#产品落地

1周前

这篇文章，是我的读书笔记，也是写给那些非编程专业的人，想要通过使用AI辅助，来完成编程、来实现产品落地的怀着梦想的朋友们。在一切开始前，我们还是需要具备一些网页开发的基础知识，在我跟着一些专业程序员使用AI工具去开发构建产品的过程里，我有一个非常大的启发，他们的实际开发流程和我们所想象的AI开发流程其实是不一样的。举个例子：在最初我接触到AI编程的时候，没有产品需求文档，没有架构，没有项目结构，有的就是自然语言。我坚信通过沟通就可以讲清楚，可以实现项目落地。这是非常严重的错误，本质来说就是方向错了，你不会到达目的地。专业程序员开发，是严格讲究先后顺序，讲究关键节点的。敲重点，正确的开发顺序： 1️⃣使用AI产出产品原型图：这一步非常关键，我的理解是通过这一步，你自己作为产品的创造者，一定要非常清楚自己的产品长什么样子具备哪些功能：有没有WOW Moment？放在哪个位置等等？也是AI作为你的24小时“百变专家”员工，让你看到最初的产品长什么样子。所以这一步一定是先于编程和代码的。 2️⃣ 确定好软件的框架结构，这一项需要掌握一些开发最基础的内容，你说我不会怎么办？问你的机器猫啊。24小时“百变专家” 用人不疑，疑人不用，切记这一点，你别用着ChatGPT，心里想着Claud、Gemini。没有那个资本就别学人家“吃着碗里，看着锅里”。 3️⃣ 沟通项目结构，比如：至少要了解结构有哪些，分别是什么？这一步干什么用的？是告诉你：哪些代码是放在哪个文件里的？因为在后期开发过程里面，我们要尽可能精确的告诉AI工具，我们要在哪个对应的页面文件夹里做什么样的改变，这样才能让AI更好的明确问题，避免导致整个项目的损坏或者瘫痪。 4️⃣确定好以上3个核心点以后，接下来需要做的就是让AI生成你的项目需求文档，这也是我接触AI编程后才知道的，PRD文档。这个东西就是你学车时候，上车先拉安全带，调整座椅靠背，调整后视镜，打火观察仪表台有没有异常灯亮，打转向灯并且观察周边情况后，挂档，放手刹，准备起步的整个操作规范是一样的，我这样说是希望大家能更清楚PRD的作用。 5️⃣有了这个东西以后，我们需要让AI基于这个文档，生成每一个功能的模块化开发流程，就像你教练第一天就告诉你学车的所有要领，你也无法全部掌握是一样的，你的“机器猫”也没有办法，所以我们可以直接跟AI交互，或者使用一些软件自带的Plan模式这里可以介绍一个规范开发的GitHub开源项目叫“Spec Kit”，就可以很好的解决你开发过程里的规范问题。 6️⃣ 我们根据计划，这就可以作为整个项目的领头人，创作者，开始让AI开始从拆分开的模块一个一个实现功能了，但这里也有很多值得注意的： 1️⃣功能实现后再开始下一项； 2️⃣每一次开发小模块我们也需要有一个开发流程的闭环：详细输入，给到AI尽可能详尽的上下文以及需求👉开发👉检测👉发现Bug👉解决Bug需求👉修复👉检测👉产出详细项目进度并且更新文件👉Git 有人问Git是什么，我理解就是备份，但是Git可以单独开一门课来学习，是的，学海无涯。我的总结： ❌ 一次性让AI开发过大的项目 ❌ 一次性大更该，导致项目混乱 ❌ 忽视项目版本管理，这是AI编程的后悔药，你都不能保证一次性成功，何必要求别人。 ✅ 先原型、后编码，逐步细化。 ✅ 每次只聚焦一个小问题，及时预览和测试。 ✅ 善用AI的定位、解释、修复能力，遇到问题冷静交给AI。 ✅ 每次小步提交，文档和自动化脚本同步完善。 ✅ 用人不疑，疑人不用。 Vibe Coding是一项非常具备创造性的工程，它真的可以把你的一个想法，慢慢打磨称为产出级的产品，但同时，它也是一项技巧性很强的流程工作，掌握了沟通与开发技巧后，事半功倍。我强烈建议无论通过什么办法，学着使用规范开发先攒出5个可以运行的小东西，对于整个流程会有质的改变。

