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钱包鼓不鼓 · 2026-07-11T05:02:07.148Z

三年前我开始关注AI，最早就是当个高级搜索引擎用，随口问问。从勉强接受到现在，各种skills、rules、规范再加上token plans已经揉进日常工作了，确实更便宜也更深入。做产品的念头有时候会冒出来：要是这东西能自己设计、自己开发、自己实现就好了。AI这玩意儿算是给了个出口。今年6月我决定真刀真枪试一把，用SSD（规范驱动开发）的方式独立做个教育类小程序。下面就是我三次尝试踩的坑。第一回合：把灵感扔给AI，它哐哐哐就开干了一开始脑子里只有个模糊灵感。跟AI聊了聊，拿到个带框架、稍微详细点的方案，自己微调一下细节就直接丢给Trae。没约定技术栈，也没跟AI确认方案细节，Trae就凭自己理解开干了。出来的东西第一眼还挺像样。但仔细一看界面都很简陋，估计模型为了省算力做了最小化输出。对产品经理来说这怎么够，于是一轮轮跟Trae对话调整优化，可总改不顺——这儿修好了那儿又冒新bug，像打地鼠。第二回合：用SSD规范管住AI，但需求变了这次换了思路也换了工具。我按SSD规范把目标、要求、功能、功能描述、数据表定义、接口规范写成更详细的文档，工具换成腾讯的CodeBuddy。先把文档丢给它学习一遍，让它出开发方案和步骤跟我确认后才动手。比第一回方案详细，开发顺序也合理，CodeBuddy出来的质量明显高。但测试还是一堆问题，得反复对话修改。更要命的是过程中我的需求变了：原本设计的4个角色改成3个。这一改几乎颠覆式，数据表设计、接口规范全得跟着动。而且我这才发现第二回合我依然没规定技术栈，用的系统默认方式。第三回合：重写文档、定死技术栈，推倒重来第三回把设计文档整个重做了一遍，一直用markdown写。功能更详细，最关键的是明确写上技术栈：Spring Boot 2.7 + Spring Cloud的微服务架构，主要考虑后续维护。然后让AI开发。代价是相当于AI从头重做，前两回合的努力基本归零——因为之前AI用的是Node.js，这次为了可维护性换成Java微服务。为了省AI积分，初始开发用CodeBuddy默认模型，调试阶段换高阶模型GLM 5.2来啃硬骨头。目前三个端的功能已满足使用要求，正在做多端联调。几点感悟 1. 一人开发可行吗？可行。但专业的事还是得专业的人干。不动代码的产品经理想靠AI走完全程会绕不少弯路。比如让AI改一个bug改10遍还改不好，最后请教开发人员看了一下相关代码问题就解决了。 2. AI能降本吗？能。但替代不了协作。个人观点，一个5人团队靠AI可以压到3-4人。想靠1个人干完所有事？真要那样不是进步是倒退。想想福特流水线，正是分工才拉开了效率跃升。 3. AI时代的分工大概是：产品经理用AI辅助创作、设计、找灵感，甚至做高保真原型。开发工程师用AI完成80%的初始开发，再由高阶开发接管代码、做维护、查问题。 AI时代恰恰更需要有经验的人去做更专业的事。 #AI工具

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