胡彥斌手搓粉絲社區App，Vibe Coding的能力邊界在哪？

原文標題：《感謝胡彥斌老師的親身示范，讓更多人看到了 Vibe Coding 的能力邊界》，題圖來自：AI 生成

就在前兩天，歌手胡彥斌親自用 AI 手搓粉絲社區 App這件事兒，讓Vibe Coding結結實實的在全網火爆了一把。

平心而論，如果沒有“親自、AI、手搓”這三個關鍵字的話，恐怕這個事兒充其量也就是能在內娛新聞板塊有點熱度，想免費上微博熱搜恐怕是比較困難了。

畢竟，粉絲社區并不是個新鮮事兒：在遙遠的本世紀初，當年還比較青澀的周杰倫、王力宏等歌手就已經建立了歌迷俱樂部網站，打造 Web 1.0 時代的私域流量池，意圖進行粉絲運營。到如今已經過去了四分之一個世紀的漫長時間里，不停有各個賽道的中外明星下場試水。所以，這個事兒的話題熱度估計也只能維持在“有點但不多”的水位上。

但就好像這些年任何事兒被 AI 附魔了都有性能加成一樣，“明星 + AI + 軟件開發”這個相當不常見的組合，讓這件事兒瞬間雙向出圈兒。兩邊的人都愣了：啊？編曲的都來（去）編程了？

正如我們所知道的，有流量的地方一般都伴生陰謀論：基本圍繞“明星蹭 AI 熱度”這個核心，典型的如“估計是外包團隊做的，自己只是掛個名”等等。不過平心而論，這種上來就把人往壞里想的思維方式倒也并不是沒有邏輯基礎：按照通常認知，作為演藝圈的明星，在計算機方面的技能點往往在產品使用上，而不是開發。

不過凡事總有例外，這個邏輯對于胡彥斌看來并不是很適用。

根據 B 站 UP 主“雨哥到處跑”在 2024 年 6 月放出的胡彥斌接受采訪的視頻，彼時他已經開始通過網上視頻的方式學習寫代碼，聽語氣還是稀松平常帶一點小自豪的感覺。

要知道，兩年前的那個時候，大語言模型雖然已經具備一定的軟件開發輔助能力，但距離今天這種“自然語言直接構建完整應用”的 Vibe Coding 體驗，仍然存在明顯差距。

因此從這個角度看，當時胡彥斌應該是真的在系統性學習編程的。

比較有意思的是，這個采訪的時間，剛好對于 AI Coding 來說也是一個重要的時間節點。

2024 年 6 月 20 日，Anthropic 發布了 Claude 3.5 Sonnet 模型版本，在編碼能力上產生了重大提升。一些程序員同行對這個版本的評價是：“壞了壞了這回可能真的要失業了……”

當然，按照正常的思維邏輯，胡彥斌不太可能當時就已經涉足人工智能編程，大概率還是從HelloWorld入手，否則今天上綜藝節目的時候，名字后面的頭銜除了“歌手、創作人”之外，恐怕還要加上“當代Harness大師”。

另外一個證明胡彥斌這次不太像是抱著票友心態的證據是：這次的粉絲社區并不僅僅是 iOS 一端，而是 Web、Android、iOS 三端，是一個非常完整的社區體系，它有力地保證你不管是下班休息還是上班摸魚，都能夠隨時隨地徜徉在與偶像互動的沉浸感中。

根據蘋果應用商店的商詳頁信息，“彥火”這款 App 的開發商是上海沄鑌文化傳媒有限公司。再利用這家由胡彥斌本人控股 99% 的企業名稱在工信部信息備案管理系統中查詢，就可以發現，在App上線之前，這家公司其實早在今年 4 月 15 日就已經完成了一個網站的備案審核工作：注意看（這個女人叫小美），備案域名是 hybfansclub.com，Hmmm毫無疑問是胡彥斌粉絲社區web版了。

