不久前我写了一篇文章，讨论“什么时候可以100%使用Vibe Coding？”

我的结论是：当人类已经掌握不变量时，它就行得通。如果你知道问题可解、理解约束、并且有可靠的方法验证输出，AI可以成为极好的加速器。

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显然，我决定再次测试这个理论——这次是用我的银行App。

如果你熟悉Go语言生态，只想快速生成大多数银行App能识别的QR码，这里是“TL;DR：直接给我代码”版本：

（代码部分暂略）

本文的其余部分，写给那些对“香肠是如何制作的”感兴趣的人。

我住在德国。德国人爱纸质文件，我不爱。呃，其实我爱，但爱的是它们原本的形式——树

在这里，很多账单装在信封里，通知装在信封里，本来一封电子邮件就能搞定的事也要装在信封里。因为我实在不擅长归档，它们越堆越高。

最终，我进行了古老的德国仪式：坐在纸堆旁，开始处理它们。这正是第二个烦恼的开始。

每张发票上都有收款方、IBAN、金额和付款备注。我打开银行App，开始一个个输入（现在App可以用摄像头扫描页面，自动填充不少字段——但我还是逐个检查）。IBAN，检查。金额，检查。备注，检查。再看回纸质发票，因为我不再相信自己，再全部检查一遍。

一定有更懒的办法。

我的第一个想法非常“高级”：我能不能把所有这些塞进一个二维码里？

原来14年前，欧洲就有其他人想到了

有一个针对SEPA信用转账的EPC二维码标准，通常称为GiroCode。在银行术语之下，是令人愉悦的无聊东西（正是我喜欢的）：结构化文本。

大致像这样：

BCD0021SCTExample RecipientDE69670400440672013000EUR12.34Invoice 2026-001

（余下内容略）