从写代码到写需求

1. 软件是怎么做出来的，变了

以前做一个产品，得有人懂前端、有人懂后端、有人管数据库、有人写测试。 几个角色凑在一起，开会、对齐、联调，动不动就几个月。 一个小改动可能要改三四个人的代码，沟通成本比写代码本身还高。

现在不一样了。

你描述想要什么，AI 帮你写代码。你改一句需求，代码跟着变。 从想法到上线，快的话几个小时，慢的话一两天。 一个人就能干完过去三五个人的活。

流程也简单了：

以前	现在
需求评审 → 设计稿 → 前后端开发 → 联调 → 测试 → 上线	想法 → 写清楚要什么 → AI 生成代码 → 你看一眼 → 上线
几周到几个月	几小时到几天
团队作战	一个人 + AI

有个词叫 Vibe Coding，是 Andrej Karpathy 提的。 意思很简单：你只管说想要什么，剩下的交给 AI。 写代码这件事，本质上是在跟机器对话。 以前你得用 Python、JavaScript 跟它对话。 现在你用自然语言也行。

2. 不懂代码的人，能做产品吗

能。而且可能比懂代码的人做得更好。

原因很简单：AI 帮你搞定了语法、API、框架这些技术细节。 你不需要背 useState 和 useEffect 的区别，也不需要记数据库怎么建索引。 你需要的是把需求说清楚。

会说话的人，本来就会表达需求。 文科生写 PRD 往往比理工科的人更顺，因为他们习惯把一件事讲明白。 产品 sense 比代码能力重要得多。代码写错了可以改，方向错了全部白费。

一个人就能做产品，这个模式叫 OPC（One-Person Company）。 AI 干开发、测试、部署的活。 你干产品经理、审核员、决策者的活。 从想法到上线到赚钱，一个人走完一个闭环。

你需要掌握的不是写代码，而是：

• 把需求写清楚（PRD）
• 把结构定下来（Spec）
• 跟 AI 配合（Prompt 工程）
• 会用工具

3. 人和 AI 各干什么

AI 干的活：

• 写代码、生成页面、搭 UI 组件
• 跑测试、找 bug、修 bug
• 配环境、部署、管版本

你干的活：

• 决定做什么，不做什么
• 看完 AI 的输出，说行还是不行
• 把控质量、用户体验、能不能赚钱

配合方式有三种：

对话式：你一句它一句，边聊边改。适合小任务。 委派式：你写好需求文档，让它自己干，干完你审阅。适合大任务。 混合式：日常编码用 IDE 里的 AI 助手，阶段性的大活儿交给终端 Agent。

4. 做产品，先想清楚几件事

解决谁的问题

产品不是功能堆出来的，是问题解决的。 先搞清楚你在帮谁、帮他解决什么。 好产品就是两件事：把问题找对，把问题解决到位。

用户是谁

你的产品给谁用的？他们长什么样？ 在什么场景下用？痛点是什么？ 别试图服务所有人。服务一小群人，把他们的问题解决好，就够了。

先上线，再完美

MVP（Minimum Viable Product）的意思是用最少功能验证最大假设。 别等完美了再上线。先上线，拿到反馈，再改。 以前 MVP 的成本是几十万，现在 AI 时代接近零。

做什么方向

常见的几个方向：

• 效率工具：文案生成、PPT、翻译、摘要
• 个人助手：日程管理、知识库、学习工具
• 内容创作：图片生成、视频脚本、社媒运营
• 垂直应用：法律咨询、健康管理、教育

5. 看看别人怎么做

Notion AI

从笔记工具变成 AI 写作助手。 解决的问题：写东西卡壳。核心功能：AI 续写和改写。 赚钱方式：订阅制。

Perplexity

AI 搜索。 解决的问题：Google 搜索结果太杂，要找真相太累。 核心功能：直接给答案，附带来源。 赚钱方式：免费版 + Pro 订阅。

Monica

浏览器插件形式的 AI 助手。 解决的问题：上网时随时需要 AI 帮忙（翻译、总结、写作）。 核心功能：浏览器侧边栏，随叫随到。 赚钱方式：Freemium，免费版够用，高级版解锁更多功能。 创始人就是一个人在做，做到了千万用户。

AI 产品长什么样

不管做什么产品，基本都逃不开这几层：

• 前端：用户看到的东西（Web、小程序、App）
• 后端：业务逻辑和数据
• AI 层：调用大模型 API，管理 Prompt
• 数据层：存用户数据、历史记录
• 部署层：域名、公网访问

怎么赚钱

• 订阅制：按月或按年收费，收入最稳
• 按量付费：按 API 调用次数或用量收钱
• Freemium：免费版吸引人，高级版赚钱
• 广告和导流：免费工具换流量，再变现