1. 項目概述當GitHub倉庫成為AI龍蝦的“養殖場”最近在開發者圈子里一個聽起來有點“賽博朋克”的概念正在流行用GitHub倉庫來“養”AI龍蝦。這當然不是真的在服務器里養海鮮而是一種形象的說法指的是利用GitHub的自動化工作流結合當前熱門的AI智能體技術構建一個能夠自主分析需求、編寫代碼、測試并最終部署上線的全自動開發流水線。這個“AI龍蝦”就是一個不知疲倦、24小時待命的AI開發工程師而GitHub倉庫就是它的棲息地和“飼料”來源。這個想法的核心是解決個人開發者或小團隊面臨的經典困境創意很多但時間和精力有限。你有了一個項目點子從搭建框架、寫基礎代碼、調試到部署上線每一步都需要投入大量時間。而“AI龍蝦”項目就是試圖將其中大量重復、模式化的開發工作交給經過精心配置的AI智能體去完成。你只需要提供一個清晰的項目描述比如“一個基于Flask的待辦事項API需要用戶認證和數據庫支持”剩下的從生成項目結構、編寫核心邏輯、配置CI/CD到部署到云服務器都可以由這個“龍蝦”自動完成。這聽起來像是遙遠的未來但實際上利用現有的工具鏈已經可以搭建出非?？捎玫脑?。整個體系依賴于幾個關鍵組件GitHub作為代碼倉庫和自動化中樞AI代碼生成模型如GitHub Copilot、通義靈碼或通過API調用的開源模型作為“大腦”以及GitHub Actions作為協調四肢的“神經系統”。通過編寫特定的工作流腳本我們可以指揮AI智能體按步驟“思考”和“行動”最終產出可運行的項目。接下來我將拆解如何從零開始搭建這樣一個屬于你自己的“AI龍蝦養殖場”。2. 核心思路與架構設計2.1 為什么是“AI龍蝦”智能體工作流解析把AI開發助手比作“龍蝦”主要是想強調其兩個特性自主性和持續迭代。龍蝦作為一種生物能夠根據環境倉庫狀態、issue指令自主尋找“食物”代碼任務并不斷生長代碼庫演進。在我們的系統中這個“環境”就是GitHub倉庫而“食物”則是我們以特定格式提交的Issue或PR描述。整個系統的架構可以分解為以下核心模塊觸發器這是啟動“龍蝦”工作的信號。最常用的方式是GitHub Issue。你可以創建一個標題為[AI Agent] Build a TODO API的Issue并在正文中用自然語言詳細描述需求。系統會監聽這類特定標簽或格式的Issue一旦創建工作流即刻啟動。智能體核心這是“龍蝦”的大腦。它需要理解自然語言需求并將其分解為具體的開發任務。這里不一定需要昂貴的大模型API。一個實用的方案是結合使用用一個小型、快速的語言模型或規則引擎進行任務分解和規劃生成一份詳細的開發清單然后對于具體的代碼生成任務再調用像Codex、Claude或通義靈碼這類專精于代碼的模型。執行引擎這是“龍蝦”的鉗子和腿由GitHub Actions擔任。Actions工作流根據智能體生成的計劃按順序執行一系列步驟。例如一個步驟可能是“初始化項目”對應執行cookiecutter模板或運行create-react-app命令下一個步驟是“實現用戶認證模塊”對應調用AI代碼生成API將生成的代碼寫入指定文件。反饋與迭代循環這是“龍蝦”學習和成長的關鍵。AI生成的代碼不可能100%正確。因此工作流中必須集成自動化測試如pytest, jest。如果測試失敗系統可以將錯誤信息反饋給AI智能體要求其分析日志、修復代碼并重新提交。這個過程可以循環數次直到通過測試或達到重試上限。部署上線最后當所有測試通過代碼被合并到主分支后另一個部署Actions工作流會被觸發自動將應用部署到Vercel、Railway、或你自己的云服務器上并輸出訪問鏈接。這個架構的優勢在于它將項目初始化的成本降到了最低。你只需要描述想法剩下的臟活累活都由自動化流水線包辦極大地加速了從想法到原型的驗證過程。2.2 工具鏈選型在免費與高效間尋找平衡搭建這樣一個系統工具的選擇至關重要。我們的目標是盡可能利用免費、開源或低成本的資源構建一個穩定可用的系統。代碼倉庫與自動化平臺GitHub是毋庸置疑的首選。其提供的Actions免費額度每月2000分鐘對于個人項目完全夠用并且其生態系統最為完善。作為備選GitLab CI/CD同樣強大但免費版的并行流水線可能受限。AI智能體框架/平臺這是核心中的核心。你有幾個選擇低成本/自托管路線使用LangChain或Semantic Kernel這類開源框架。你可以將它們部署在免費的云函數如Vercel Serverless、Cloudflare Workers或容器平臺如Railway上。AI模型則可以使用開源的Ollama本地運行Llama、CodeLlama等模型或通過OpenRouter這類聚合平臺訪問多種模型的API成本可控。一體化平臺路線使用像Dify、FastGPT這類可視化智能體搭建平臺。它們提供了圖形化的工作流編排界面能快速連接知識庫和多種模型API降低了開發門檻但可能需要付費才能獲得更高的調用額度。直接利用現有AI編碼工具最直接的方式是利用GitHub Copilot的API如果已有訂閱?；蛘咭恍┚庉嬈鞑寮鏑ursor其底層也提供了API可以探索通過自動化腳本調用。