AiDHD: AI + ADHD -- AI 時代的注意力分散問題 @jshchnz 分享了自己的公司被@Sentry 收購後，利用空閒時間進行的幾個個人專案開發經驗。這些項目多依賴AI 工具（如Claude Code）實現快速原型構建，他稱之為"vibe coding"。文章客觀反思了AI 工具帶來的便利與挑戰，強調在快速迭代時代保持專注的重要性。 背景與動機作者Josh 提到，他的公司Emerge Tools 6 個月前被Sentry 收購後，他首次獲得自由時間。在此之前，創業生活耗費了其全部精力。現在，他轉向"hardcore vibing"，重新享受為樂趣而構建專案的過程。文章回顧了6 個月內完成的多個項目，這些項目多源於突發靈感，利用公開API 和AI 工具快速實現。作者強調，AI 降低了建造門檻，讓非專業開發者也能輕鬆上手，但也加劇了專案切換的頻率。 項目概述作者詳細列出了8 個項目，每個項目包括簡要描述、技術堆疊、程式碼量、耗時和現狀。這些項目從資訊聚合到娛樂工具，再到AI 增強應用，展示了AI 在創意開發中的應用。以下是關鍵項目解讀： · Catchup (2025 年5 月)：利用Wikipedia API 的新聞聚合工具。核心功能是透過AI 分析Wikipedia 頁面瀏覽量激增的文章，並解釋原因（如突發事件）。作者嘗試解決重複事件主導結果的問題，但最終因類似產品（如Particle News）出現而擱置。示範影片顯示，使用者可與Wikipedia 頁面"對話"。程式碼約2k 行，耗時40 小時，使用Claude Code 等工具。現況：僅限朋友和家人測試。 · Dinner Party (2025 年5 月)：一款iOS App，讓使用者與歷史名人"對話"。技術上，它包裝了OpenAI API，並注入Wikipedia 頁面作為上下文。作者視其為有趣但缺乏創新的項目，未進一步推廣。程式碼約7k 行，耗時30 小時。現況：在App Store 免費下載，約100 次下載。 · BuffettAI (2025 年6 月)：一個自主交易智能體（AI agent），受MCP 啟發。使用者輸入投資理念，系統分析市場數據、新聞和財務指標（如P/E 比率），提出交易建議。作者計劃讓不同智能體相互競爭，但未實現真金白銀交易。程式碼約5k 行，耗時8 小時，使用Alpaca API。現況：僅本地運行。 · HN Slop (2025 年6 月)：基於Hacker News (HN) 前頁內容的AI 產生工具。刮取top 50 帖子，產生荒誕的創業想法（如"SwearySkyscraper"：用個性化髒話穩定地震中的摩天大樓）。還包括評論生成和用戶投票leaderboard。程式碼約5k 行，耗時8 小時。現況：上線後登上HN 首頁，峰值生成30k 個想法。 · Claudius (2025 年7 月)：一個圖形化介面工具，讓非工程師也能使用Claude Code 創造智能體。核心功能包括自然語言轉軟體、無終端機操作。開發中，作者使用自身工具構建，程式碼從SwiftUI 遷移部分到AppKit 以優化效能。最終因複雜度高而轉向Conductor 等替代品。代碼約50k 行，耗時100 小時。現況：私有beta 測試。 · Rate My Prompt (2025 年8 月)：一個提示詞評測平台。使用者提交提示詞，AI 模型（如Claude、OpenAI）和社群評分（1-10 分）。源自於"prompt enhancements" 概念，即附加文字提升提示效果（如"Ultrashink"）。程式碼約5k 行，耗時20 小時。現況：上線，約10k 頁面瀏覽。 · Fuck Up My Site (2025 年8 月)：Sentry Hack Week 項目，一個網頁"破壞" 工具。輸入URL 後套用混亂效果，如燃燒遊標、Comic Sans 字體或逃脫按鈕。純娛樂向。程式碼約7k 行，耗時8 小時，使用Puppeteer。現況：上線，登上HN 首頁，約20k 頁面瀏覽。 · Promptlet (2025 年10 月)：一個macOS 工具，提供指令面板和快速鍵，增強AI 提示字工作流程。可在任何文字欄位中使用（如ChatGPT）。解決了分發macOS App 的痛點（如Sparkle 更新）。代碼約13k 行，耗時20 小時。現況：上線，約100 次打開。 這些項目多為"vibe coded"（95-100%），工具堆疊包括Claude Code、Supabase、Sentry、Posthog 等。作者強調，AI 讓專案從idea 到MVP 只需數小時，但多數未商業化。 反思與結論文章結尾，作者反思這6 個月的經歷，戲稱自己有"AiDHD"：AI 使MVP 構建更容易（過去需數月，現在幾小時），但也放大分心問題——新功能總感覺觸手可及，導致特徵膨脹和項目切換。關鍵洞見包括： · AI 未改變核心：產品仍需滿足使用者需求。隨著選項增多，獲取用戶將更難。 · 快速失敗的價值：AI 加速驗證想法，避免長期投入無效專案。 · "Vibe coding" 的樂趣：作者認為，這種隨意編碼方式被低估，它帶來純粹的創造喜悅，而非"vibe engineering" 那樣乏味。 文章地址
