从零开始Vibe Coding：用AI做出你的第一个产品

大家好，我系鱼皮。感谢大家对本书的支持，欢迎大家留言说说自己最喜欢的、或者最想学的 AI 编程工具，我后续会陆续推出更多教程 😘 感谢关注，也欢迎大家晒晒自己的作品

我一直觉得自己跟“做产品”三个字没关系，代码看不懂，逻辑理不顺。这本书给了我一个新思路：你不用成为程序员，你只需要成为一个会“用AI”的人。作者手把手教，从注册账号、搭环境、调参数到产品上线，每一步都截图说明，像我这种电脑操作仅限于Office的人也跟上了。跟着书做出来的第一个小工具，其实很简单——一个把文字转成便签格式的小网页——但点了发布的那一刻，说没成就感那是骗人的。原来不写一行代码，真的可以做点东西出来。

作者把这本书当作第一个产品的起点，读完即可动手做东西。 随着项目增多，读者将不断提升需求表达、技术理解与创造力，从而在 AI 生态中持续迭代自己的想法。 本书是一份思维 、方法 、工具 、实战四合一指南，让零基础读者迅速掌握用自然语言与 AI 合作、做出并变现产品的全流程。 合盘托出核心技能，讲解如何与 AI 对话、管理上下文、处理幻觉与死循环、提升效率，以及在 AI 生成代码后进行质量保障，即代码质量、重构、性能、安全。 作者注重关键能力培养，书中强调五项未来通用能力：文档撰写、迁移、打开黑盒、以黑盒解黑盒、边做边知。这些能力让读者在使用 AI 工具时，既能理解原理，又能灵活应对变化。

书中为AI编程零基础读者设计了一条清晰的“先理念、后工具、再项目”学习路径。它用通俗语言讲解各类大模型的特点，帮助读者学会根据任务选择合适的AI模型。实操部分分为三大步：第一步，使用零代码平台，通过拖拽快速搭建网页和自动化流程；第二步，借助AI代码编辑器、命令行工具及IDE插件，在VS Code、Cursor等环境中编写和调试代码；第三步，运用AI数字员工与辅助工具，学习部署OpenClaw、配置JWT认证、用SSE实现实时推送等进阶技能，鼓励读者边学边做，在实践中掌握AI编程思维。 书中还建议初学者动手实操时，重点关注五个基本问题：apiKey不外泄（安全底线）、费用管控（成本红线）、错误捕获（稳定保障）、体验友好（可用性关键）、代码易读（长期维护基础）。这五点恰好对应了一个最小可用AI应用从安全、成本、稳定性、用户体验到可维护性的完整质量维度，缺一不可。建议初学者每写一个调用AI的脚本，都对照这五点快速自检一遍。

看目录很欣喜，似乎是懂读者的，AI+作者的实战类型书。 但翻看后，灌水部分先不说，作者核心的带着做项目也是有点全写在了无用上。用着有点过时的模型阐述着普通用户听不太懂的名词。 还不如啥也不会的用户用最好的工具和模型一句话创意来的精彩。 氛围编程主要是氛围，一些需要提点的技术，也就是用户需要明确给 AI 的，现在工具中都有让用户选择技术方案，而且给出的方案非常准确。相比之下，这类书如果写成类似以前的作品赏析反而更合适了。

书中的实战案例都特别贴近日常，覆盖了我们学习、工作里能用到的多种场景，每个产品的制作思路和操作步骤都讲得细致又好懂，很有参考价值。跟着看下来能直观体会到AI辅助开发带来的便捷，原来不用复杂代码也能做出实用工具。这些真实可落地的例子不断激发我的创作灵感，也让我明白，只要敢想敢试，普通人也能把脑海里的想法变成真正能用的产品，重新定义了自己对技术创作的认知。

整体阅读体验比较一般，定位看似面向零基础想靠 AI 做产品的读者，但内容浮于表面。理论部分堆砌概念，对 Vibe Coding 核心协作逻辑讲得浅。 实战案例模板化严重，提示词、排错、部署落地都一笔带过，缺少真实踩坑解决方案。工具介绍滞后，没有适配当下主流 AI 编辑器与模型。 想从零落地完整产品很难从书中获得可复用思路，更适合完全没接触过 AI 写代码的纯小白浅读，有一点技术基础的读者会觉得干货不足，性价比不高。

程序员鱼皮这名字起得好，像个邻家大哥在教你。一点代码基础都没有，看了前几章就跟着搭了个小工具。不是那种“一行代码都不用写”的夸张宣传，是真的告诉你哪几行代码什么意思、复制到哪里、点哪个按钮。看完最大的感受是：原来我也行。适合那种脑子里有个点子想做成东西、但看到代码就头大的人。

评论全是水军刷的，又来割韭菜了？🤣

做产品前要先进行市场调研，看有没有类似开源产品或skill，可以避免重复造轮子并给你提供参考。 刚开始可以和Ai一起先规划：“我想做xx项目，还没想清楚具体要做哪些内容，你能像产品经理一样，问我一些问题，帮我理清思路吗” 你不知道该提供哪些信息，可以“在你回答前，先问我几个问题，了解更多细节”。 ☐ 发给AI产品需求文档PRD，要包含： 1.产品概述和目标用户 2.详细的功能列表 3.功能优先级（MVP和后续版本） 4.界面设计要求 5.技术栈建议 6.非功能性需求（安全、性能等） 先跑通核心功能，而不是一开始就追求完美。 如果不确定自己的Prompt是否够好，可以让AI帮忙优化。 选择的项目可以从自己的需求出发，寻找能解决你的问题，且你每天都用会到的。 规划比代码重要。 要像产品经理一样思考，关注用户体验，做好功能取舍。 不要满足于一个方案，而要让ai给出多个选择，并比较优缺点。 TODO.md记录项目的待办事项和进度：已完成、正在开发、待开发、存在的问题。