<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Product-Engineering on All about Raspberry Pi</title><link>https://hugozhu.site/tags/product-engineering/</link><description>Recent content in Product-Engineering on All about Raspberry Pi</description><generator>Hugo</generator><language>en</language><lastBuildDate>Tue, 16 Jun 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://hugozhu.site/tags/product-engineering/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>100% AI编码工程实践1000人时 = 500元Token费</title><link>https://hugozhu.site/post/2026/268-100-percent-ai-coding-architecture/</link><pubDate>Tue, 16 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://hugozhu.site/post/2026/268-100-percent-ai-coding-architecture/</guid><description>&lt;p&gt;6 月 5 日，我在 Cursor 里写了一句：「帮我基于 Supabase 做一个带 AI 辅助编辑的笔记应用」。AI 读了一下，开始生成代码。我切到浏览器，打开 localhost:3000，一个能用的 Markdown 编辑器已经跑起来了。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;6 月 16 日，我换成了 OpenCode，模型用 Qwen3.7-Max。代码生成质量很稳，但 Token 成本大幅下降——后面算账时会看到这个数字有多夸张。12 天后，这个应用已经上线了实时协作编辑、离线同步、四种登录方式、批注系统、CLI 工具、三种语言的国际化——总共 12,000 行生产代码，7 个数据库 migration，7 个 Edge Function。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href="https://hugozhu.site/img/2026/100-percent-ai-coding-architecture.png"&gt;&lt;img src="https://hugozhu.site/img/2026/100-percent-ai-coding-architecture-thumb.jpg" alt="100% AI 编码：1000 人时 = 500 元 Token 费——传统开发 vs AI 编码对比"&gt;&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;我没写一行代码。&lt;/strong&gt; 每一行都是 AI 写的，包括那个用 Yjs CRDT 实现的多人实时协作编辑器。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;这不是一个 demo，不是 tutorial，是部署在 Docker 里、每天在用的产品。之前在 &lt;a href="https://hugozhu.site/post/2026/264-i-built-an-app-without-writing-a-single-line/"&gt;我写了一行代码，AI 写了剩下 6773 行&lt;/a&gt; 里讨论过 100% AI Coding 时人的角色——产品驾驶座。这篇换个角度： &lt;strong&gt;哪些架构决策做对了，哪些让 AI 的效率从「能用」变成了「快得离谱」。&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>