第七章 / 共九章
器 · 动手做

Vibe Coding:
从想法到产品

前六章你在搭环境、学提问。这一章开始动手——把一个想法,变成一个能用、能分享的东西。

先破一个标题党

"Vibe Coding 已死"
其实是好消息

别被"已死"吓到,这是升级,不是劝退。过时的,是你坐屏幕前一步步指挥、它写一行你看一行;现在的,是你把需求讲清楚,剩下交给 AI 自主跑——它拆任务、自己写、自己测、自己修,几小时后把项目交付给你。

"你只要把需求讲清楚,
从头到尾你就不用管他了。"—— 王佳梁 · 这正是第一章那句总纲落到了代码上

想深入:那我到底在干嘛
"AI 编程其实是 AI building,而不是 AI coding——它是在用 AI 来创建,要把 AI 当成伙伴,有问题随时问它。"

你不是在学编程。你是在用 AI 创造。不会写代码,没关系。

别先去学,先开始干

普通人三步入门

01

订几家好 AI

Claude、Codex、Gemini,任挑 2–3 家订上。手里先有兵器。

02

直接开始干

不用先看学习视频或书。开始用,比看视频重要十倍。

03

用最好的模型

别省 token。体验的差距,几乎全在模型上。省那点钱,换来个笨一截的助手。

回扣第一章的两个误区——心魔完美主义——在编程这件事上同样致命。卡在"我得先学会原理",就是没动手。

想深入:唯一真正的物理壁垒
"我所有的成本都用来买 token,那个性价比是最高的,效果是最高的。"

唯一真正的物理壁垒,是 VPN 和部署环境。其余的"难",多半在你的心魔上。装环境遇到卡点,直接去 AI 分享群问,技术助教实时解答。

本章主线

从一个念头,
到一个分享链接

把想法做成产品,是一条可复述的链路。每一步都有对应的 skill 替你跑。注意它的形状——先调研、再澄清、才动手,顺序别反。

1

调研

这事别人怎么做的?有没有现成轮子?

别重复造轮子。先搞清楚世界上有没有现成的,再让 AI 开干。对应 skill:research / deep-research

2

需求澄清

让 AI 反问你,把模糊想法问成一份清楚的 PRD。

你越能让 AI 反问、把"成功标准"逼出来,后面就越能放手。对应第六章 define-problem

3

Auto-Dev 闭环

把 PRD 交出去,让它自己拆任务、写、测、修。

这是整条链路的引擎。你不用全程盯着,几小时后拿到交付。对应 skill:auto-dev

4

前端设计

做出一个能用的界面——不是好看,是能用。

标准首先是"能用"。布局可先用 ASCII 原型图跟 AI 把骨架讨论清楚,再谈风格。写进 PRD 一起跑。

5

一键部署

一句话,30 秒后拿到一个全球可访问的网址。

3 行命令把文件夹变成全球 CDN 网址:免费、不要服务器、不用买域名。skill 把"选风格 + 生成页面 + 调远端部署"固化成了一句话。

一句"把这个部署到公网",30 秒后换回一个全球可访问的分享链接——这条链路的高光时刻。

自主开发为什么能成立

目标可验证,
中间允许走偏

"我反正知道你从北京到上海,
坐飞机、坐高铁还是爬着过来都行,
总之到上海就好了。"—— 王佳梁

你的工作,是把"上海"标清楚(做成什么样算成功),而不是规定它"必须坐高铁"(盯着每一步)。它走偏了不怕,只要它知道偏了、知道终点在哪,它能自己绕回来。

所以一份好 PRD 的核心,不是写满细节,是把"成功长什么样"说死。这正是第六章需求澄清要解决的事。

放手不等于一口吃成胖子

先简后繁,
像搭积木一样推进

🧱
先简后繁:从最核心功能跑通,登录、权限、边角模块统统先忽略。一上来追求完整,代码会复杂到 AI 自己都接不住。
📐
先做 MVP:只做最核心的功能。原型一出来,第一件事不是急着完善,而是找身边目标用户测一测、拿反馈
🔢
小版本搭积木:每次只做一小层,用版本管理一层层往上垒——系统质量更好、bug 更少,还倒逼你把需求一层层梳理清楚

会卡壳、会有 bug,是常态

Debug 的核心:
指挥 AI 打日志

debug 不靠你去读代码——你的角色是指挥。AI 修不好 bug,常常不是它笨,是它看不见现场。让它在关键位置打上日志,把运行时真实发生的事打印出来,排查范围一下就缩小了。

"别自己读代码找 bug,
让 AI 打日志,把现场亮给它看。"

想深入:万一改崩了怎么退

如果你保存过历史版本(用 Git),直接回退;没保存,就让 AI 在当前对话里把刚才那段改动撤回去。

这也是为什么前面说"小版本搭积木"——每个能跑的小版本,都是一个安全的退路。

一边做,一边公开

Building in Public

📣
第一天就公开进展:通过小红书、公众号、视频号展示,收集反馈、吸引粉丝。
🤝
过程本身仿不了:纠结、推翻、和 AI 来回拉锯——它让你的真实和信任有了挂载点。
🌱
这条会在第九章展开:把过程做成产品,是后面一整章的事。

这件事到底能做到什么程度

3
一群 14 岁的学生,用 4 天,做出了 GitHub 上全球第三名的盲文 OCR 项目。

"用 AI 赋能,
干掉了人家两年的活。"凌晨持续迭代,16 个 commits 一路推进

Vibe Coding 把"工业级开源贡献"的门槛,从"年级"压到了"天级"。14 岁、4 天、全球第三。你今晚要做的,未必是全球第三——但请记住:天花板比你想的高得多,地板比你想的低得多。

想深入:更有意思的后续
"第四天我把谷歌的一个技术总监请到营地……我本来以为我想请谷歌来帮我们,结果发现是我们在帮谷歌——这些孩子用了 AI 工具之后,可以反过来去注意到那些我们原来以为的大厂。"

AI 是乘法,你自己是前面那个 "1"。先简后繁地动手,先让东西跑起来,再把你独有的判断和品味加进去。

下一章,我们就来练这件事:怎么用 AI 辅助你思考

← 上一章
需求澄清:把模糊想法说清楚