【Vibe Coding】因为不想付10块钱,我花3小时用AI写了个羽毛球助手小程序

【Vibe Coding】因为不想付10块钱,我花3小时用AI写了个羽毛球助手小程序

因为不想付10块钱,我花3小时用AI写了个羽毛球助手小程序

“国人最受不了收费了”——这句话道出了多少开发者的心声。当组织羽毛球"转转"活动都要被第三方平台薅羊毛时,我选择了一条更硬核的路:自己造一个

一、导火索:10块钱引发的"技术觉醒"

事情是这样的。

我们有个羽毛球群,每周组织"双打多人转"活动——4片场地、十几号人、轮换搭档,用小程序来排赛程、记比分、算排名,本来挺方便的。

直到某天,群里有人发了张截图:

在这里插入图片描述

10块钱。不多,但够膈应人的。

更膈应的是,这个工具的功能其实很简单:

  • 录入人员名单,自动生成轮换对阵
  • 支持21分制记分,最高30分封顶
  • 实时积分榜,按胜率排名

就这点功能,要收10块?

群里瞬间炸锅:

  • “这钱够买个羽毛球了”
  • “下次我Excel手写轮次表”
  • “有没有免费的替代方案?”

那一刻,我脑子里闪过一个念头:既然找不到免费的,不如自己撸一个。

但问题来了——我是Java后端出身,小程序开发?不会。微信生态?不熟。前端页面?能看懂但写不快。

搁以前,这事可能就黄了。学习成本太高,时间成本更高。

但现在不一样了。我们有AI。


二、需求即代码:把想法"翻译"给AI

打开Cursor(内置Codex模型),我直接甩了一张手写规则图,然后开始"说话写代码":

生成一个羽毛球助手小程序,支持发起羽毛球双打多人转活动, 赛制可参考图片中的规则,支持多片场地同时开启, 支持记录每局比分,比分规则按21分惯例记录,最高可到30分 

就这么一句话。没有技术文档,没有原型设计,没有数据库ER图。

8分钟后,Codex给了我这个:

在这里插入图片描述

它干了什么?

  • 自动识别出这是微信小程序技术栈
  • 生成了完整的pages/index/index.js业务逻辑
  • 实现了轮转排赛算法(优先减少重复搭档、均衡上场次数)
  • 适配4-13人场景,支持多片场地并行

更离谱的是,它还主动告诉我:

“排赛逻辑会优先减少重复搭档并尽量均衡上场次数”

这TM是AI?这分明是一个懂羽毛球的产品经理+全栈工程师!


三、迭代:从"能用"到"好用"的三轮对话

Round 1:重构页面结构

初版页面太简陋,我截了张竞品APP的图扔过去:

像这样,比赛、排名、跟对阵拆分成三个tab页面 

2分30秒后,三栏布局完成

  • 比赛页:活动概览、配置、逐场录分
  • 排名页:个人积分榜独立展示
  • 对阵页:按轮次分组,每片场地的对阵和比分状态

Codex还主动提议下一步优化:

“可以补报名卡片、组织者信息卡、底部固定操作栏…”

它会预判你的需求。

Round 2:突破人数限制,增加性别判定

测试时发现,初版限制14人。我们群有时候能来20+人。

刚试了下14个人被限制了,做成无限制的, 且支持输入性别,支持生成轮次时勾选不生成男双对女双 

4分17秒后,核心逻辑更新:

改动点:

  • 人数限制放开(至少4人即可)
  • 名单支持姓名 性别格式录入
  • 新增"禁止男双对女双"选项(业余混打常见规则)

它还顺手解决了BOM编码问题——微信开发者工具经常因为UTF-8 BOM头报错,Codex主动统一转了无BOM编码。

这种细节,连老司机都会漏。

Round 3:打磨体验,上线真机

最终交付的界面长这样:

在这里插入图片描述
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视觉风格

  • 顶部Tab切换,橙色高亮当前页
  • 卡片式布局,信息层级清晰
  • 性别用🎀图标区分,直观不突兀
  • 比分输入框支持直接编辑,保存即生效

功能闭环

  • ✅ 创建活动 → 配置场地数 → 导入名单
  • ✅ 自动生成轮次 → 逐场录入比分
  • ✅ 实时积分榜 → 按胜率/净胜分/小分排序
  • ✅ 对阵回溯 → 查看历史场次结果

四、技术复盘:AI编程到底改变了什么?

1. 从"学习技术"到"描述需求"

传统开发路径:

学小程序框架 → 看微信文档 → 写WXML → 调样式 → 踩坑 → 再调样式 → 终于能看了

AI辅助开发路径:

描述需求 → AI生成 → 验证效果 → 提出修改 → AI迭代

时间对比:前者3天起步,后者3小时可用。

2. 复杂算法的"零成本"实现

这个小程序最硬核的部分是轮转排赛算法

  • N个人,M片场地,如何生成最优轮次?
  • 约束1:避免重复搭档
  • 约束2:均衡上场次数
  • 约束3:可选性别匹配规则

让我手写?查论文、推公式、debug,至少一天。

Codex直接生成了utils/scheduler.js,还附带注释说明策略逻辑。

3. 全栈能力的"民主化"

以前全栈工程师是稀缺物种。现在:

  • 后端开发可以"说"出前端页面
  • 产品经理可以"说"出可运行原型
  • 业务专家可以"说"出领域工具

技术门槛被抹平,只剩下两个核心能力:

  1. 精准描述需求(知道想要什么)
  2. 验证交付质量(知道什么是好的)

五、写在最后:需求创造执行力

回到开头那个10块钱的问题。

如果放在5年前,我可能:

  • 默默付费,或者
  • 用Excel凑合,或者
  • 抱怨两句然后放弃

但AI编程给了我们第三种选择:自己动手,丰衣足食。

这不仅仅是省了10块钱。更重要的是:

  • 我们有了完全可控的工具,不再依赖第三方平台的定价策略
  • 我们可以快速响应群里的特殊需求(比如"禁止男双对女双"这种小众规则)
  • 我们理解每一行代码,随时可以改、可以扩、可以迁移

这就是"需求创造执行力"的本质——当技术门槛足够低时,任何一个痛点都可能成为创新的起点。


附录:核心Prompt技巧

如果你也想试试这种开发模式,几个经验:

技巧示例效果
给参考图“赛制可参考图片中的规则”AI自动识别图片中的业务逻辑
明确约束“21分制,最高30分封顶”减少歧义,一次到位
渐进式迭代先跑通主流程,再优化体验降低单次沟通复杂度
要求解释“为什么这样设计?”理解AI决策,便于维护

“最好的代码,是你不需要写的代码。”

但比那更好的,是你用三句话就能让AI写出的代码。

本文基于真实开发经历整理,小程序已上线供群友使用,0费用,0广告,纯技术驱动。

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