原创 啊洛 瓜皮程序 2025年08月28日 11:55 广东
开场白：不是标题党，是真实数据
你有没有想过，如果有人告诉你"用AI一天就能完成原本需要一周的开发工作"，你会信吗？
说实话，我之前也不信。直到我亲自用Claude Code完成了一个完整的Chrome浏览器插件开发，从需求分析到最终部署，真的只用了一天时间。
这不是标题党，我有真实的项目和代码为证。这个插件叫"Temu热销采集跨境助手"，是一个功能复杂的商业级浏览器插件。如果按传统开发方式，我保守估计需要一周时间。但用AI工具链，我确实只用了一天。
让我来详细拆解这个过程，看看AI到底是如何改变开发效率的。
项目背景：这到底是个什么插件？
先说说这个插件的复杂度，这样你就能理解为什么我说"一天vs一周"不是吹牛。
插件功能概览：
- • 目标网站：Temu商品采集
- • 技术栈：基于Plasmo框架的Chrome插件，React + TypeScript + Tailwind CSS
- • 核心功能：搜索页面批量采集 + 商品详情页采集 + 数据存储管理 + 用户配置界面
功能复杂度分析：
- 1. 搜索结果页面：漂浮工具栏、商品悬浮按钮、批量选择、进度提示
- 2. 商品详情页面：数据提取、字段解析、验证码处理
- 3. Popup页面：用户信息管理、配置项设置
- 4. Options页面：历史记录管理、数据展示
这个插件涉及多个页面的内容脚本注入、复杂的UI组件开发、数据采集逻辑、存储管理等多个技术模块。传统开发方式下，光是理解Plasmo框架和搭建开发环境就需要半天，更别说具体的功能实现了。
【插入截图位置】
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• Popup界面截图
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• Options页面截图
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• 采集工具栏截图
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• 商品悬浮按钮截图
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【操作演示视频】
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啊洛来了
核心工作流程：AI工具链的威力
第一步：用Gemini**出PRD文档
为什么第一步选择Gemini而不是Claude**？这里有个关键洞察：
Gemini更适合产品思维。我发现Gemini在理解业务场景、分析用户需求方面更有优势，而Claude Code更擅长技术实现。
我跟Gemini的对话过程很简单：
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- 描述业务场景：我要做一个Temu商品采集插件
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- 明确核心需求：批量采集、数据存储、用户管理
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- 讨论技术边界：浏览器插件的能力限制
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- 细化功能点：每个页面需要什么功能
PRD文档的关键作用**：
- • 明确了功能边界，避免开发过程中的需求变更
- • 定义了技术架构，为后续开发提供清晰指导
- • 识别了风险点，比如反爬虫、验证码处理等
这个过程大概用了半天时间，但这是整个项目成功的基础。
第二步：Claude Code的配置精髓
这是整个流程中最关键的一步，也是大多数人忽略的地方。
我创建了两个配置文件：
CLAUDE.md（项目规范约束） ：
1. 基于 plasmo 的谷歌浏览器插件。使用 pnpm。
2. 优先使用 tailwindcss 和 lucide-react 图标。
3. UI 设计要求现代化。
4. 开发设计需要遵循：软件设计模式原则，遵守"代码整洁之道"规范。
CLAUDE.local.md（角色定位和开发哲学） ：
这个文件更厉害，我直接把Claude设定为Linus Torvalds**的角色，注入了Linux内核开发的哲学：
- • "好品味"原则：消除特殊情况，追求代码的简洁性
- • "Never break userspace"：向后兼容是铁律
- • 实用主义：解决实际问题，而不是理论完美
- • 简洁执念：超过3层缩进就是设计问题
