来回总共 2 天，实际和 AI 对话时间净时间 7.5 个小时，全程 0 手写代码，代码阅读量 5%（不到 50 行），文档阅读量 60%。
总体感受时前期方案探索很重要，mvp 要快速成型验证，方案和 MVP 可以互相验证迭代。AI 的一小步，失业的一大步。
净耗时
阶段 净耗时 描述 探索 0.5h idea 到可行性方案，竞品分析，核心产出是 1 个产品文档，1 个技术文档 初稿 2h 这阶段花了 2h ，主要是因为刚开始的想方案有问题，想的是用 vitepress\hexo 这类 MD 系统来做，而且想的是同时支持多套系统多套主题，导致在功能实现、UI 优化时总达不到预期，其实跑起来也就 10 分钟，达到可用也就 0.5h 正式版 5h 这阶段主要是推倒了前面的方案然后直接用 vue3 开发，方便灵活，耗时主要是在细节打磨上，功能开发 1h UI(布局、交互、大小屏)2h 测试 1h 文档完善 0.5h 部署验证 0.5h ，由于项目简单主要是前端所以只进行了人工测试，没有让 AI 跑测试，UI 这块我一般是截图+文字描述，精调用 Cursor 内置浏览器 写这篇感受 2h 回顾过程，整理材料TOKEN 消耗：
同时有 3 、4 项目交叉着跑，这个项目占比在 30%吧：14190.6 万 * 30% = 4257.18 万
这个消耗量不知道是什么水平
------------------------------------------------------------ 以下无干货 ------------------------------------------------------------
统计汇总
数据来源：
usage-events-2026-05-21.csv；统计 5 月 20 日、21 日、22 日（ UTC+8 ）；共 295 条记录。
总消耗
指标 数值 合计 14190.6 万（ 141,906,000 Tokens ） 记录条数 295 条分天消耗
日期 Tokens 折合 条数 占比 May 22 4,095,000 409.5 万 20 2.9% May 21 76,979,000 7697.9 万 189 54.2% May 20 60,832,000 6083.2 万 86 42.9%项目介绍：
Fork 即用：自动拉取你的 Star 列表，用 Vue SPA 生成静态页并部署到 GitHub Pages 。
站点功能
类 GitHub Stars 浏览体验，数据来自 stars.json，筛选在浏览器内完成：
#vue 按 topic 精确筛选（多标签 AND ，如 #vue #typescript）
类型
All / Sources / Forks
编程语言
侧栏语言列表与数量
协议
按 SPDX 协议筛选
标星年份
按标星时间年份筛选
排序
Recently starred / Recently active / Most stars
虚拟列表
数千条 Star 流畅滚动
统计
总数、语言/协议分布等
来源: v2ex查看原文