我的重度人工智能独立开发技术栈（真实剖析）

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几周前，我发布了一个帖子，结尾写着“以下是详细且诚实的设置说明：”——但我随后并没有提供这些细节。

这种做法很不妥。让我来弥补一下。

这是我在全职工作之余，用于交付独立开发项目的实际技术栈。在大多数日子里，注意力缺陷多动障碍（ADHD）都会严重削弱我的执行功能。这个技术栈并不令人印象深刻，它只是胜在持之以恒。

瓶颈并非人们所想的那样

人工智能为我带来的改变并非代码质量，而是任务排序。

我可以构思整个产品，并用三个段落描述它。我的工作流断点发生在“我知道我想要什么”和“开始打字所需的40个微决策”之间。这个缺口过去常常耗费数天时间。

有了人工智能来处理任务排序，这个缺口缩短到了几分钟。我不再因为陷入瘫痪状态而浪费夜晚的时间。

对我来说，这就是全部的价值主张。下文内容仅仅是围绕这一见解的工具配置。

技术栈

主要驱动工具：Claude Code

不是 Cursor，也不是 Copilot，而是在终端中运行的 Claude Code。原因如下：

• 带有意图的多文件编辑：例如输入“让这个模板适用于定价页面”，它会正确地修改6个文件。
• 解释更改内容：我阅读差异对比，并真正从中学习。
• 无头模式，仅键盘操作：这符合我的注意力运作方式。

如果你的大脑喜欢行内补全，Cursor 是很好的选择。但我的大脑不喜欢。如果代码平淡无奇，Copilot 尚可接受；一旦我偏离常规模式，它就会与我产生冲突。

合适的人工智能工具是那种契合你认知风格的工具，而不是营销做得最好的那个。

平庸的粘合剂：Bash

我大约30%的时间花在 Claude Code 上。另外20%的时间用于运行微小的 Bash 脚本，执行诸如以下操作：

• 将40个文件从 post-v1.mdx 重命名为带填充零的 post-0001.mdx
• 从列表中下载所有图片，调整大小并优化
• 在我的笔记中搜索所有超过两周待办事项

我不编写这些脚本，我只需向人工智能请求生成。90秒即可完成。我不需要记住它们。我维护一个 bin/ 文件夹，里面存放着我早已忘记是如何编写的那些单行脚本。

任务记忆：位于 ~/.local/tasks.db 的 SQLite 数据库

只有一个表：id, what, status, updated_at。仅此而已。

当我开始一个会话时，我运行 tasks wip，它会告诉我之前进行到一半的任务。当我搁置某个任务时，我运行 tasks park <what>。这是一个封装了 sqlite3 的30行 Python 脚本。

这个工具对我提升交付速度的帮助，超过了任何“生产力应用”。因为我无法在大脑中保持状态，但数据库可以。

界面：全局深色模式，终端优先

我对编辑器没有强烈的偏好。我使用 Visual Studio Code，因为它启动速度快。但我实际工作的界面是终端：Tmux + Vim 分屏 + 在另一个窗格中运行的 Claude Code。

浅色模式对我的眼睛是一种负担。咖啡对我的注意力缺陷多动障碍是一种负担。我致力于优化生活，避免支付那些不必要的“税负”。

燃料：茶，而非咖啡

这不是什么奇特的品牌偏好——这是一个真实的选择。咖啡因会加剧我的注意力缺陷多动障碍症状。咖啡能给我90分钟的火箭般冲刺，随后则是6小时的电路烧毁感。

茶，特别是加奶的红茶，能在不导致崩溃的情况下提供足够的警觉性。每天三杯，下午4点后停止饮用，以保护睡眠。

如果睡眠被破坏，整个独立开发工作流就会崩溃。其他一切都可以商量。

这个技术栈不是什么

它不是一个框架。其他人不应完全照搬此方案。

它并不快。任何观察我工作的人都会觉得我很慢。我会不断停下来检查自己所做的工作。我 tal