DeepSeek R1 0528对我的触动挺大的，完全改变了我对 AI 编程的看法。AI 编程真的是面向每一个人的——让每一个人都手可摘星辰。最后我们详细说。
案例
这次 DeepSeek R1 0528 的更新，我玩儿了一天创建前端的应用，自己跑了很多 case，网友分享的一些的 Prompt，我都尝试了一下，以下是一些案例：
1. 俄罗斯方块(藏师傅)
https://deepbolt.xyz/share/v3/6GRw32. 商品库存管理(藏师傅)
https://deepbolt.xyz/share/v3/Mh49L3. 看烟花
https://deepbolt.xyz/share/v3/7Q-UP4. 雨声冥想
https://deepbolt.xyz/share/v3/OLkNC5. 2048 游戏
https://deepbolt.xyz/share/v3/1Odmh6. 苹果风格天气卡片
https://deepbolt.xyz/share/v3/3uNVH7. 3D 水族馆(Twitter网友案例)
https://deepbolt.xyz/share/v3/ZaGZv
这些案例都是在DeepSeek 官网生成的 HTML代码，然后在 deepbolt.xyz 发布 HTML 代码。
基本都是 DeepSeek R1 0528 一次性生成的。整体完成度很高，多用用，也会发现细节的一些问题，还有提高空间。
如何针对 DeepSeek R1 0528 写 Prompt
在玩 DeepSeek R1 0528 生成前端案例的过程中，有一些感受：
• R1 0528 是一个推理模型，所以对 prompt 的要求和非推理模型是不一样的。这个通过观察思考过程发现，说太多容易限制思考，或者和模型的能力有冲突。 • 一些 claude sonnet 4 好的案例，可能是因为 claude sonnet 4 的 prompt 不适用于 DeepSeek R1 0528。
怎么发现合适的 Prompt 呢？
通过迭代的方式：
• 先写基本的要求，看效果，看用到了什么技术。这里我们了解模型更倾向于用什么，擅长达到什么效果 • 根据这可反馈继续调整 prompt 。也可以加入自己了解的技术关键词、效果关键词。再看效果是否达到。 • 反复迭代，直到达到满意的效果。
走个记录，基本就可以一次性写出来了。我们在看DeepSeek输出的时候，不能只看最终的输出，思考的过程也很有价值，更能够了解模型能力的边界。
还有一个小技巧，比如我想做一个网页/产品，功能细节蛮多，可以让 AI 帮我生成，我们再梳理删减。包括效果如何说明，这也是了解 AI 能力的过程。
重新思考 AI 编程
我一直很关注 AI 编程，几个月前，我也开发了 deepbolt.xyz 这个 demo。但是我没有继续，因为我遇到问题：一个简单的对话窗口，很难低成本、低门槛、一次性的做出可用的产品。
如果只是简单的俄罗斯方块之类的，意义并不大。所以，我一直在思考怎么办。
本质上有几个问题：
1. 生成的成功率 2. 简单的前端应用可以做什么 3. 成本，是生成结果的价值的另一面
这几个问题在最近都得到了解决。 DeepSeek R1 0528（为什么不是 R2，都可以少打几个字）的发布，周围的朋友在玩儿的时候，最大的感受就是：真稳啊，一次过。
我也做了多次尝试，确实好很多，少数纠正以下错误，就可以直接使用。大大降低了体验的门槛。
那么成本呢，参考如下，R1 0528 价格来自 OpenRouter，括号里是对 DeepSeek 的倍数：
| DeepSeek R1 0528 | ||
靠谱不，这个价格肯定会进一步降低的。
下面聊聊这些“简单的”的前端应用有什么用，为什么大模型都聚焦在这里一争长短呢？但从这一侧进行思考，是很难有结论的。
我们以终为始，想一想，未来有丰富的 MCP Servers，有丰富的 A2A Server，会是一个什么样的场景？
那个时候每一个应用都不需要是固定的，都可以根据每一个用户的需求进行实时的定制，以前无法满足的中长尾需求，用户自己就可以解决。
解决的方式，就是通过 AI 编程，创建“简单”的应用界面，背后是调用无数个 MCP Server和 A2A Server实现的。
很多在讲说只有前端开发被 AI 替代了，后端没关系，后端多么的复杂。真的如此呢？会不会未来很大程度上只有很少人的人开发 MCP Server和 A2A Server这些后端，更多的都是用户自己来呢？
还有个点，未来 AI 生成结果的速度会越来越快，想象一下：
• 成本接近 0 • 打开一个实时生成的网页可以在 200ms 内。
所以，AI 编程的用户一定是每个人，每个人的每一个需求都值得被满足，都会高效、低成本的解决。
AI 编程，让每一个人都手可摘星辰。
