从去年12月到现在，连着做了三个私人项目。大部分时间都忙着分析需求、做产品决策、测试、上架、推广——真正写代码的时间反而少得可怜。两个项目上架即巅峰，还没来得及推广，就草草收场；另一个稍微争气点，4月发布，到现在攒了近4000个真实用户。
这三个项目加起来15万行代码，99%不是手写的，大部分也不是亲手review的。这15万行代码横跨Ja va、Python、Node.js、JS四种语言，一共六个工程，小程序、H5、官网、管理后台、C端后端全都有。唯一亲手敲的代码，是微信登录和支付模块。剩下的，全是AI写的。
对工作十年的程序员来说，AI确实把多年的代码积累抹得干干净净。以前脑子里有好看的界面，手上就是做不出来，心有余而力不足。现在有了cursor之类的工具，每个人好像都成了管理者：手下有懂各种语言、各种客户端、各种领域的高水平程序员——他们听指挥、态度好、能力超强且不知疲倦。每个月99RMB的账单，比雇人划算太多。
正慢慢忘记自己会写代码这件事。
令人震惊 然后 令人沉默
去年12月，用字节的Trae配合doubao-seed-code模型做了个Python工具。那是AI编程初体验——从震惊到沉默。
现在回头对比，它比Opus 4.6差不少，但在当时已经足够惊艳。白嫖，基本不排队，还要啥自行车。现在不行了，排队2000人起。
当时要做的事是：把一张数学试卷切成一道道题目，再录入系统。最有挑战的是怎么切Word、怎么切PDF，怎么把乱七八糟的非结构化数据变成规规矩矩的结构化数据，还要尽量准。
把试卷截图发给Trae，它分析了一下，说可以通过题目序号来切，同时处理好边界情况。然后就开始自由发挥——在一个空白Python工程里自己开干。前面几个版本有点小bug，调了几轮之后已经够用了：能自动把Word试卷按题号切好，每道题生成一个PDF文件。
准确率到不了100%。遇到不规范的试卷，切得明显有错。为了提升准确性，又接入了阿里云的API，让它分析题目文件的完整性，能识别过滤掉残缺的题目，还能给出答案解析。
在AI出现之前，完成类似项目需要懂Python，熟悉Word/PDF文件切割，还要具备极强的编码算法能力。要达到极高准确性，除非人工兜底检查，否则还需要懂OCR。C端上线还要懂前端、懂小程序。
这一套下来，很少有程序员有信心从零到一开启这个项目。但现在有了AI加持，变得易如反掌。
AI 解决了编码，但没解决推广的难题
小程序端开发完成后，项目上线。虽然对产品推广难早有预期，但还是远远低估了推广的难度。
不推广就一个用户没有，自然流量基本等于零。
抖音、视频号、小红书、快手、知乎这些渠道，如果直接发广告推广文章，曝光量少得可怜。除非投抖+、买薯条、自己投流——但即便播放量上去了，从视频曝光到用户留存，依然面临五处巨大流失：
曝光量 → 阅读量 → 主动搜索/进官网 → 安装 → 使用 → 留存
每一处的折损不是50%、80%，而是至少95%。100个曝光，能有5个阅读就不错了；100个阅读，5个去官网看看或者主动搜索产品，就不错了；100个用户去官网，5个安装了产品，就不错了。最终安装用户群体，又有大量用户卸载，或者用几次后遗忘在角落里，不再使用。
产品推广更像是反向的千军万马过独木桥——不是大部分用户被淘汰，而是大部分用户压根不会选择你。千军万马涌过来，可能只有一个人愿意过桥来看看。
推广这块没有太多发言权，只能分享一点经验：
- 面向推广营销去设计产品界面和交互。最好一张截图、一个短视频，就能吸引大量用户尝试。
- 如果三句话讲不明白痛点需求和产品逻辑，推广难度至少翻倍，用户流失率也至少翻倍。
- 小众产品可以做，但要做付费意愿强的场景和群体，否则就只能用爱发电。
有了cursor、codex、cc这些工具，开始一个项目变得易如反掌，但真正的难点在推广营销。所以开始前要多花时间验证需求，想想产品如何设计才能更吸引用户。
别急着写代码——那不是重点。
Technology VS Business
在大厂待了十年，对技术细节的关注远多于产品、推广和商业逻辑。
第一个项目上线前纠结了两天：怎么在阿里云上低成本地用Nginx反向袋里到两个后端节点？因为只担心一台机器，发版上线期间业务会中断，影响用户。让一个C端服务只跑在一台机器上，跟让一个人去街上裸奔一样难以接受。
直到小伙伴提醒：我们还没用户呢。挂了就挂了呗。
这才如梦初醒。大厂十年学的高并发高可用技巧，此刻就像一个笑话。挂了就挂了呗——又能怎样。
后来开始思考，搞的是technology还是business？答案是business。用AI vibe coding出来的东西，绝对和技术不沾边。尝试做独立开发者，尝试用产品去验证某个需求是不是合理、是不是刚需、是不是强劲、是不是有人愿意付费——这是商业逻辑，不是技术逻辑。
每个程序员在开启新项目时都要问问：此刻搞的是技术还是商业？如果是技术，就想：什么技术时髦、什么技术高大上、程序员们对什么感兴趣。如果是商业，就想：用户最需要什么、怎么设计产品交互才能有恐怖的传播力、怎么更低成本地推广。
坚持用户为中心，做正确的事
在公司里做事很难避免屁股决定脑袋。程序员、产品经理和测试之间互相扯皮吵架，很多时候是因为大家都不想承担风险、不想多加班、不想背锅。真正跳出来自己的利益圈，站在用户角度，站在最正确的角度思考问题并做出合理决策，非常困难。
这要求做出无我的选择。不会因为自己会多加班而拒绝某个需求变更，不会因为多承担上线风险而拒绝更合理的技术方案，不会因为不想干脏活苦活而拒绝本应该承担的职责。做到只有用户、只有公司但无我——这很难。
但做独立开发者时，更容易做到无我。所做的一切，最终的受益人都是你和用户，再也没有人和你扯皮，把锅甩给你。这件事只能你来干，受益方最终也只有你。总不能傻到和用户扯皮斤斤计较吧。
当意识到这里时，这个产品会带来使命感，而不是打工的牛马感。那一刻，虽然还没赚钱，但已经成为能驾驭自己的老板。
大家都被逼到了悬崖边
当AI解决了编程那一刻，无数程序员都被逼到了悬崖边。再也不能像经历云计算、大数据、区块链、元宇宙时那样从容不迫、风淡云轻。
最近很难沉下心来写技术文章。既是缓解焦虑，也是确有需要，做了一个小工具。出发点很简单：AI的幻觉问题和局限性非常严重，很多问题需要综合验证多个平台才能得到准确答案。经常是问完豆包，问DeepSeek，最后可能还得问问Gemini。于是就做了这个浏览器插件——输入问题后，能同时问所有AI平台，不再需要反复输入、切换网页，效率和准确性都提升了。
