这条新闻很多人把焦点放在“1周”用AI做出来上面，但是也要看看为什么能一周做出来。这个项目能成功，靠的是几个条件同时到位。首先，Next.js 文档极其完善，Stack Overflow 上积累了海量问答，这些内容早就进了大模型的训练数据，让 AI 实现一个

发布时间: 2026-02-25 13:40:56

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这条新闻很多人把焦点放在“1周”用AI做出来上面，但是也要看看为什么能一周做出来。
这个项目能成功，靠的是几个条件同时到位。
首先，Next.js 文档极其完善，Stack Overflow 上积累了海量问答，这些内容早就进了大模型的训练数据，让 AI 实现一个
IT技术
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这条新闻很多人把焦点放在“1周”用AI做出来上面，但是也要看看为什么能一周做出来。

这个项目能成功，靠的是几个条件同时到位。

首先，Next.js 文档极其完善，Stack Overflow 上积累了海量问答，这些内容早就进了大模型的训练数据，让 AI 实现一个 getServerSideProps，它不会瞎编，因为它确实被训练过。

其次，Next.js 自带几千个端到端测试，团队直接搬过来当验收标准，相当于有了一份可以机器验证的"规格说明书"。

再加上 Vite 本身已经解决了打包、热更新这些底层难题，AI 不用从零造轮子，只需要在 Vite 上面"教"它说 Next.js 的语言。

最后也是最关键的：模型能力到了。

CloudFlare 团队认为几个月前这事还做不了，因为早期模型无法在这么大的代码库里保持一致性，而现在的模型能把整个架构装进上下文窗口，甚至会自己去翻 Next.js 和 React 的内部实现来排查 bug。

这四个条件缺任何一个，效果都会大打折扣。

工作流程其实很简单直接。

工程经理先花几小时和 Claude 讨论架构方案，定好蓝图，然后按模块拆任务：
定义任务、让 AI 写代码和测试、跑测试、过了就合并、没过就把报错扔回给 AI 让它改。

PR 的代码审查也交给了 AI agent，形成了几乎全自动的反馈闭环。

但这不是按一下按钮就完事。AI 经常自信满满地写出看似正确但行为不对的代码，架构决策、优先级判断、识别 AI 走偏了，这些仍然要人来把控。

用博客的原话说：给 AI 好的方向、好的上下文、好的护栏，它就能高产；但方向盘必须在人手里。