AI模型選擇對于代碼生成任務專精代碼的模型效果遠好于通用聊天模型。首選Claude 3Haiku/Sonnet、GPT-4或DeepSeek-Coder。它們在代碼生成、理解和遵循指令方面表現優異。性價比之選通義靈碼、CodeLlama系列。通義靈碼針對中文場景優化不錯且有免費額度CodeLlama開源可以本地部署完全免費但需要一定的算力。重要提示永遠不要將API密鑰等敏感信息硬編碼在代碼或Action腳本里。務必使用GitHub倉庫的Secrets功能來存儲OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY這類敏感信息。輔助工具項目管理用Issue模板來規范需求輸入格式。代碼質量集成SonarCloud免費開源分析或CodeClimate的自動化掃描。測試根據項目語言選擇pytestPython、jestJavaScript等。部署Vercel前端/全棧、Railway后端/全棧、或通過SSH連接到自有服務器的腳本。注意成本控制是第一要務。在搭建初期務必為AI API調用設置用量警報和預算上限。先從簡單的、步驟明確的任務開始如“創建一個Express.js的Hello World服務器”驗證流程跑通再逐步增加復雜度。3. 保姆級搭建教程從零構建你的第一個AI龍蝦3.1 第一步創建并配置你的“養殖場”倉庫首先我們需要一個GitHub倉庫作為基地。創建新倉庫在GitHub上創建一個新的公共倉庫命名為例如ai-lobster-farm。初始化時可以選擇添加一個簡單的README.md和.gitignore選擇Python或Node。設計觸發器我們將使用Issue作為觸發器。在倉庫根目錄下創建.github/ISSUE_TEMPLATE/ai-agent-request.md文件。這個模板會引導你或協作者規范地提交需求。--- name: AI 智能體開發請求 about: 提交一個由AI智能體自動實現的項目或功能請求 title: “[AI Agent] [請用簡短語句描述核心功能如Build a Markdown Blog API]” labels: [“ai-agent”] --- ## 項目描述 請用清晰、具體的語言描述你想要構建的項目。 **示例** - 項目類型一個使用 Flask 框架的 RESTful API。 - 核心功能用戶注冊、登錄JWT、創建、讀取、更新、刪除待辦事項。 - 數據庫使用 SQLite 本地數據庫即可。 - 額外要求需要完整的 API 文檔使用 Swagger/OpenAPI并編寫單元測試。 ## 你的詳細描述 [請在這里開始你的描述...] ## 驗收條件可選 - [ ] 項目可以成功啟動。 - [ ] 所有接口測試通過。 - [ ] 代碼通過基礎風格檢查。這個模板確保了輸入信息的結構化極大提高了AI智能體理解需求的準確性。設置倉庫Secrets進入倉庫的Settings - Secrets and variables - Actions點擊New repository secret。這里你需要添加你的AI服務密鑰例如OPENAI_API_KEY: 你的OpenAI API密鑰。ANTHROPIC_API_KEY: 你的Claude API密鑰如果使用。如果你使用其他平臺如Dify可能需要添加DIFY_API_KEY和DIFY_APP_ID。3.2 第二步編寫“龍蝦”的大腦——AI智能體工作流這是最核心的一步。我們將在.github/workflows/目錄下創建YAML文件定義整個自動化流程。這里我提供一個基于curl調用外部AI服務假設是一個部署在Vercel上的LangChain智能體的簡化示例。創建文件.github/workflows/ai_lobster.ymlname: AI Lobster Agent on: issues: types: [opened, edited] # 僅處理帶有特定標簽的issue labels: [“ai-agent”] jobs: analyze-and-plan: runs-on: ubuntu-latest # 僅當issue內容非空且不是由本workflow自己關閉時觸發防止循環 if: github.event.issue.body ! ‘’ !contains(github.event.issue.labels.*.name, ‘auto-completed’) steps: - name: Checkout repository uses: actions/checkoutv4 - name: 解析Issue內容生成開發計劃 id: plan env: ISSUE_TITLE: ${{ github.event.issue.title }} ISSUE_BODY: ${{ github.event.issue.body }} # 假設你的AI智能體服務端點的URL AI_AGENT_URL: ${{ secrets.AI_AGENT_URL }} AI_AGENT_KEY: ${{ secrets.AI_AGENT_KEY }} run: | # 構造請求體發送給AI智能體進行任務規劃 PLANNING_PROMPT$(cat EOF 你是一個資深的軟件開發項目經理。