呃……扯得有點遠了，我們還是回到產品上來。畢竟互聯網這行，還是 The product speaks for itself。

前面提到過，粉絲社區在今天已經是一個形態和功能都非常成熟的產品。從功能模塊來說，它基本包括首頁動態流、賬戶體系、成長體系、投票、用戶社區、站內信、AI 助手，以及比較簡單的視頻點播。

可以說，這些基本上都是互聯網產品中最成熟的通用功能。從成熟模塊到開源代碼，都能夠被輕而易舉地找到，而且這些模塊還沒有非常復雜的后端邏輯，以及并不包括需要強風控的訂單和支付系統。

所以，粉絲社區幾乎可以說是一個 Vibe Coding 最好的落地對象，也剛好成為觀察 Vibe Coding 能力邊界的絕好樣本。

通過對這三端產品的初步觀察，我們發現了一些問題，很值得被提出來，供更多對于個人軟件開發有興趣的跨界創業者參考。

1. 隱形功能缺失

有網友體驗過 iOS 版本的“彥火”App 后，提出了兩個問題：用戶手機號注冊環節風控缺失，以及內容發布功能審核缺失。

簡單來說，就是如果手機號注冊環節沒有用戶校驗等風控環節的話，很容易被有心（其實就是壞）人用來做短信攻擊，或者惡意消耗光你的短信服務預存款。

而如果用戶在內容發布時沒有敏感詞過濾以及相關的內容機審乃至人審流程的話，有可能會給軟件運營方（其實就是胡彥斌老師本人）帶來法律上的風險。按照我國相關法規的要求，運營方有責任對平臺內容進行審核并擔責。

那么，為什么會出現這個問題呢？

其實原因也很簡單。胡彥斌老師本人在規劃這個產品功能設計的時候，應該更多是從用戶體驗需求以及平臺方運營需求出發思考問題：用戶怎么注冊、社區怎么互動、內容怎么展示、粉絲怎么成長。

這些都是用戶能夠直接感知到的功能，也是一個創作者在功能層面關注的第一優先級。

但風控、合規、審核、性能優化這類能力，則屬于互聯網產品里的“隱形功能”。

這些功能在用戶端沒什么存在感，但一旦缺失，問題就會立刻暴露出來。而這些功能的存在必要性往往需要經歷過完整互聯網項目從 0 到 1、從規劃到運營的過程，才能逐漸建立起足夠全面的認知，也就是平時我們所說的Konw How。

對于一個剛剛跨界到產品負責人角色的創作者來說，要求他在第一次做產品時就把這些事情考慮得滴水不漏，完全是Mission Impossible。

作為一個提供Vibe Coding功能的工具，不管是 Cursor 還是 Claude Code，其核心價值的本質，都還是在回答問題，而不是定義并擴展問題。

它們能夠很好地完成你明確提出的需求，卻很難主動發現那些從未被用戶提出的問題。你讓它開發社區，它就開發社區；你讓它實現簽到，它就實現簽到。但它不會突然停下來問你一句：“這個社區需要內容審核嗎？”或者“你的短信驗證碼接口有沒有考慮防刷？”

從這個角度來看，“彥火”暴露出的這些問題，與其說是開發能力的問題，不如說是產品規劃能力的問題。而后者，恰恰是今天 AI 最難替代、也是 Vibe Coding 最容易被忽視的一環。

2. 視覺效果體驗未被充分驗證

接下來我們觀察一下這個粉絲社區的Web端主頁，你會發現它的視覺效果和配色很具有沉浸感，但同時也令人驚異地存在一些肉眼直接可見的小問題。

這些問題在測試環節里大概都屬于 P3 以下的重要程度，但卻明晃晃地掛在首頁上，如下圖：

上眼一掃就會發現，這個頁面的布局存在挺多的小問題，包括但不限于：錯誤的折行、導航欄沒有向上對齊、導航欄文字中英文間距不一致、新聞模塊中新消息標簽向側方擠壓標題正文內容等等。

