背景

Dylan Castillo 的文章探討了 AI 時代下側邊專案（Side Projects）價值的崩解。他認為當 Claude 等工具能讓過去需耗時數週的開發縮短至幾分鐘時，網路便充斥著大量低品質的「AI 廢料」（AI slop），導致開發者分享作品的動力消失，讀者也因雜訊過高而失去挖掘新專案的興趣。

社群觀點

Hacker News 的討論呈現出明顯的兩極化。部分資深開發者深有同感，認為 AI 雖然降低了門檻，卻也摧毀了過去作為品質過濾器的「努力成本」。過去能登上首頁的專案通常代表作者投入了大量心血，但現在 LLM 能輕易偽造出精美的 README、完整的測試套件與看似專業的代碼架構。這種「形式大於實質」的現象讓辨識真正創新的難度大幅提升，甚至有留言者直言，現在許多專案只是「情緒開發」（vibe coding）的產物，作者本身可能完全不具備維護或理解代碼的能力，一旦深入挖掘就會發現架構混亂且缺乏長期願景。

然而，另一派觀點則抱持樂觀態度，認為這僅是技術轉型期的陣痛。支持者指出，AI 讓許多非專業背景的人也能實現創意，這並非壞事。他們認為「代碼編寫」本身從來不是軟體開發最困難的部分，真正的價值在於解決問題的洞察力與產品化能力。AI 只是將競爭的門檻推向了更高層次：如果一個專案能在幾小時內被 AI 複製，那它本來就不具備足夠的護城河。未來值得分享的專案必須展現出 AI 無法輕易生成的獨特性，例如複雜的演算法創新、跨領域的深度整合，或是解決了極其細微且具體的痛點。

此外，社群也開始反思分發管道的失效。有人指出，並非 AI 專案本身有問題，而是像 Hacker News 或 Product Hunt 這種傳統的展示平台，尚未適應這種爆發式的內容產出。當區分訊號與雜訊的成本過高，開發者必須尋找更精準的受眾，而非僅依賴大眾平台的流量。也有留言者提到，AI 確實顯著提升了個人生產力，讓原本因規模太小而不具商業價值的工具得以誕生，這種「為自己而建」的純粹樂趣，不應因為外界對 AI 廢料的負面觀感而被抹殺。

延伸閱讀

在討論中被提及具有參考價值的 AI 輔助專案或工具包括：Vibetunnel（用於控制本地終端機的 REST API）、Openclaw、Pi terminal agent，以及作者提到的開發工具 Claude Code。另外，也有留言者分享了如 oj-hn.com 與 tuide 等近期完成的側邊專案作為實踐案例。