請根據以下用戶需求生成一份詳細的、可執行的開發任務清單。 需求標題$ISSUE_TITLE 需求詳情$ISSUE_BODY 請以JSON格式輸出包含以下字段 - “project_type”: 項目類型如 “flask-api”, “react-frontend”, “express-server”。 - “tasks”: 一個任務對象數組每個對象包含 “id”, “name”, “description”, “command_or_prompt”。 - “estimated_steps”: 預估的總步驟數。 EOF ) # 調用AI智能體API獲取計劃 RESPONSE$(curl -s -X POST “$AI_AGENT_URL/plan” \ -H “Authorization: Bearer $AI_AGENT_KEY” \ -H “Content-Type: application/json” \ -d “{\”prompt\”: \”$PLANNING_PROMPT\”}”) # 將AI返回的JSON計劃保存到環境變量供后續步驟使用 echo “planning_result$RESPONSE” $GITHUB_OUTPUT # 同時保存到一個文件方便后續步驟讀取 echo “$RESPONSE” ai_plan.json - name: 上傳開發計劃 uses: actions/upload-artifactv4 with: name: ai-development-plan path: ai_plan.json execute-tasks: runs-on: ubuntu-latest needs: analyze-and-plan strategy: matrix: # 這里的任務索引需要動態生成本例為簡化假設計劃中有3個任務 task_index: [0, 1, 2] steps: - name: 下載開發計劃 uses: actions/download-artifactv4 with: name: ai-development-plan - name: 讀取當前任務 id: read_task run: | TASK_INDEX${{ matrix.task_index }} # 使用jq解析ai_plan.json獲取第N個任務 TASK_INFO$(jq -c “.tasks[$TASK_INDEX]” ai_plan.json) echo “task_info$TASK_INFO” $GITHUB_OUTPUT - name: 執行代碼生成或命令 env: TASK_DESC: ${{ steps.read_task.outputs.task_info }} AI_AGENT_URL: ${{ secrets.AI_AGENT_URL }} AI_AGENT_KEY: ${{ secrets.AI_AGENT_KEY }} run: | # 解析任務描述 TASK_ID$(echo $TASK_DESC | jq -r ‘.id’) TASK_NAME$(echo $TASK_DESC | jq -r ‘.name’) TASK_PROMPT$(echo $TASK_DESC | jq -r ‘.command_or_prompt’) echo “正在執行任務: $TASK_NAME (ID: $TASK_ID)” if [[ $TASK_PROMPT git* ]] || [[ $TASK_PROMPT npm* ]] || [[ $TASK_PROMPT pip* ]]; then # 如果是系統命令直接執行 eval “$TASK_PROMPT” else # 如果是自然語言描述則調用AI生成代碼 CODE_GEN_PROMPT“你是一個優秀的程序員。請完成以下開發任務$TASK_PROMPT。請只輸出代碼不要有任何解釋。” GENERATED_CODE$(curl -s -X POST “$AI_AGENT_URL/generate” \ -H “Authorization: Bearer $AI_AGENT_KEY” \ -H “Content-Type: application/json” \ -d “{\”prompt\”: \”$CODE_GEN_PROMPT\”}”) # 根據任務ID決定將生成的代碼寫入哪個文件 # 這里需要更復雜的邏輯來映射任務到文件例如通過任務描述中的關鍵詞判斷 # 簡化處理寫入一個以任務ID命名的文件 echo “$GENERATED_CODE” “output_${TASK_ID}.py” # 假設是Python文件 fi - name: 提交代碼變更 