從零開始Vibe Coding：用AI做出你的第一個產品

大家好，我係魚皮。感謝大家對本書的支持，歡迎大家留言說說自己最喜歡的、或者最想學的 AI 編程工具，我後續會陸續推出更多教程 😘 感謝關注，也歡迎大家曬曬自己的作品

我一直覺得自己跟“做產品”三個字沒關係，代碼看不懂，邏輯理不順。這本書給了我一個新思路：你不用成爲程序員，你只需要成爲一個會“用AI”的人。作者手把手教，從註冊賬號、搭環境、調參數到產品上線，每一步都截圖說明，像我這種電腦操作僅限於Office的人也跟上了。跟着書做出來的第一個小工具，其實很簡單——一個把文字轉成便籤格式的小網頁——但點了發佈的那一刻，說沒成就感那是騙人的。原來不寫一行代碼，真的可以做點東西出來。

作者把這本書當作第一個產品的起點，讀完即可動手做東西。 隨着項目增多，讀者將不斷提升需求表達、技術理解與創造力，從而在 AI 生態中持續迭代自己的想法。 本書是一份思維 、方法 、工具 、實戰四合一指南，讓零基礎讀者迅速掌握用自然語言與 AI 合作、做出並變現產品的全流程。 合盤托出核心技能，講解如何與 AI 對話、管理上下文、處理幻覺與死循環、提升效率，以及在 AI 生成代碼後進行質量保障，即代碼質量、重構、性能、安全。 作者注重關鍵能力培養，書中強調五項未來通用能力：文檔撰寫、遷移、打開黑盒、以黑盒解黑盒、邊做邊知。這些能力讓讀者在使用 AI 工具時，既能理解原理，又能靈活應對變化。

書中爲AI編程零基礎讀者設計了一條清晰的“先理念、後工具、再項目”學習路徑。它用通俗語言講解各類大模型的特點，幫助讀者學會根據任務選擇合適的AI模型。實操部分分爲三大步：第一步，使用零代碼平臺，通過拖拽快速搭建網頁和自動化流程；第二步，藉助AI代碼編輯器、命令行工具及IDE插件，在VS Code、Cursor等環境中編寫和調試代碼；第三步，運用AI數字員工與輔助工具，學習部署OpenClaw、配置JWT認證、用SSE實現實時推送等進階技能，鼓勵讀者邊學邊做，在實踐中掌握AI編程思維。 書中還建議初學者動手實操時，重點關注五個基本問題：apiKey不外泄（安全底線）、費用管控（成本紅線）、錯誤捕獲（穩定保障）、體驗友好（可用性關鍵）、代碼易讀（長期維護基礎）。這五點恰好對應了一個最小可用AI應用從安全、成本、穩定性、用戶體驗到可維護性的完整質量維度，缺一不可。建議初學者每寫一個調用AI的腳本，都對照這五點快速自檢一遍。

看目錄很欣喜，似乎是懂讀者的，AI+作者的實戰類型書。 但翻看後，灌水部分先不說，作者核心的帶着做項目也是有點全寫在了無用上。用着有點過時的模型闡述着普通用戶聽不太懂的名詞。 還不如啥也不會的用戶用最好的工具和模型一句話創意來的精彩。 氛圍編程主要是氛圍，一些需要提點的技術，也就是用戶需要明確給 AI 的，現在工具中都有讓用戶選擇技術方案，而且給出的方案非常準確。相比之下，這類書如果寫成類似以前的作品賞析反而更合適了。

書中的實戰案例都特別貼近日常，覆蓋了我們學習、工作裏能用到的多種場景，每個產品的製作思路和操作步驟都講得細緻又好懂，很有參考價值。跟着看下來能直觀體會到AI輔助開發帶來的便捷，原來不用複雜代碼也能做出實用工具。這些真實可落地的例子不斷激發我的創作靈感，也讓我明白，只要敢想敢試，普通人也能把腦海裏的想法變成真正能用的產品，重新定義了自己對技術創作的認知。

整體閱讀體驗比較一般，定位看似面向零基礎想靠 AI 做產品的讀者，但內容浮於表面。理論部分堆砌概念，對 Vibe Coding 核心協作邏輯講得淺。 實戰案例模板化嚴重，提示詞、排錯、部署落地都一筆帶過，缺少真實踩坑解決方案。工具介紹滯後，沒有適配當下主流 AI 編輯器與模型。 想從零落地完整產品很難從書中獲得可複用思路，更適合完全沒接觸過 AI 寫代碼的純小白淺讀，有一點技術基礎的讀者會覺得乾貨不足，性價比不高。

程序員魚皮這名字起得好，像個鄰家大哥在教你。一點代碼基礎都沒有，看了前幾章就跟着搭了個小工具。不是那種“一行代碼都不用寫”的誇張宣傳，是真的告訴你哪幾行代碼什麼意思、複製到哪裏、點哪個按鈕。看完最大的感受是：原來我也行。適合那種腦子裏有個點子想做成東西、但看到代碼就頭大的人。

評論全是水軍刷的，又來割韭菜了？🤣

做產品前要先進行市場調研，看有沒有類似開源產品或skill，可以避免重複造輪子並給你提供參考。 剛開始可以和Ai一起先規劃：“我想做xx項目，還沒想清楚具體要做哪些內容，你能像產品經理一樣，問我一些問題，幫我理清思路嗎” 你不知道該提供哪些信息，可以“在你回答前，先問我幾個問題，瞭解更多細節”。 ☐ 發給AI產品需求文檔PRD，要包含： 1.產品概述和目標用戶 2.詳細的功能列表 3.功能優先級（MVP和後續版本） 4.界面設計要求 5.技術棧建議 6.非功能性需求（安全、性能等） 先跑通核心功能，而不是一開始就追求完美。 如果不確定自己的Prompt是否夠好，可以讓AI幫忙優化。 選擇的項目可以從自己的需求出發，尋找能解決你的問題，且你每天都用會到的。 規劃比代碼重要。 要像產品經理一樣思考，關注用戶體驗，做好功能取捨。 不要滿足於一個方案，而要讓ai給出多個選擇，並比較優缺點。 TODO.md記錄項目的待辦事項和進度：已完成、正在開發、待開發、存在的問題。