八年后，它终于出现了。
不是八年磨一剑，是八年想动手，但一直不敢。
一个Google工程师，想做SQLite开发工具，整整想了八年。
然后今年，他用AI花了三个月，搞定了。
但就在上线前，他亲手把代码全删了，重写了一遍。
这可能是目前关于AI编程最真实的一篇记录。
八年不敢动手的痛
故事主角叫Lalit，在Google Perfetto团队工作。PerfettoSQL——一个基于SQLite的查询语言——是他们团队的核心工具。
但他发现，整个行业对SQLite开发者体验的投入，几乎是零。
“SQLite明明这么重要，为什么没人做一个好用的开发工具？”
他试过把开源的SQLite工具借过来用。结果呢？不是不够可靠，就是不够快，要么就是根本没法适配PerfettoSQL的扩展。
从零做一个？念头动过无数次，但每次都被同一个理由劝退：
这项目太难了，而且太琐碎了。
难在哪？SQLite没有正式的语法规范，没有稳定的解析器API。整个解析器的核心代码是C写的，将近400条语法规则，每条规则都要精确对应解析树里的一个节点。
“这工作太重复、太枯燥。理解SQLite源码就花了我好几天，一个虚拟表API就把我搞崩了。”
一个业余时间想做的副项目，难度直接劝退。
三个月，AI帮我动手了
转折发生在2025年底。
他决定测试一下AI的极限：能不能完全“凭感觉”编程（vibe-code），把这个工具做出来？
用AI（Claude Code），用最大套餐，每晚和周末肝。
一月份，他几乎当起了“半吊子技术经理”，把设计和实现全丢给AI。解析器、格式化器、Web Playground……功能一个一个蹦出来。
二月底，核心功能基本跑通了。
他很兴奋。AI帮他跨过了最大的心理障碍——启动那一步。
“以前我总是'我得先搞懂SQLite怎么解析'，现在变成了'我先让AI给我整一个出来看看'。只要有东西能玩，我就能往下走。”
但很快，代价来了。
第一个月：代码爽了，人崩了
一月底，他仔细看了一下AI写的代码。
完全是一坨 spaghetti。
- Python提取脚本，他自己看不懂
- 函数散落在各种文件里，毫无结构
- 几个文件直接干到几千行
“能跑，能解决眼前的问题。但要扩展？要整合到Perfetto里？门都没有。”
他做了一个决定：
删掉，全部重写。
这次他换成了Rust。并且改了玩法——
- 自己掌控所有设计决策
- AI只当“强化版自动补全”
- 每个改动都严格review
- 随时重构，不惯着
二月份，新版本的功能开始真正收敛。三月中旬，0.1版本上线。
但整个过程中，他发现了一些比代码更难处理的东西。
AI的另一面：爽是真的爽，痛也是真的痛
先说AI帮他省了多少事。
克服惯性。 想做八年的事，AI让他终于动起来了。不用先在脑子里想清楚所有设计，直接让AI生成一个能跑的原型，完了再改。
写代码确实快。 只要需求能拆清楚，AI写得比他快，风格还更标准。文档、注释、代码布局，都给你整得明明白白。
Research神器。 他之前完全不懂Wadler-Lindig这种格式化理论，AI给他讲了一遍，又快又准。一个小时就整出了原本要花一两天学的VS Code插件。
“AI把'我不知道该学什么'的问题，直接变成了'我该问什么'。”
但代价呢？
上瘾。 这东西太像老虎机了。发一个prompt，等几秒，要么出好东西，要么出垃圾。深夜两点还在想“再来一个prompt万一成了呢”。
“累的时候prompt写得模糊，输出更烂，然后继续试，形成恶性循环。明明自己写可能更快，但就是停不下来。”
失去手感。 好几次，他对代码的整体架构还有感觉，但具体细节全忘了。哪个函数调哪个，哪个变量在哪定义——完全失联。
“这时候跟AI沟通也崩了。你说'改一下那个做Bar的东西'，AI得先猜你在说哪个FooClass。”
设计拖延。 因为AI重构太方便，他总想“回头再改”。结果设计决策一拖再拖，代码库一直保持在“我看不懂”的状态。
“vibe-coding那一个月，我理解了问题，但如果一开始就在关键设计上更果断，本来可以更快找到对的架构。”
真正的问题：AI不会“设计”
他后来总结了一个关键洞察：
AI擅长“局部正确”，但不擅长“全局好看”。
一个函数、一个类，通常有标准答案，AI做得很好。但架构——所有局部拼在一起形成的样子——AI根本把握不了。
“代码就像物理。在局部看牛顿定律很简单，但放大到整个时空，曲线就出来了。AI能做好每个函数，但它拼不出好架构。”
最典型的例子：公共API设计。
他花了整整几天手动改API，就因为AI设计的那套“完全没法用”。没有测试能验证“好不好用”，没有客观指标——这恰恰是AI最弱的地方。
“这就是为什么我最后删掉重写。AI可以帮你实现，但设计得你自己来。”
三个月vs八年
现在syntaqlite上线了。
一个完整的SQLite开发工具：解析器、格式化器、VS Code插件、Python bindings、Web Playground、文档站点。
如果没AI，可能再等八年也不会动手。
但如果没有这次“删掉重写”，可能现在他手里只有一坨跑不起来的代码。
“AI是极强的实现力放大器，但它不能代替设计。它能回答具体的技術问题，但它没有历史感，没有品味，不知道一个API用起来到底爽不爽。”
结尾
这篇文章最值钱的不是“AI真牛”的 hype，而是一个真正干过活的人告诉你：
AI可以帮你启动，帮你加速，但别让它帮你做决定。
想清楚再动手，永远比改代码更重要。
【锐评】：这才是AI编程的真实样子——不是一键生成完美项目，而是帮你跨过心理障碍，再亲手推翻自己一遍。AI是放大器，你是什么人，它就放大什么。
参考链接：
https://lalitm.com/post/building-syntaqlite-ai/