据说这就像与朋友交谈一样简单，甚至连技术素养极低的门外汉也可以轻松应对。
我在这里写过相关内容。但为了摆脱炒作，我想看看情绪编码是否真的能够产生一些有用的东西。
情绪编码一个有用的应用程序？
在Decrypt的测试中，我选择了Claude 3.7 Sonnet作为我的AI伙伴，结果显示它在编码任务中甚至胜过了Grok-3。
我的软件项目非常简单：我想构建一个打字游戏，单词从屏幕上方滚落，要求玩家在它们到达底部之前将其打出来以生存。
我们从最基本的提示开始：“写一个美丽而令人放松的游戏，我必须快速打出单词才能存活。单词正在下落，我在键入时每个字母都会消失。”
几分钟后，Claude推出了一个看起来完整的游戏……但当我尝试运行它时，什么都没有发生。开始按钮是失效的。我向Claude提到了这个错误，它开始工作，保证找到了错误并正在修复它。
Claude完成了，新游戏出现在我们眼前。我尝试了一下，不行……还是坏的。与其自己深入研究代码（那不是情绪编码！），我只是告诉Claude：“不行。当我点击按钮时什么都不发生。游戏从未开始。”
AI又开始工作，它的第二次尝试实际上启动了。我有点作弊，检查了代码，发现另一个问题：游戏只使用了大约10个不同的单词，很快就会变得重复。我没有要求完成字典的集成，而是让Claude将真实单词与虚构单词混合使用——这是一个保持代码简单的实际解决方案。
我继续与Claude进行这种来回交流，通过自然语言进行完善，而不是通过代码编辑。经过十四次迭代，我得到了一个令人满意的东西，可以毫不羞愧地分享出去。
当我的同事们测试这个完成的游戏时，反应大多是积极的。有一个记者甚至打破了我的最高分（很糟糕），其他人则提出了改进的建议。他们发现的唯一的“错误”实际上是故意的限制：随机生成的单词，但没有移动设备支持。
你可以在这里尝试这个游戏。截至目前，Ryan Gladwin以2,830分保持纪录，但我希望不久的将来能夺回我的王座。
经验教训
经过所有这些和其他实验，以下是一些对于愿意尝试情绪编码的人可能有用的事情：
1. 快速原型制作是有效的：我们很快地从概念到可玩的游戏，只需要很少的技术投入。这对于具有最少编码能力的新手非常有用。然而，经验丰富的编码人员可能会在这个阶段放弃情绪编码，转而坚持正常的调试，将AI作为它应该是的数字助手，帮助他们完成这个过程。然而，那些完全致力于情绪编码的人可能会受益于使用非常具体和详细的语言。您的提示越丰富和结构良好，您将获得更好的结果。
2. 迭代是关键：第一次尝试很少能完美地成功。成功来自于对话的完善和清晰的反馈。在这个阶段，经验丰富的编码人员可能会放弃情绪编码，而坚持正常的调试，使用AI作为数字助手帮助他们进行处理。然而，那些完全致力于情绪编码的人可能会因使用非常具体和详细的语言而受益。您的提示越丰富和结构良好，您将获得更好的结果。
3. 不要急于进行：知道何时简化需求有助于更快地实现一个可行的产品。理想情况下，不要一次要求模型完成所有任务。相反，将体验视为向粗略结构添加不同层次的过程。从基础开始，然后要求模型修复一个小错误，然后修复另一个错误，再添加一个您想要看到的特定内容，然后继续下去。
4. 质量有限：虽然我们创建了一个功能齐全且有趣的游戏，但它缺乏专业开发软件的优化和精细处理。不要指望用Grok开发出《上古卷轴》的游戏。
5. 调试是对话式的：我们没有在代码中寻找问题，而是简单地描述了哪些部分不起作用，让AI找出如何修复它。这种方法效果很好，但当然，专家可以通过检查代码或与模型讨论技术细节而加速进展，而不是预期的结果。
总的来说，如果你有足够的耐心来指导AI进行多次迭代，情绪编码确实能够产生功能齐全的软件。它是生产质量的代码吗？绝对不是。您仍然需要适当的调试、优化和各种专门的工具来构建真正专业的应用程序。
但再说一遍，制作Flappy Bird的人通过一个简单的游戏赚了数百万美元，这个游戏不需要复杂的架构或复杂的系统。有时，你只需要一个好主意，也许——也许——通过与AI的交流，你会开始赚大钱。