uses: stefanzweifel/git-auto-commit-actionv5 with: commit_message: “AI Agent: 完成任務 ${{ matrix.task_index }} - ${{ steps.read_task.outputs.task_info.name }}” file_pattern: ‘*.py *.js *.json *.md’ # 提交特定類型的文件變更 run-tests: runs-on: ubuntu-latest needs: execute-tasks steps: - name: Checkout with merged changes uses: actions/checkoutv4 - name: 設置Python環境 uses: actions/setup-pythonv5 with: python-version: ‘3.10’ - name: 安裝依賴并運行測試 run: | pip install -r requirements.txt 2/dev/null || echo “No requirements.txt found, skipping pip install.” # 假設使用pytest這里應該根據項目類型動態調整 if [ -f “pytest.ini” ] || [ -d “tests” ]; then pip install pytest pytest -v else echo “未檢測到測試框架跳過測試步驟?！?fi finalize-and-deploy: runs-on: ubuntu-latest needs: run-tests # 僅當測試通過或跳過且源分支有變更時運行 if: success() steps: - name: 標記Issue為完成 uses: actions/github-scriptv7 with: script: | const { issue } context.payload; github.rest.issues.addLabels({ owner: context.repo.owner, repo: context.repo.repo, issue_number: issue.number, labels: [‘auto-completed’] }); github.rest.issues.createComment({ owner: context.repo.owner, repo: context.repo.repo, issue_number: issue.number, body: ‘ AI智能體已完成所有開發任務代碼已提交并通過測試。即將觸發部署流程?！?}); - name: 觸發部署工作流 # 這里可以觸發另一個專門負責部署的GitHub Actions工作流 run: echo “所有開發任務完成準備部署?！?# 實際場景中你可能會在這里調用Vercel/Railway的CLI或API或者觸發另一個.github/workflows/deploy.yml。這個工作流只是一個高度簡化的概念驗證。它展示了核心的流程監聽Issue - 規劃任務 - 并行執行任務 - 測試 - 收尾。在真實場景中execute-tasks步驟的邏輯會復雜得多需要能準確理解任務描述、定位目標文件、進行代碼插入或修改。3.3 第三步部署與調試你的智能體服務上面的工作流依賴于一個外部的AI_AGENT_URL。你需要自己部署一個AI智能體服務。這里給出一個使用Vercel LangChain OpenAI API的超簡易示例。創建服務端項目mkdir ai-lobster-server cd ai-lobster-server npm init -y npm install express langchain langchain/openai dotenv創建api/plan.js和api/generate.jsVercel Serverless Function// api/plan.js import { OpenAI } from “langchain/openai”; import { PromptTemplate } from “langchain/core/prompts”; import { StringOutputParser } from “langchain/core/output_parsers”; export default async function handler(req, res) { if (req.method ! ‘POST’) return res.status(405).end(); const { prompt } req.body; const openAIApiKey process.env.OPENAI_API_KEY; const llm new OpenAI({ openAIApiKey, temperature: 0.1 }); // 低隨機性確保規劃穩定 const planTemplate {prompt}\n\n請以嚴格JSON格式輸出只包含project_type, tasks, estimated_steps字段。