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1203 条信息

#AI辅助编程 #产品落地 #AI开发流程 #项目需求文档 #Vibe Coding

1个月前

当真正扎进AI创业公司，你会发现：成功从来不是“技术够强就能赢”那么简单，那些藏在数据、团队、市场里的细节，往往决定着公司的生死。一、数据：AI的“燃料”，也是“枷锁” 你可能以为“数据多=模型牛”，但在AI公司待过才明白：高质量的数据比规模更重要。比如做医疗AI，需要的是标注精准的病例数据，哪怕只有10万条，只要符合临床逻辑，效果可能远超1000万条泛泛的普通数据。更棘手的是数据合规——GDPR、国内《个人信息保护法》像无形的网，任何一次数据泄露或不合规使用，都可能让公司面临巨额罚款甚至关停。还有数据“稀缺性”：一些垂直领域（如工业质检、自动驾驶）的数据本身就分散在不同企业手里，想拿到完整数据集，往往要花大量时间谈判或自建采集体系，这和“互联网公司抢流量”完全不同。二、团队：技术是1，其他是0 你或许见过“3个博士+1个CEO”的豪华团队，但实际创业中，技术能力只是基础，团队的“化学反应”更关键。数据科学家要懂业务，产品经理要懂技术，工程师要理解用户场景——比如做教育AI，数学好的算法工程师可能不懂“中小学生的注意力曲线”，这时就需要有经验的教研专家来补位。更让人头疼的是人才流失：当大厂用几倍薪资挖走核心算法工程师时，小公司很难留住人。这时“企业文化”不再是空话：有人情味的沟通氛围、清晰的晋升路径、甚至“一起解决问题”的成就感，反而比单纯的高薪更能留住人。三、产品落地：从“实验室”到“菜市场”的距离你可能在论文里看到过“模型准确率99%”，但拿到真实场景中，问题会接踵而至：用户不会用复杂的操作界面，数据输入有延迟，甚至模型在极端环境下（比如雨天的自动驾驶）会“失灵”。 AI产品最忌讳“自嗨式创新”——技术人员觉得“算法很先进”，但用户说“我为什么要用它？”。真正的落地，需要反复和行业客户磨合：比如做金融风控AI，要和银行的信贷员一起测试不同场景（如用户突然失业、收入波动），不断调整模型参数，让它既精准又符合实际业务逻辑。四、融资：不是“提款机”，是“责任田” 早期融资时，投资人常说“我们投的是未来”，但你很快会发现，融资不是“拿到钱就完事”。有些投资人会过度干预公司决策，比如要求“必须做To C”或“半年内扩张到XX城市”，而忽略行业规律；还有的公司因为融了太多钱，盲目烧钱扩张，最后资金链断裂，反而失去了自主权。更重要的是，AI研发有“长周期”——从数据采集到模型迭代，往往需要2-3年才能看到回报，所以融资时一定要算清“现金流账”，避免因为短期资金压力砍掉长期战略。五、成功的核心：找到“小切口”，熬住“慢日子” AI创业的秘诀，其实藏在“反常识”的细节里。比如：与其追风口做通用AI，不如深耕一个细分领域——做医疗影像识别的公司，专注肺结节检测；做教育AI的公司，聚焦留守儿童的个性化辅导。越垂直，越容易建立壁垒。另外，AI行业变化太快，今天的“最前沿技术”可能明天就过时了，所以必须保持“快速试错”的心态：先推出MVP（最小可行产品），让用户反馈来驱动迭代，而不是闷头做“完美的技术”。最后想说： AI创业不是“技术的狂欢”，而是“对人性和现实的深刻理解”。你需要懂数据的温度，懂团队的重量，懂用户的痛点，更要懂商业的本质——毕竟，公司要活下去，才能谈“改变世界”。那些在课本里看不到的实战经验，才是真正能带你穿越迷雾的指南针。

#AI创业 #数据质量 #团队协作 #产品落地 #融资策略