：应用开发这事儿，部署忒难！
主要吧，卡帕西还是被自己过往的一段应用开发经历折磨坏了……
这事儿还要说回去年他自己用 AI 搓的一个「菜单图片生成器」产品——MenuGen。
当时做这个产品的动机也很简单，主要是卡帕西平时去餐馆吃饭，看到那种纯文字菜单，经常不知道这道菜到底长啥样。
本来是想美美干饭，但是把时间全花在谷歌搜索菜单名这事儿上了，气不打一出来。
（于是人家干脆直接自己用 AI 搓了一个～）
你别说，从下面这产品效果看还真不错，把菜单输入进去就能呈现一个带食物图片的菜单了——
产品效果确实不赖，但整个产品应用的开发过程，多少给人家卡帕西留下点阴影。（doge）
在整个菜单项目开发环节，他几乎没怎么操心写代码这事儿， 整个项目基本都是靠 Cursor+Claude 搓出来的。
他做的只是把应用需求丢进去，Claude 3.7 很快就把所有 React 前端组件写好了，速度快到离谱，也非常顺利～
到了这一步，天真的卡帕西一度以为，80% 的开发进度肯定已经搞定了，但现实光速打脸——
等真正进入部署环节，他才意识到一件事：自己刚刚那一套操作，可能连 20% 都算不上。（天塌啦！）
麻烦，开始了。
在后续的部署环节中，卡帕西第一步是调用 OpenAI API 做 OCR 识别，先得把 API key 搞定。
结果光是在后台找项目、配权限就绕了一大圈，Claude 还不断给出过时的 API、模型名和调用方式，来回踩坑，只能反复对着文档一点点修。
好不容易跑通一次调用，又立刻撞上非常严重的限速问题——每 10 分钟只能发出寥寥几次请求……
接下来，问题开始一波接一波地如魔鬼缠绕般上演：
卡帕西想做图像生成，自己又去注册了一个 Replicate API key，结果几乎是同一套坑再来一遍；
LLM 给的调用方法依旧过时，文档也没完全跟上更新，API 甚至不再返回 JSON，而是变成了一种他和 Claude 都看不懂的流式对象。
好不容易对齐接口吧，又撞上限速，调试几乎没法推进……
在上线环节更是离谱，在注册账号、GitHub 连接这些配置场景上，也是接连出现各种问题。
日志里全是 lint 问题，本地一点事没有，这些问题好不容易修完，结果网站还是打不开。
卡帕西请教完 Claude，请教 ChatGPT，甚至开始怀疑是不是哪步理解错了，折腾了快一小时，才发现是个特别低级的问题：
API key 都写在 .env.lacal 里，而这个文件本来就不会被提交，于是卡帕西又手动去 Vercel 后台，把环境变量一条条补进去。
您猜怎么着，Vercel 直接生成了一个公网链接就能访问，但这项目其实还是私有仓库，连对外展示都还没准备好。
产品，就这么……被顺手上线了。
上线之后问题依旧不断：认证、支付、域名、OAuth，一路串多个平台来回配置，卡帕西直接被这套流程折腾麻了。
大家也看得出来，产品确实是很产品，但产品背后在部署配置的一系列心酸楚苦也是实打实存在的…
聊到这次一波三折的菜单项目，卡帕西自己也忍不住总结了一句：
本地跑 demo 的时候，vibe coding 确实很爽；但一旦变成真正要上线的应用，整个过程就变得忒痛苦！！！
因此他也给出了一个结论——
那就是让几乎没有 Web 开发背景的人，用 vibe coding 从零做一个应用，确实能做出来，而且比过去快很多，代码几乎不是问题。
但问题是一到部署、接服务、配环境就频频卡住，体验直接崩塌，问题不在 AI，而在工具链。
这些部署工具本来就是为专业开发者设计的，现在一个人配合 AI 就想跑完整流程，到了工程链路这一步，当然就会频频卡 bug 了。
对此，卡帕西从这次一波三折的开发经历中也得出了一些经验和建议，在他看来：
一体化平台非常重要，最好有产品能直接把整套部署能力打包好，让大家直接能开箱即用。（附议！
目前市面上这些开发工具，几乎给 AI 用的，不太像是给人用的，最好能的方法是让 AI 自己去调用和配置。
与其整一堆复杂配置流程框架，不如用简单架构更省事，基础前端 + 简单后端，反而更适合快速做应用。
他认为，很多应用压根不需要做成完整产品，应用不应该是代码堆出来的，而应该是用一句话生成出来的。
哪怕时隔了一年多的时间，卡帕西再谈到这个项目时，依旧有感而发，be like：
AI 编程下半场，开始卷「部署自动化」了
老话说，有问题就有解法。
卡帕西这次突然感慨 AI 编程部署，其实也是因为他转发了一款正试图填这块坑的产品—— Stripe Projects。
这款产品，出自支付基础设施公司 Stripe 联合创始人兼 CEOPatrick Collison及其团队之手。
Stripe Projects 的要做的事儿，就是——
通过一个开发基础设施总入口，让开发者或 AI agent 用几条命令就能把账号注册、托管、认证、账单这些麻烦事搞定。
而这也恰好和卡帕西对 AI 编程的理想设想高度一致。
事实上，这两年除了 Stripe Projects 外，一些在 AI 编程部署环节优化的产品也陆陆续续出现。
比如—— Firebase Studio。
元股证券:ygzq.hk官方说法是是能用 AI Agent 来原型、开发、测试、迭代并发布全栈 AI 应用，本质上也是把写代码 + 配后端 + 发上线尽量收进一个工作区里。
再例如—— Railway。
主打的也是一个「开箱即用」，它已经能把一些多服务模板自动连好，甚至自动通过环境变量把服务串起来，减少用户的手动配置～
看下来只能说，AI 编程这事儿，现在确实有点魔幻。
一边是 Claude、Cursor 几分钟就把前端页面搓出来，另一边是 API key、各种配置连环暴击，分分钟把人打回现实。
而且最近俩仨月身边最直观的一个例子就是—— OpenClaw。
想让龙虾做一个开发网站，前提是要不停调试那个动不动就卡 bug 的，还要设置 API 等各种繁琐配置。
如果涉及到需要一只 24 小时运行的项目，问题可能会更多，终端掉了页面跟着完蛋，又得重蹈覆辙修修补补…
所以卡帕西这波吐槽之所以这么网友共鸣，也确实不是没有原因…
不管咋说，还是让我们狠狠期待一下有更多更好更省事儿的产品出现叭。
甚至没准真有那么一天，咱连提示词都不用写，直接脑机接口一步到位？？？（狗头）
大家有什么看法？欢迎评论区聊聊～
参考链接：
南京配资公司[ 1 ] https://karpathy.bearblog.dev/vibe-coding-menugen/
[ 2 ] https://www.menugen.app/
[ 3 ] https://firebase.google.com/
— 欢迎 AI 产品从业者共建 —
� �「AI 产品知识库」是量子位智库基于长期产品库追踪和用户行为数据推出的飞书知识库，旨在成为 AI 行业从业者、投资者、研究者的核心信息枢纽与决策支持平台。
一键关注 � � 点亮星标
科技前沿进展每日见期货市场综合平台
五大股票配资平台｜线上正规配资公司提示：本文来自互联网，不代表本网站观点。
