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帖子以“I hate AI side projects”为触发，讨论集中在大量低成本 AI 作品如何改变 Hacker News 的 Show HN（项目展示板块）与 ProductHunt（产品发布平台）等分发通道的内容质量与曝光机制。评论双方一部分认为 AI 放大了“形式大于内容”的问题，使优质项目被淹没；另一部分认为 AI 降低了创作门槛、加速迭代并让许多业余开发者能够完成过去难以完成的 side projects（例：tuide、oj-hn、Vibetunnel、Openclaw）。讨论还涉及 LLM（大型语言模型）与 Claude（Anthropic 的对话型大模型）带来的可维护性与安全风险，以及是否应通过更严格的策展、投票权重或要求展示工作量来恢复信号。总体上，评论把问题看作是 AI 的放大效应与平台生态、工程实践之间的张力，而非单纯的技术崇高或卑微。
许多评论认为 AI 只是把已有的低质量创作问题放大：海量自动生成内容与“vibe coded”式的快速漂亮演示占据注意力，导致真正有深度的项目被淹没。有人以讽刺性统计指出，自 ChatGPT 以来“实际更好的软件”为零，且常见作者直接贴出 Claude 等模型的输出而非原创观点。这种情形让读者难以判断某个作品投入了多少实际工程量，营销与社交放大效应比质量更能决定曝光。总体看法是内容体量的剧增削弱了信号与噪声的区分能力。
另一批评论强调 AI 真正有利的一面：它让业余时间也能完成原本耗时的 side project，有人直言没有 AI 很难在下班后完成类似工作。具体案例包括用 AI 快速搭建并发布的项目（如 tuide、oj-hn），以及减少重复性工作、免去大量 boilerplate 的收益。评论还提到 AI 在学习、写短代码片段和简单图像编辑方面确实提高了效率，但多数人认为 AI 是工具而不是能替代领域专家的全能解法。
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不少人把问题的根源归到分发渠道与策展规则失效：HN 的 Show HN（项目展示板块）和 ProductHunt（产品发布平台）曾经能放大优质作品，如今被大量低成本 AI 作品淹没，‘build it and they will come’ 的红利期已过。评论提出需要新的分发策略或更严格的展示门槛，有人建议引入加权投票或要求展示工作量与技术细节以便区分低劣作品。多数观点认为短期会很烦人，但社区与平台最终会调整标准或形成新的规范。
多条评论警告把开发核心交给 AI 会产生可靠性、可维护性和安全问题：AI 给出的建议常重复初学者错误，可能引发架构性灾难或累积难以修复的技术债务。有人强调 AI 最擅长替代样板代码，但在需要理解领域边界、可扩展性与安全性的场景下，未经专家审核的 AI 产出风险很高。因此评论普遍认为，AI 能提高个体效率，但在生产环境下必须由有经验的工程师把关。
还有人提醒这并非全新现象：业界一直存在大量质量参差的 side projects，只是过去通过代码水平可以相对容易地区分噪音与信号。开源项目提供了检验渠道，评论举例 Vibetunnel、Openclaw 等看似“vibe coded”的项目其实在代码中藏有可复用或有趣的实现（如为本地终端提供 REST API 或 Heartbeat 机制）。因此，一刀切地否定低门槛项目会错失跨领域创意与隐藏价值，社区应学会更细致地审视开源代码而不是仅看表面展示。
vibe coded: 俚语，指那些外观或 demo 很有氛围但实现仓促、缺乏工程深度的快速拼凑应用，评论里用来形容大量低投入的 AI 侧项目。
Show HN: Hacker News 的“Show HN”板块，用于展示个人项目或工具，是开发者争取早期曝光与反馈的常用通道；讨论集中在该板块曝光门槛与噪音问题。
LLM: LLM（large language model， 大型语言模型），用于文本与代码生成的模型类别（如 ChatGPT、Claude），是许多 AI 侧项目的底层引擎，但同时带来重复内容与错误建议的风险。