他几周就推翻一次流程：顶级程序员的AI写代码新范式

当大多数人还在纠结“该选哪个模型”，Ras Mic 已经默认一个残酷现实：AI 编程流程本身，可能每隔几周就要重来一次。这支视频里，他第一次系统拆解了自己最新的 AI coding workflow——从灵感诞生，到原型、规划、落地，全程人类+AI混合驱动，信息密度极高。

真正的反直觉：不是模型选型，而是流程随时会过期

视频一开头，Ras Mic 就点破了一个很多从业者不愿承认的事实：AI 编程领域快到你“刚适应完一个流程，它就已经落伍了”。他直言，这条视频是几周前录的，但他的 workflow 已经变了——不是因为他善变，而是模型更新的速度已经逼着你不断重构工作方式。

Claude 4.0、Gemini 2.5 Pro、不断涌现的开源模型，让“选哪个模型”变成一个短期问题。真正重要的，是你有没有一套能快速替换模型、而不是绑定模型的工作流。这也是他整条视频的潜台词：不要迷信某一个 AI，而是设计一个“模型随时可插拔”的系统。

灵感阶段：最强的不是AI，而是“人类+ChatGPT”的组合

在“想点子”这一步，Ras Mic 的态度非常坦诚，甚至有点“反科技崇拜”。灵感依然来自洗澡、刷 Twitter、生活中的真实痛点——这些他明确说，AI 取代不了。

但关键在于下一步：他会大量使用 ChatGPT（GPT-4 / GPT-4o）来做对话式推演。不是写代码，而是问问题、拆问题、做研究。他把 ChatGPT 定义为“daily non-coding driver”——一个非编码阶段的思考放大器。

这一步非常值得注意：他并没有用最贵、最强的 coding model，而是用最顺手的对话模型。这其实在告诉你一件事——在 idea 阶段，用错模型，比不用 AI 更浪费时间。

Envision 阶段：先看到东西，比选技术栈重要100倍

真正拉开差距的，是他所谓的 Envision 阶段。Ras Mic 反复强调：自己是一个“必须先看到东西”的人。所以一旦有想法，他几乎立刻会让 Claude 4.0 帮他生成一个极简原型。

这里有个非常实用但容易被忽略的点：他完全不在乎技术栈。不纠结 React 还是 Next，不纠结后端方案，只要能跑、能看、能点。这一步的目标只有一个——验证这个东西“值不值得继续”。

在 Tempo 里，他会直接开启 Claude 4.0、本地模式，同步到自己熟悉的 IDE，再继续修改。这种“AI 生成 + 本地接管”的方式，本质上是在降低从想法到代码的心理门槛。不是做产品，而是做判断。

规划与落地：AI 负责思考顺序，人类负责取舍

当原型站得住脚，他才进入 planning 阶段。工具组合极其克制：ChatGPT + Linear，必要时加 Notion。

ChatGPT 用来拆任务、排优先级、生成 ticket；Linear 用来追踪执行。这一步他没有引入复杂的 agent，而是把 AI 当成“高级项目经理助理”。

真正写代码时，他的选择非常明确：IDE + Claude 4.0 / Claude Code。价格贵，但效果最好。他甚至直接说，Claude Code 可能是目前最强的编程 agent。

值得玩味的是：到最后阶段，工具反而变少了。因为在 Ras Mic 看来，当问题足够清晰，最强的 AI 才能真正发挥价值。

总结

Ras Mic 这套 AI coding workflow，最有价值的不是工具清单，而是一种心态：默认变化、拥抱重构、随时推翻自己。对 AI 从业者来说，这意味着三件事：第一，不要过度绑定某个模型；第二，把 AI 用在“最该用”的阶段；第三，用原型而不是 PPT 来判断一个想法值不值得。

如果你现在的流程已经半年没变了，可能不是你太稳，而是你已经慢了。一个值得思考的问题是：如果下个月模型再迭代一次，你的 workflow 还能成立吗？

关键词： AI编程， Claude 4.0， ChatGPT， AI工作流， 代码生成

事实核查备注： 需要核查：1）视频发布时间为2025-05-29；2）视频中提到的模型名称（Claude 4.0、Gemini 2.5 Pro、GPT-4o）；3）Tempo 是否支持 Claude 4.0 与本地同步；4）Claude Code 的定位与价格描述是否为作者个人观点。