AI开发历史
60次Claude Code对话 · 178次Git提交 · 29天从零到上线
记录大模型AI辅助全栈开发的完整历程
Claude Code 对话统计
基于Chat History的详细分析
功能开发
54个对话会话（90%），涵盖棋子换肤、长将检测、自定义棋局、UCI引擎集成等核心功能开发。
Bug修复
59个对话会话（98%），解决新局按钮、胜利判决、房间创建、兵卒验证等各类问题。
优化改进
52个对话会话（87%），包括SEO优化、移动端适配、UI调整、代码注释完善等。
分析规划
51个对话会话（85%），进行竞品分析、运营规划、品牌命名、功能差距分析等。
文档生成
43个对话会话（72%），生成PRD文档、更新日志、头条文章、commit消息等。
对话规模
最大对话6.5MB（218条用户消息），平均会话8.4KB，用户消息总数约500条。
开发时间线
从项目启动到功能完备的完整历程
典型对话案例
基于Chat History的关键对话记录
开发效率提升
传统开发 vs AI辅助开发
对话日期分布
60个对话会话的时间分布
| 日期 | 对话数 | 主要开发内容 |
|---|---|---|
| 04-17 | 2 | 代码规范化、游戏重置标志 |
| 04-18 | 5 | 访客模式、按钮控制、皮肤动画 |
| 04-19 | 3 | 音效系统、长将/长捉检测 |
| 04-20 ~ 04-21 | 7 | IDE配置、代码格式化、commit规范 |
| 04-22 ~ 04-24 | 8 | UI布局、SEO优化、百度统计 |
| 04-26 | 6 | 版本更新日志、残局系统、移动端适配 |
| 05-01 | 3 | 品牌命名、头条文章、自定义棋局 |
| 05-03 ~ 05-05 | 7 | 竞品分析、UCI引擎集成、部署优化 |
| 05-06 ~ 05-10 | 10 | UI优化、教学页面、和棋功能、测试修复 |
| 05-15 ~ 05-17 | 5 | 系统分析、运营规划、AI开发历史文档 |
对话规模统计
不同类型对话的数据规模
| 对话类型 | 平均规模 | 最大规模 | 典型特征 |
|---|---|---|---|
| 功能开发 | 1-2MB | 6.5MB | 多轮对话、代码生成、调试验证 |
| Bug修复 | 300-800KB | 1.2MB | 问题分析、代码追踪、修复验证 |
| 优化改进 | 500KB-1MB | 3.3MB | 现状分析、方案设计、实施优化 |
| 分析规划 | 200-500KB | 1.3MB | 信息收集、分析总结、方案输出 |
| 文档生成 | 200-500KB | 1.9MB | 内容生成、排版优化、格式调整 |
| Commit生成 | 8-12KB | 12KB | 代码分析、消息生成、规范遵循 |
多模型协作策略
5个大模型，9048条消息，各司其职
glm-5 · 38.5%
3,488条消息 · 23个会话
前端开发主力：UI调整、模板渲染、CSS样式、代码格式化
deepseek-v4-pro · 30.0%
2,718条消息 · 14个会话
深度开发阶段：核心功能实现、Bug修复、架构分析、竞品分析
mimo-v2.5-pro · 19.1%
1,729条消息 · 6个会话
当前主力：功能开发、测试用例、文档整理、AI开发历史编写
minimax-latest · 8.6%
782条消息 · 7个会话
早期探索：项目初始化阶段的功能开发和调试
minimax-m2.5 · 3.7%
331条消息 · 1个会话
项目初创期：最早使用的模型，完成了项目第一阶段开发
早期探索阶段
minimax-m2.5 / minimax-latest / glm-5 三模型并行使用，寻找最佳开发模式
中期稳定阶段
glm-5 成为主力，专注前端开发和代码规范化
深度开发阶段
deepseek-v4-pro 接力，处理复杂功能和架构分析
当前阶段
mimo-v2.5-pro + glm-5 混合使用，持续迭代优化