过去几周，我做了一个实验：看看AI到底能把开发速度提到多快。结果有点反直觉——当我不再把AI当"代码生成器"，开发反而更快了。

我完成了两个轻量级项目：Altivo，一个隐私优先的投资组合追踪器；Hopway，一个可视化路线规划工具。它们都不复杂，但帮我摸清了一套现代开发工作流——同时用了Claude AI、OpenCode AI、DeepSeek V4 Flash和Qwen 3.6 Plus四个工具。

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最大的发现是：AI的价值不在写代码，而在加速决策。

Claude成了我的架构搭档。讨论应用结构、权衡功能取舍、梳理用户体验，这些需要推理的环节它最强。OpenCode则是执行层，直接操作仓库改代码，迭代速度快得像带了个反应极快的初级开发。DeepSeek V4 Flash免费且快，专门用来试UI、跑小修小改的高频循环。

Altivo的定位很明确：比传统平台更干净、更简单。纯静态前端，追踪ETF和加密货币，数据存在本地。技术栈就是HTML、CSS、JavaScript，部署在GitHub Pages。Hopway走另一条路——地图优先的探索感，用CARTO地图，让用户创建路线、visually探索目的地、分享旅行计划，甚至试AI生成的路线灵感。

两个项目的代码都在GitHub开源，live demo也能直接体验。但真正值得说的不是产品本身，是这个工作流：把AI拆成"脑暴伙伴+快速原型助手+UI迭代帮手+调试搭档+架构参谋"，每个角色对应不同工具，而不是让一个模型干所有事。

当AI分工明确后，从想法到可用MVP的时间被压缩到了几周。这不是因为代码写得更快，是因为决策和验证的循环变短了。