; const planPrompt PromptTemplate.fromTemplate(planTemplate); const planChain planPrompt.pipe(llm).pipe(new StringOutputParser()); try { const planJsonStr await planChain.invoke({ prompt }); // 簡單清理嘗試解析JSON const cleaned planJsonStr.replace(/json\n?|\n?/g, ‘’).trim(); const plan JSON.parse(cleaned); res.status(200).json(plan); } catch (error) { console.error(“Planning error:”, error); res.status(500).json({ error: “Failed to generate plan” }); } }api/generate.js結構類似但使用更高的temperature如0.7來生成更有創造性的代碼。部署到Vercel將代碼推送到一個GitHub倉庫。在Vercel官網導入該倉庫。在Vercel的項目設置Environment Variables中添加OPENAI_API_KEY。部署成功后你會獲得一個https://your-app.vercel.app的域名。這個就是你的AI_AGENT_URL端點實際是https://your-app.vercel.app/api/plan和.../api/generate。配置回GitHub將得到的URL和設置的認證密鑰如果需要添加到GitHub倉庫的Secrets中即AI_AGENT_URL和AI_AGENT_KEY。4. 核心環節實現與優化技巧4.1 如何讓AI更準確地生成代碼Prompt工程實戰AI生成代碼的質量90%取決于你給它的指令Prompt。對于“AI龍蝦”系統我們需要設計兩套Prompt一套用于任務規劃一套用于具體代碼生成。規劃階段Prompt目標是讓AI輸出結構化的開發清單。技巧使用角色扮演和輸出格式化指令。示例“你是一個經驗豐富的全棧開發架構師。請將以下用戶需求分解為具體的、可順序執行的開發任務。每個任務必須是一個可以直接操作如運行命令或編寫具體代碼文件的動作。請以嚴格的JSON格式輸出包含字段project_type如‘flask-api’tasks數組每個任務有id,name,description,command字段estimated_steps。需求如下{用戶需求}”代碼生成階段Prompt目標是生成即插即用、符合上下文的代碼。技巧提供上下文和約束。示例“你正在開發一個Flask應用。當前項目結構如下tree輸出。請為這個應用實現用戶登錄功能。要求使用Flask-Login管理會話密碼使用bcrypt哈希存儲在現有的app/models.py中的User模型上增加字段。請只輸出需要新增或修改的代碼塊并注明文件名。如果創建新文件請給出完整路徑。現有項目結構{粘貼項目tree}?，F有models.py內容{粘貼models.py內容}?！边M階技巧分步思考Chain-of-Thought對于復雜任務讓AI先“說出”它的思路比如“首先我需要檢查是否已安裝Flask-Login然后我需要修改User模型...”然后再生成代碼。這可以通過在Prompt中要求“請逐步思考并輸出”來實現雖然會消耗更多token但準確率大幅提升。提供示例Few-Shot Learning在Prompt中給出一兩個類似任務的輸入輸出示例AI會模仿格式和風格。迭代生成與驗證不要指望一次生成完美代碼。工作流應設計為生成 - 運行語法檢查如python -m py_compile- 如果失敗將錯誤信息反饋給AI要求重試 - 最多重試3次。4.2 集成測試與質量門禁確?！褒埼r”產出可用一個只會寫代碼但不管對錯的AI是危險的。必須在流水線中集成強制的質量檢查。靜態代碼分析在run-tests作業之前或之后添加一個步驟。- name: Lint Code run: | # 根據項目語言選擇linter pip install flake8 black # Python black --check . flake8 .如果代碼格式不符合規范可以讓工作流失敗或者更智能地讓AI根據black的建議重新格式化代碼。自動化測試如前所述pytest或jest是必須的。關鍵點是測試用例最好也能部分自動化生成。你可以在規劃階段就讓AI同時生成一些基礎的單元測試用例例如“為每個API端點生成一個簡單的Pytest測試”。雖然生成的測試可能不完善但能覆蓋最基本的成功路徑。