這些問題的背后，揭示了 Vibe Coding 的另一個短板：不使用正向開發流程，容易出現必要的工作環節缺失。

查看網站首頁的源代碼，從呈現出的代碼風格來看，確實蠻有 AI 風味。

比如樣式里存在大量直接寫死的尺寸、間距和定位值，布局更多依賴具體像素，而不是通過更穩健的響應式約束去適配不同設備。代碼看起來像是為了讓當前頁面“先長得對”，而不是圍繞多分辨率、多瀏覽器、多內容長度去做系統性的邊界處理。

究其原因，主要是AI 在寫代碼這塊向來是貼著需求底線走，主打一個綠色省電節約 Token，更傾向于優先滿足當前需求，而不是預先考慮各種邊界條件。

因此，這些個不考慮分辨率因素，直接將數字寫死的情況時有發生；也導致了這個頁面很可能在胡彥斌自己的開發和測試環境上是正常的，但是切換到我的主力打字機 T480 筆記本（沒辦法，窮）的 Chrome @ 1080P 分辨率下，頁面直接變形。

AI 的問題還可以通過增加更詳細的要求來嘗試修正，但關鍵工作環節的缺失，才是這個問題到了上線還依然存在的根因。

傳統的正向開發模式中，在產品經理完成功能定義后，還需要交互人員根據需求進行版式設計并制作效果圖。開發人員按照效果圖開發后，首先進行自測；自測通過后，再提測到測試部門；測試人員再撰寫 test case，進行有針對性的測試工作。

但在胡彥斌老師一個人完成整個產品定義到上線的流程中，AI 并沒有起到結合視覺設計要求進行測試的能力。視覺驗收和多端測試這兩部分工作量的缺失，才導致了頁面的帶病上線。

3. 頁面直接靜態掛載 MP4 文件

其實這一點和小伙伴討論的時候還有點分歧，所以放在這里不一定算是 Vibe Coding 的短板，有可能只是一種工程取舍。

支持當前技術實現方式的聲音認為：這幾個視頻本身是免費內容，初期用戶量有限，暫時不上完整的點播系統也無傷大雅，等后期 VV 數據起來了再替換也來得及。這個邏輯本身并沒有什么問題。

而另一方的聲音聚焦在了一個新問題上：這個取舍，到底是主動思考之后做出的決定，還是一個從來沒有被提出過的問題？

以胡彥斌的粉絲量級，一旦三端產品全面推廣，這個模塊大概率很快就要迭代。而現在開源或可商用的視頻點播方案已經相當成熟，其實接入的開發成本并不算高。

既然早做晚做都要做而且也不難做，為什么不現在就做好呢？

對于一個目標是商用的產品來說，1.0 上線時寧可砍掉部分非核心功能，也應該保證已有模塊的成熟度。這個優先級的判斷，恰恰是 Vibe Coding 流程里最容易缺席的一環。

最后請允許我再次感謝胡彥斌為 Vibe Coding 走向更廣闊受眾群體做出的杰出貢獻。

胡彥斌作為一個音樂人，僅憑借 AI 的加持就能將一個跨三端的互聯網產品交付上線，這已經是一種實實在在的成功。

如果回到兩年前他接受采訪、坦言正在學習編程的那一刻，恐怕連他自己都不會相信，AI 的能力能在這么短的時間內突飛猛進到這個程度。

但這個案例同樣讓我們清楚地看到了今天 Vibe Coding 最真實的能力邊界：

AI 可以寫代碼、生成頁面、搭建數據庫，但它沒辦法站在項目全局，幫你把該問的問題都問一遍。

它本質上還是一個在回答問題，而不是在定義問題的系統。

局部任務里，它已經相當能打；但主動發現問題、提出問題，并為這個判斷承擔責任，這件事今天還輪不到它來做。

說白了就是：AI 目前還沒有掌握提問的藝術。

這就意味著，在 AI Coding 時代，真正昂貴的能力不再是寫出好代碼，而是知道該問什么問題。代碼越來越便宜，好問題越來越值錢。軟件開發鏈條上每一個角色的價值，也正在向這個方向重新聚攏。

最后的最后，我還想借這個機會問問胡彥斌老師：

您那還缺產品經理么？ 待遇要求不高，管個演唱會門票就行…… 后排，后排的就行：）

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