就在前两天，歌手胡彦斌亲自用 AI 手搓粉丝社区 App这件事儿，让Vibe Coding结结实实的在全网火爆了一把。
平心而论，如果没有“亲自、AI、手搓”这三个关键字的话，恐怕这个事儿充其量也就是能在内娱新闻板块有点热度，想免费上微博热搜恐怕是比较困难了。
毕竟，粉丝社区并不是个新鲜事儿：在遥远的本世纪初，当年还比较青涩的周杰伦、王力宏等歌手就已经建立了歌迷俱乐部网站，打造 Web 1.0 时代的私域流量池，意图进行粉丝运营。到如今已经过去了四分之一个世纪的漫长时间里，不停有各个赛道的中外明星下场试水。所以，这个事儿的话题热度估计也只能维持在“有点但不多”的水位上。
但就好像这些年任何事儿被 AI 附魔了都有性能加成一样，“明星 + AI + 软件开发”这个相当不常见的组合，让这件事儿瞬间双向出圈儿。两边的人都愣了：啊？编曲的都来（去）编程了？
正如我们所知道的，有流量的地方一般都伴生阴谋论：基本围绕“明星蹭 AI 热度”这个核心，典型的如“估计是外包团队做的，自己只是挂个名”等等。不过平心而论，这种上来就把人往坏里想的思维方式倒也并不是没有逻辑基础：按照通常认知，作为演艺圈的明星，在计算机方面的技能点往往在产品使用上，而不是开发。
不过凡事总有例外，这个逻辑对于胡彦斌看来并不是很适用。
根据 B 站 UP 主“雨哥到处跑”在 2024 年 6 月放出的胡彦斌接受采访的视频，彼时他已经开始通过网上视频的方式学习写代码，听语气还是稀松平常带一点小自豪的感觉。
要知道，两年前的那个时候，大语言模型虽然已经具备一定的软件开发辅助能力，但距离今天这种“自然语言直接构建完整应用”的 Vibe Coding 体验，仍然存在明显差距。
因此从这个角度看，当时胡彦斌应该是真的在系统性学习编程的。
比较有意思的是，这个采访的时间，刚好对于 AI Coding 来说也是一个重要的时间节点。
2024 年 6 月 20 日，Anthropic 发布了 Claude 3.5 Sonnet 模型版本，在编码能力上产生了重大提升。一些程序员同行对这个版本的评价是：“坏了坏了这回可能真的要失业了……”
当然，按照正常的思维逻辑，胡彦斌不太可能当时就已经涉足人工智能编程，大概率还是从HelloWorld入手，否则今天上综艺节目的时候，名字后面的头衔除了“歌手、创作人”之外，恐怕还要加上“当代Harness大师”。
另外一个证明胡彦斌这次不太像是抱着票友心态的证据是：这次的粉丝社区并不仅仅是 iOS 一端，而是 Web、Android、iOS 三端，是一个非常完整的社区体系，它有力地保证你不管是下班休息还是上班摸鱼，都能够随时随地徜徉在与偶像互动的沉浸感中。
根据苹果应用商店的商详页信息，“彦火”这款 App 的开发商是上海沄镔文化传媒有限公司。再利用这家由胡彦斌本人控股 99% 的企业名称在工信部信息备案管理系统中查询，就可以发现，在App上线之前，这家公司其实早在今年 4 月 15 日就已经完成了一个网站的备案审核工作：注意看（这个女人叫小美），备案域名是 hybfansclub.com，Hmmm毫无疑问是胡彦斌粉丝社区web版了。
呃……扯得有点远了，我们还是回到产品上来。毕竟互联网这行，还是 The product speaks for itself。
前面提到过，粉丝社区在今天已经是一个形态和功能都非常成熟的产品。从功能模块来说，它基本包括首页动态流、账户体系、成长体系、投票、用户社区、站内信、AI 助手，以及比较简单的视频点播。
可以说，这些基本上都是互联网产品中最成熟的通用功能。从成熟模块到开源代码，都能够被轻而易举地找到，而且这些模块还没有非常复杂的后端逻辑，以及并不包括需要强风控的订单和支付系统。
所以，粉丝社区几乎可以说是一个 Vibe Coding 最好的落地对象，也刚好成为观察 Vibe Coding 能力边界的绝好样本。
通过对这三端产品的初步观察，我们发现了一些问题，很值得被提出来，供更多对于个人软件开发有兴趣的跨界创业者参考。
1. 隐形功能缺失
有网友体验过 iOS 版本的“彦火”App 后，提出了两个问题：用户手机号注册环节风控缺失，以及内容发布功能审核缺失。
简单来说，就是如果手机号注册环节没有用户校验等风控环节的话，很容易被有心（其实就是坏）人用来做短信攻击，或者恶意消耗光你的短信服务预存款。
而如果用户在内容发布时没有敏感词过滤以及相关的内容机审乃至人审流程的话，有可能会给软件运营方（其实就是胡彦斌老师本人）带来法律上的风险。按照我国相关法规的要求，运营方有责任对平台内容进行审核并担责。
那么，为什么会出现这个问题呢？
其实原因也很简单。胡彦斌老师本人在规划这个产品功能设计的时候，应该更多是从用户体验需求以及平台方运营需求出发思考问题：用户怎么注册、社区怎么互动、内容怎么展示、粉丝怎么成长。
这些都是用户能够直接感知到的功能，也是一个创作者在功能层面关注的第一优先级。
但风控、合规、审核、性能优化这类能力，则属于互联网产品里的“隐形功能”。
这些功能在用户端没什么存在感，但一旦缺失，问题就会立刻暴露出来。而这些功能的存在必要性往往需要经历过完整互联网项目从 0 到 1、从规划到运营的过程，才能逐渐建立起足够全面的认知，也就是平时我们所说的Konw How。
