AI 结对开发，边界到底在哪？——这个问题我在给 13 位同修搭一个慈心打卡站的过程中，找到了几个具体的答案。
一次 AI 结对开发的边界实验：21 天打卡站是怎么长出来的
13 位同修要做一个 21 天慈心练习的打卡：每天填座上分钟数、读法义遍数、四问一心得。人群不会注册账号，只在微信里点链接。这决定了硬约束：免登录、微信可开、互相可见、零费用。
我把这个项目当成一次实验：哪些事交给 AI，哪些事必须人决定。 结论先说——代码 1735 行几乎全由 AI 写，但五个关键决策没有一个是 AI 做的。
交给 AI 的：从 933KB 到 78KB 的七次返工
AI 的强项是“把确定的事做对”。存储层我让它写成三适配器（云数据库 / LeanCloud / 本地演示），接口一致、按配置切换——结果 LeanCloud 真的被换掉了，因为它的国际版域名不服务大陆访问。这个失效信息是我搜出来的，但换存储方案只花了半小时，因为架构早就留了口子。
单文件构建同理：build.py 48 行，把 CSS、JS、配置全部内联进一个 index.html。部署从“传 6 个文件”变成“拖 1 个文件”。七次改版，产物从 933KB 瘦到 78KB，每次更新用户只需拖一次文件。降低改版成本这件事，本身就是给后续需求铺路。
必须人决定的：砍需求的三个瞬间
真实用户用起来后，需求开始长，而每一次“长”都伴随一次“砍”：
- 砍存储方案。我最初推荐 LeanCloud，核查发现它服务不了大陆用户——AI 的知识有截止日期，所有“推荐用什么”都要核查当下状态。
- 砍补卡功能。我做了完整的补卡入口，用户试用后说：不允许跳回补打卡。修行打卡的严肃性大于数据完整性——这不是产品经理能推导出来的需求。
- 砍系统分享面板。Edge 的分享面板里选微信会黑屏。改法是电脑端直接弹长图预览 + 复制 PNG 到剪贴板，绕开整个系统分享链路。
AI 能把每个替代方案在几分钟内做完，但“哪个方案符合这群人的实际习惯”，只有和用户对话才能确定。
最难的一段：微信里的图片分享
网页无法直接调起微信，这是平台限制。AI 生成第一版长图后接连翻车：SVG 里的 emoji 让某些内核的图片解码永久挂起；一行转义括号错位让 SVG 非法但页面毫无报错；按字符数折行的排版右侧全是空白。每一轮修复 AI 都只需要几分钟，但定位问题靠的是把生成产物逐个二分排查——这部分 AI 反复尝试，人盯判断。
最终方案是三路自适应：手机系统浏览器走系统分享面板；微信内全屏展示长图、提示“长按页面选择转发或者保存即可”；电脑端给复制图片（PNG 写入剪贴板）和下载两个按钮。
结语：边界不是分工，是节奏
1735 行原生代码、零框架、月费用 0 元、13 位用户。回头看，AI 与人的分工远比“AI 写代码、人做决定”细腻，那是一种节奏：AI 把“改一版”的成本压到接近零，于是需求可以一周周长出来，产品贴着真实使用生长，而不是按初始蓝图一次性浇筑。
人负责的只有一件事：在每次“长出来的需求”面前，判断它是不是真的。
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