配置文件的威力在哪里？
- 1. 技术栈约束：Claude知道要用什么技术，不会瞎选择
- 2. 代码风格统一：所有生成的代码都符合统一规范
- 3. 开发哲学：AI有了明确的设计原则，不会过度设计
- 4. 角色定位：AI像一个经验丰富的架构师在思考问题
第三步：Claude Code快速实现
配置完成后，剩下的就简单了：
- 1. 把PRD文档丢给Claude Code
- 2. AI自动拆解任务：自动创建todo list，把复杂项目分解成小任务
- 3. 逐个实现功能：AI按照任务清单逐步实现每个功能模块
- 4. 遇到问题随时求助：代码报错？直接把错误信息丢给AI解决
整个过程中，我几乎不需要写任何代码，只需要：
- • 确认AI的实现方案是否符合预期
- • 测试功能是否正常工作
- • 发现问题时提供反馈
关键经验总结：为什么这么高效？
AI分工明确
这是我发现的最重要的经验：不要让一个AI做所有事情。
- • Gemini负责产品思维：理解业务、分析需求、设计方案
- • Claude Code负责技术实现：写代码、调试、优化
- • 人类负责决策和验证：确定方向、测试验证、质量把关
这种分工让每个"角色"都能发挥最大优势。
配置文件的威力
很多人用AI写代码时，总是临时描述需求。但专业的做法是：
- 1. 建立项目规范：CLAUDE.md定义技术栈和编码规范
- 2. 注入开发哲学：CLAUDE.local.md定义AI的思维方式
- 3. 持续迭代优化：根据项目进展不断完善配置
这样做的好处是：
- • AI的输出更加一致和可预期
- • 减少重复的上下文解释
- • 代码质量更高，风格更统一
思维负担的解放
传统开发时，我需要同时思考：
- • 业务逻辑是否正确？
- • 代码实现是否合理？
- • 技术选型是否合适？
- • 代码风格是否统一？
- • 错误处理是否完善？
用AI开发时，我只需要专注于：
- • 需求是否理解正确？
- • 功能是否符合预期？
- • 用户体验是否良好？
AI处理了所有技术细节，我专注于产品和用户价值。这是效率提升的根本原因。
真实数据对比：一天vs一周
让我详细拆解一下时间对比：
传统开发时间分解（7天） ：
- • 需求理解和方案设计：1天
- • 技术选型和环境搭建：1天
- • 核心功能编码：3天
- • 调试和修复：1.5天
- • 测试和优化：0.5天
AI开发时间分解（1天） ：
- • Gemini出PRD文档：0.1天
- • 配置Claude Code：0.1天
- • AI实现功能：0.7天
- • 测试和验证：0.1天
代码质量对比：
- • 规范性：AI严格按照配置文件规范，代码风格更统一
- • 错误处理：AI会主动考虑边界情况和异常处理
- • 可维护性：遵循设计模式，结构清晰
- • 注释完整性：AI会自动添加必要的注释
功能完整度对比：
- • 所有原计划功能都实现了
- • UI界面比我手写的更现代化
- • 错误处理更完善
- • 代码结构更清晰
最重要的是：我从繁琐的编码工作中解放出来，可以专注于产品设计和用户体验。
适用场景和局限性
这套方法不是万能的，我来诚实地分析一下适用场景：
适合的项目类型：
- • 功能明确的工具类项目
- • 有成熟技术栈的常规项目
- • CRUD**类型的管理系统
- • 标准的前端/插件开发
不适合的项目类型：
- • 创新性算法开发
- • 复杂的系统架构设计
- • 需要深度领域知识的项目
- • 高度定制化的底层开发
成功的关键要素：
- 1. 需求明确：模糊的需求AI也处理不好
- 2. 技术栈成熟：选择AI熟悉的技术栈
- 3. 配置得当：花时间设置好AI的工作方式
- 4. 持续反馈：及时测试和纠正AI的输出
结尾：给开发者的建议
经过这次实践，我有几个深刻的感悟想分享：
1. 不要害怕AI取代你，要学会用AI武装自己
AI不会取代开发者，但会用AI的开发者会取代不会用AI的开发者。关键是要学会如何与AI协作，而不是排斥它。
2. 重点是学会提问和配置AI
未来开发者的核心技能可能不是写代码，而是：
- • 准确描述需求
- • 设计合理的架构
- • 配置AI的工作方式
- • 验证AI的输出质量
3. 开发者更像产品经理
在AI的帮助下，开发者可以把更多精力放在：
- • 理解用户需求
- • 设计产品方案
- • 优化用户体验
- • 保证产品质量
这次经历让我深刻体会到：AI时代的开发，不是让人变成机器，而是让机器帮人做机器该做的事情，人专注于人该做的创造性工作。
你准备好拥抱这个变化了吗？
关于作者：一个热衷于探索AI工具在软件开发中应用的程序员。如果你也在尝试AI辅助开发，欢迎交流经验。
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