对于一个刚刚跨界到产品负责人角色的创作者来说，要求他在第一次做产品时就把这些事情考虑得滴水不漏，完全是Mission Impossible。
作为一个提供Vibe Coding功能的工具，不管是 Cursor 还是 Claude Code，其核心价值的本质，都还是在回答问题，而不是定义并扩展问题。
它们能够很好地完成你明确提出的需求，却很难主动发现那些从未被用户提出的问题。你让它开发社区，它就开发社区；你让它实现签到，它就实现签到。但它不会突然停下来问你一句：“这个社区需要内容审核吗？”或者“你的短信验证码接口有没有考虑防刷？”
从这个角度来看，“彦火”暴露出的这些问题，与其说是开发能力的问题，不如说是产品规划能力的问题。而后者，恰恰是今天 AI 最难替代、也是 Vibe Coding 最容易被忽视的一环。
2. 视觉效果体验未被充分验证
接下来我们观察一下这个粉丝社区的Web端主页，你会发现它的视觉效果和配色很具有沉浸感，但同时也令人惊异地存在一些肉眼直接可见的小问题。
这些问题在测试环节里大概都属于 P3 以下的重要程度，但却明晃晃地挂在首页上，如下图：
上眼一扫就会发现，这个页面的布局存在挺多的小问题，包括但不限于：错误的折行、导航栏没有向上对齐、导航栏文字中英文间距不一致、新闻模块中新消息标签向侧方挤压标题正文内容等等。
这些问题的背后，揭示了 Vibe Coding 的另一个短板：不使用正向开发流程，容易出现必要的工作环节缺失。
查看网站首页的源代码，从呈现出的代码风格来看，确实蛮有 AI 风味。
比如样式里存在大量直接写死的尺寸、间距和定位值，布局更多依赖具体像素，而不是通过更稳健的响应式约束去适配不同设备。代码看起来像是为了让当前页面“先长得对”，而不是围绕多分辨率、多浏览器、多内容长度去做系统性的边界处理。
究其原因，主要是AI 在写代码这块向来是贴着需求底线走，主打一个绿色省电节约 Token，更倾向于优先满足当前需求，而不是预先考虑各种边界条件。
因此，这些个不考虑分辨率因素，直接将数字写死的情况时有发生；也导致了这个页面很可能在胡彦斌自己的开发和测试环境上是正常的，但是切换到我的主力打字机 T480 笔记本（没办法，穷）的 Chrome @ 1080P 分辨率下，页面直接变形。
AI 的问题还可以通过增加更详细的要求来尝试修正，但关键工作环节的缺失，才是这个问题到了上线还依然存在的根因。
传统的正向开发模式中，在产品经理完成功能定义后，还需要交互人员根据需求进行版式设计并制作效果图。开发人员按照效果图开发后，首先进行自测；自测通过后，再提测到测试部门；测试人员再撰写 test case，进行有针对性的测试工作。
但在胡彦斌老师一个人完成整个产品定义到上线的流程中，AI 并没有起到结合视觉设计要求进行测试的能力。视觉验收和多端测试这两部分工作量的缺失，才导致了页面的带病上线。
3. 页面直接静态挂载 MP4 文件
其实这一点和小伙伴讨论的时候还有点分歧，所以放在这里不一定算是 Vibe Coding 的短板，有可能只是一种工程取舍。
支持当前技术实现方式的声音认为：这几个视频本身是免费内容，初期用户量有限，暂时不上完整的点播系统也无伤大雅，等后期 VV 数据起来了再替换也来得及。这个逻辑本身并没有什么问题。
而另一方的声音聚焦在了一个新问题上：这个取舍，到底是主动思考之后做出的决定，还是一个从来没有被提出过的问题？
以胡彦斌的粉丝量级，一旦三端产品全面推广，这个模块大概率很快就要迭代。而现在开源或可商用的视频点播方案已经相当成熟，其实接入的开发成本并不算高。
既然早做晚做都要做而且也不难做，为什么不现在就做好呢？
对于一个目标是商用的产品来说，1.0 上线时宁可砍掉部分非核心功能，也应该保证已有模块的成熟度。这个优先级的判断，恰恰是 Vibe Coding 流程里最容易缺席的一环。
最后请允许我再次感谢胡彦斌为 Vibe Coding 走向更广阔受众群体做出的杰出贡献。
胡彦斌作为一个音乐人，仅凭借 AI 的加持就能将一个跨三端的互联网产品交付上线，这已经是一种实实在在的成功。
如果回到两年前他接受采访、坦言正在学习编程的那一刻，恐怕连他自己都不会相信，AI 的能力能在这么短的时间内突飞猛进到这个程度。
但这个案例同样让我们清楚地看到了今天 Vibe Coding 最真实的能力边界：
AI 可以写代码、生成页面、搭建数据库，但它没办法站在项目全局，帮你把该问的问题都问一遍。
它本质上还是一个在回答问题，而不是在定义问题的系统。
局部任务里，它已经相当能打；但主动发现问题、提出问题，并为这个判断承担责任，这件事今天还轮不到它来做。
说白了就是：AI 目前还没有掌握提问的艺术。
这就意味着，在 AI Coding 时代，真正昂贵的能力不再是写出好代码，而是知道该问什么问题。代码越来越便宜，好问题越来越值钱。软件开发链条上每一个角色的价值，也正在向这个方向重新聚拢。
最后的最后，我还想借这个机会问问胡彦斌老师：
您那还缺产品经理么？
待遇要求不高，管个演唱会门票就行……
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