15分鐘瞭解：如何像胡彥斌一樣用AI做出好用的小工具？（輕科普）

作爲程序員，我讀完後只想說：別一上來就讓AI整體優化，那隻會把好端端的功能改亂。每次只動一個細節，比如只改推薦卡片排版，不碰推薦邏輯或數據結構；只新增刪除前二次確認，不順手加登錄、分享。這樣做有兩點好處：一是你知道AI到底理解了多少，二是項目出問題時你能迅速回溯是誰、在哪動了刀。長期看，初級程序員會被AI取代，但寫技術規範、把關架構的高級程序員依舊不可或缺，人類要當AI的監督者。歸根結底，工具在變，問題意識不變，真正護城河是我們解決真實麻煩的深度。與其糾結語法，不如多想想用戶到底卡在哪。

胡彥斌用AI獨立開發工具的實例打破技術壁壘，這本書通俗拆解普通人藉助AI製作實用小工具的思路。無需專業編程功底，從小需求着手落地創意，給普通讀者上手AI實踐清晰可行的實操指引。

記錄一點感想，非評價此書。AI的滲透率究竟會有多高？要分幾個維度來看，從AI嵌入到我們生產生活的角度上來說，製造企業通過AI提升製造效率，大廠通過AI提升運營效率，資源配置效率，媒體通過AI，製作文字、視頻、遊戲消費，包括自動駕駛，各種智慧城市，智慧交通，智慧電網等等，幾乎每一個人都被動的受到AI的影響。主動使用AI的人，我調查了一下，滲透率應該是15％，中國的滲透水平應該略高，這一緯度指的是豆包，deepseek，進行問答，搜索，簡單寫個材料等等，這部分屬於嚐鮮，替代的是搜索引擎。再進一步使用WorkBuddy，釦子，飛書等等實現生產力的提升，個人信息管理，生活管理，工作管理的，滲透率迅速下降到千分之4。重度AI用戶，真正實現個人能力躍升的，包括用Anthropic等模型寫代碼，做程序，像胡彥斌這樣開發一個互聯網工具的人羣下降到萬分之2－3。 以我的視角，滲透率提升4－5倍不會在更多了，主動使用問答工具的達到60－80％基本全覆蓋，深度用戶達到2%,極客級別的重度用戶達到千分之1級別，這個是樂觀的估計。這個比例基本等同於人羣中的“聰明人”，對生活有熱情，對世界有好奇，能學習愛學習，有一定自驅力的人在人羣中比例是一定的。超過2％的範圍，大部分人在面對AI的時候都是被動接受的，至多查個東西，寫個東西。 其實在互聯網時代也好，工業時代也好，再往前到農業時代，積極迎接新事物，利用新的工具提升效率的人羣，也不會超過這2％。 所以感覺很多事也沒那麼樂觀，AI從大衆認知的ChatGPT時刻起，這三四年時間，時間足夠長了，看看身邊使用好AI的人有多少，好像還是那些人，主動的人，“聰明人”，早已吸附了過來，早已被滲透了。

以前還是學過編程，做過測試的，但是看過這篇文章之後，反而是太沒啥收穫，作者寫的很詳盡，但是我看的很模糊。

可以作爲AI入門讀物看看，AI時代來了，我們能做什麼。

- `Vibe Coding氛圍編程, 從想法到落地更容易, 但判斷和責任需要你自己來, 要學會清晰描述和仔細驗收` - 傳統編程自己造輪子, 可以調用一些包裝好的庫/模塊, 但免不了自己搭建/編寫/測試/調試/驗收 - Vibe Coding更像請來一支施工隊, 你不再親自動手, 而是負責描述/反饋/測試/驗收 - 工具日新月異該如何選擇, 不要上來就求大求全求新, 工具要跟着你的需求走, 要貼着你的第一步來, 夠用好上手即可 - AI可以幫你實現想法, 但它不能替你憑空擁有真實世界的需求/創意/數據/內容, `人機協同, 人的一面將更加凸顯` - 調教AI時要明確具體不要模糊抽象, 要說具體哪裏不對而不是說"我想效果更好"

教程很具體，可上手性很強，如果是ai純小白，可以用workbuddy直接按照書中案例，實操一下，找找感覺，很贊

上週我零代碼基礎用豆包做了個呼叫系統，這幾日使用較爲滿意。做的過程中感覺出了一些技巧方法，一回想起來又覺得很模糊無法表達。書中講的幾個點完美應和我這幾個模糊技巧。建議大家先去用ai去做一個網頁或者簡單的程序，調試體驗過後，再來看這本書，知行合一，事半功倍！

這本書確實能給人啓發——提出自己的想法，然後讓AI實施；期間不要說的太大，要讓它一點點去理解；經過無數次的協調，才能得到答案。

在AI時代，普通人也可以瞭解產品開發的過程（明確具體需求、期望功能、調試功能、交付結果等）並利用AI工具代勞部分工作。關鍵是自己明確任務要求，並體現在提示詞中