第九章 · 终章 / 共九章
器 · 动手做

沉淀与立项:
许愿成真

第七章做出东西,第八章想清楚。这一章交到你手上——把走通的路沉淀下来,挑出你的第一个项目。

别让走通的路消失

把走通的路,
固化成一个 skill

你今晚多半会走通一条路:调研 → 澄清需求 → auto-dev 跑出来 → 部署。第一次走,磕磕绊绊。但走通一次之后,别让它消失——把它写成一张纸面 SOP,交给 AI 反复执行。非程序员也能做。

📝
写下你怎么做成的:一个目标、一条命令、一个模板、几个步骤。(skill 怎么写,回看第三章。)
🔔
加一句触发语:写一句"当用户说 XX 时自动触发",一个 skill 就成了。
🔁
每次用,每次改一点:skill 不是一次写完就完美,三五次迭代后才真正好用。最好从你自己的使用习惯出发去打磨。

今晚的劳动,不归零。做完一个项目,沉淀成一个以后能反复复用的能力。

这一章最反直觉的一句话

留下过程,
常常比留下成品更值钱

成品,别人用 AI 也能仿一个出来。但你怎么走到这个成品——为什么砍掉方案 A、为什么第三版推翻重来、和 AI 来回拉锯的那些对话——这些仿不了。

🗂️
调研留个目录:每次扒下来的资料、整理出的报告,都沉在里面。
🧭
决策留个记录:把"为什么这么定"写下来。
📣
把过程亮出去:Building in Public,让你的真实有个挂载点。

"AI Slop 是批量交付物,无过程。
你那些纠结和取舍,才是护城河。"别只交付结果,交付过程。

立项之前,先想清楚一件事

一个好项目的起点,
不是"我能做什么",
是哪里有一个让人难受的体验落差

回扣第八章的工具判断——别被"我也来做一个"的冲动裹挟。先用调研工作流(research / deep-research)查一圈:别人怎么做的?有没有现成轮子可以直接借?查完只有两种结果——要么有现成的,直接拿来用省下时间;要么真有个落差没人填,那才值得你动手。

想深入:什么样的别扭,算"落差"

一件事现在做起来很别扭、很费劲、要在好几个工具之间来回搬——那就是落差。一个需求一直被凑合着满足、没人好好解决——那也是落差。

不要做"世界上已经有一百个"的东西。要做"我身边这个人,此刻正卡着、还没人帮他"的东西。

把那些落差,攒在一个地方

维护你的许愿池

"AI 时代最重要的就是许愿。
你许个愿,AI 很多时候就能帮你实现。"

过去,从"想要"到"做出来"隔着一道巨大的执行鸿沟——你得会写代码、有团队、有预算。现在这道鸿沟被 AI 大幅填平了。所以真正稀缺的,不再是执行能力,是"你到底想要什么"。

✍️
随手记:" 要是有个工具能 XX 就好了""这件事每次都好烦"。
🎯
标一句落差:每条愿望旁边写明——这填的是哪个体验落差?
🌶️
挑最痒的:定期翻一翻,挑一个,丢进下面的六步脚手架。

你的第一个项目

五种原型,
都走同一套六步法脚手架。

今晚每个人都带着一个真问题来。这些问题各不相同,但它们走的是同一条链路——① 需求澄清 → ② 调研 → ③ 自主开发 → ④ 前端设计 → ⑤ 部署 → ⑥ 沉淀成 skill。不同的只是从哪一步切入、先用哪个工具。

A

知识库沉淀型

把散落的东西,整理成一个能检索的库。先定一张统一卡片模板,再建 INDEX 当入口。切入点:① 需求澄清。

B

飞书自动化型

让重复的事自动跑——抽待办、出日报。重在 ③ 自主开发,全程 auto-dev。先用 Lark CLI 布好环境并授权。

C

造工具型

"要是有个工具能 XX 就好了"——直接做出来。标准六步全走,重心在开发 + 前端 + 部署。自家 skills 已够用。

D

调研型

"我想把一个领域搞清楚"。主力是 ② 调研,用 deep-research——多源搜索、核对来源、出一份带引用的报告。

E

探索型

方向还很宽。不预先调研,现场用 define-problem 当场"挖"出一个最小项目。切入点:① 需求澄清。

人人不同的真问题,走的却是同一套六步脚手架——只是从不同的步切入。
想深入:动手前,先把环境布置好(最容易卡的一步)

上面用到的所有 skill,不用你一个个手动装。把《AI 调研与开发 · Skills 安装包》的链接发给你的 AI(WorkBuddy / Codex / Claude Code),对它说"照这个文档把技能装好",剩下它自己做——覆盖需求澄清 → 调研 → 自主开发 → 部署,外加搜索和飞书 / 笔记等上下文工具。

飞书特别提醒:不用分开装一堆东西,一个 Lark CLI 全搞定。装完务必连上、授权,否则 AI 够不到飞书,多维表格那一步直接卡住。

今晚的目标不是"做完",是做出最小可交付 / 推进关键一步

回到这门课的起点

你建的,
将来要带给学员

这份教程"写给超脑志愿者,也是未来营地里的 AI 助教"。今晚你做的事,有两层意义。

对你自己

这套能力,是你的

  • 完整走一遍六步法
  • 做出一个真东西
  • 沉淀成一个 skill
对学员

你就是带路的那个人

  • 踩过的每一个坑
  • 走通的每一步
  • 固化下来的每一个 skill

"最了解需求的人,
直接用 AI 把需求实现出来。"你许的愿、走通的路、留下的过程,既是你的第一个产品,也是你作为助教的第一份教案。

结语 · 走完九章,回到第一句话

养 AI = 养虾:
搭好环境,
让它自己长

这门课讲了道、法、术、器,但脊柱只有一句:用好 AI,最重要的是给它搭好环境,环境搭好了,很多问题会自动解决。环境 = 上下文(喂它关于你和这件事的真实信息)+ Skills(把能力和流程装进它的世界)。别再纠结"提示词写得对不对",把功夫花在更高价值的地方——说清你要什么、给够上下文、备好工具。剩下的,交给那个失忆但聪明的合伙人。

给你的三个起手式

今天就开始,别等齐了:手头有什么料就喂什么,边用边搭。卡住了进 AI 分享群问。
先建一个你的"大海":一个项目目录 / 一份个人档案 / 装好那几个核心 skill。从最小的开始。
带着一个真问题动手:从你最想解决的那件事入手,走一遍六步法脚手架。做出来——哪怕只是最小一步。

"你建的环境、你会的方法、你迈出的第一步,
将来都会变成你带学员时,最有底气的那部分。"现在,去搭你的环境,去许你的愿。

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AI 辅助思考:与神对话