安全掃描集成banditPython或npm auditNode.js進行基礎的安全漏洞掃描。這可以作為一道警報不一定阻塞流程但結果可以評論到Issue里。依賴檢查使用safetyPython或snyk檢查依賴庫是否有已知漏洞。實操心得在初期不要追求100%的測試覆蓋率。目標是建立一個“安全網”能抓住最明顯的運行時錯誤和語法錯誤。隨著系統運行你可以手動為AI生成的、經常出錯的模塊補充更健壯的測試用例這些用例又會成為后續AI學習的“素材”形成一個正向循環。5. 常見問題與實戰避坑指南5.1 成本失控與API限流這是運行此類系統最大的風險。AI API的調用費用可能快速累積。問題工作流設計不當導致循環調用或生成過于冗長的代碼消耗大量token。解決方案設置預算和警報在OpenAI、Anthropic等平臺后臺嚴格設置每月預算和用量警報。優化Prompt明確要求AI“輸出最精簡的代碼”、“避免不必要的注釋和解釋”。在規劃階段就估算任務復雜度對過于龐大的需求進行拆分或拒絕。使用緩存對于相似的Issue例如都是創建“CRUD API”可以嘗試緩存之前成功的“規劃結果”或“代碼片段”。可以在倉庫中維護一個knowledge-base目錄存放成功的案例模板。降級方案優先使用性價比更高的模型如gpt-3.5-turbo進行規劃用claude-3-haiku生成簡單代碼只有復雜邏輯才調用gpt-4或claude-3-sonnet。設置失敗熔斷在工作流中如果連續多次任務執行失敗例如測試不通過重試超過3次則自動終止流程并評論到Issue中等待人工干預避免無意義地消耗API額度。5.2 生成的代碼質量參差不齊AI不是萬能的它可能會生成過時的、有安全漏洞的或邏輯錯誤的代碼。問題AI使用了已廢棄的庫或者寫出了存在SQL注入風險的字符串拼接代碼。解決方案提供技術棧約束在初始Prompt中明確指定技術棧、版本和最佳實踐。例如“使用Flask 2.3.x 數據庫操作使用SQLAlchemy ORM 所有查詢必須使用參數化查詢以防止SQL注入。”代碼審查AI輔助可以引入第二個“審查者”AI角色。在代碼生成并通過基礎測試后讓另一個專門用于審查的模型可以用更小、更便宜的模型分析代碼檢查常見的安全問題和反模式并提出修改建議。依賴版本鎖定在項目模板如requirements.txt,package.json中預先鎖定核心依賴的版本避免AI引入不兼容的新版本。人工審核關口對于重要的項目設置一個手動審批步驟。AI完成所有工作后創建一個Pull Request并相關人員等待人工Approve后才能合并和部署。這平衡了自動化與質量控制。5.3 GitHub Actions的復雜性與調試YAML工作流腳本一旦復雜起來調試會非常痛苦。問題工作流失敗日志冗長難以定位是哪個步驟、哪條命令出了問題。解決方案本地測試使用act這個開源工具可以在本地運行GitHub Actions極大提高調試效率。分階段啟用不要一次性實現完整流程。先實現“監聽Issue - 生成歡迎評論”這個最簡單的流程。然后實現“生成計劃并輸出到日志”。接著實現“執行一個最簡單的命令如touch test.txt”。步步為營每步驗證。善用echo和env在關鍵步驟使用echo “DEBUG: Variable value is $MY_VAR”輸出變量狀態。將復雜的中間結果寫入臨時文件如echo “$RESPONSE” temp.json方便查看。查看完整日志在GitHub Actions的運行詳情頁可以下載所有步驟的完整日志文件用于離線分析。5.4 處理復雜項目結構與上下文管理AI如何知道新代碼應該放在哪個文件如何修改現有文件而不是覆蓋問題AI生成了代碼但不知道應該插入到app/routes/auth.py的第30行之后。解決方案提供精確的上下文如前所述在代碼生成Prompt中附帶相關文件的當前內容。這可以通過在Actions中運行cat、tree等命令獲取并作為字符串嵌入Prompt。使用代碼編輯指令訓練或指示AI使用特定的“編輯指令”。例如在Prompt中要求“如果你需要修改app/models.py請以以下格式輸出FILE: app/models.py\n---\n[要替換的舊代碼行精確匹配]\n---\n[替換后的新代碼行]”。然后在你的工作流中編寫一個腳本解析這種格式并執行具體的代碼替換操作類似于一個簡單的sed腳本。引入向量數據庫對于超大型項目可以考慮將代碼庫切片并存入向量數據庫如ChromaDB。當AI需要了解項目上下文時先根據當前任務描述進行語義搜索檢索出最相關的代碼片段再提供給AI作為參考。但這套方案較為復雜適合進階玩家。搭建并維護一個高效的“AI龍蝦”系統本身就是一個極具挑戰性和樂趣的元編程項目。它不會完全取代開發者而是成為一個強大的“副駕駛”和“自動化助手”將你從重復勞動中解放出來讓你更專注于架構設計、核心算法和創造性工作。從今天開始試著養你的第一只“AI龍蝦”吧哪怕它最初只能完成“打印Hello World”這樣的簡單任務這個過程的經驗積累將是無價的。