2026 · 06 · 04 经 验

AI Coding 实战经验

小 白 爱 折 腾

我没写过代码。

真的没写过。我的本职是产品经理,做过 OA、做过工程管理软件,但所有"实现"都是别人写的。

直到 2024 年的某个晚上,我打开 Cursor,问了第一个问题。

两年后,我用 AI 交付了 10 多个生产级系统——EPC、智能纠偏、数字孪生、标书系统……每一个都是真客户在用。我没变成程序员,我变成了一个"说人话也能让程序跑起来"的人。

下面是我这两年最受用的三个原则,加一段关于"师徒三人"的事。送给同样想试又怕踩坑的你。


一、截图是我的指挥棒

我跟 AI 说"那个按钮再往右挪一点"——它问"哪个按钮?"

我跟 AI 说"侧边栏第三个菜单的按钮,登录按钮旁边那个"——它做出来还是不对。

我截一张图,红圈标出来,发过去——它一秒就懂了。

后来我才明白:对 AI 来说,文字是描述,图是事实。

文字会有歧义。"左边"是哪个左边?"再大一点"是大多少?"颜色不对"——什么色才对?这些每一个都是判断题,AI 必须猜。

截图就一个答案。圈住的东西就是要改的,箭头指的方向就是要去的。

我后来定了个习惯:任何 UI 上的事情,先截图再说话。 布局问题截全屏,细节问题截局部放大圈出来。AI 一次就懂的概率,从我经验里大约从 30% 涨到 80%。

不只是 UI——逻辑流程、数据结构、报错信息、奇怪现象,能截图就截图。文字是后备方案,不是首选。


二、先看见再推进

我刚开始的时候踩过一个大坑:让 AI 一口气写完一个完整模块。

我说:"给我做一个客户管理系统,要有列表、详情、新增、编辑、删除、导出。"

AI 答:"好的,我已经实现完了。"

我打开一看,界面长得像模像样。我点列表——能看到。点新增——表单弹出来了。点保存——报错

错的不是保存。错的是从一开始保存的接口就是空的,但我没检查——因为前面五步都"看着没问题",我就默认整个都没问题。

后来我学会一招:不让它一口气写,每一步都要出一个"我能看见"的东西。

每一步停下来,自己点一遍,再让 AI 走下一步。这样一旦走偏,问题在哪一步出的我心里清楚,不会要回到原点重做。

这个原则有个名字——前端原型先行。但其实它的本质是:用看得见的东西做验证,不用看不见的承诺做赌注。


三、它说完成不算数

这一条和我那篇《被 AI 拿捏的那些事儿》是同一个坑的两面。在那里我讲过假成功轮回——AI 说完成了,你接受完成,结果生产里炸。

在这里我换个角度讲:怎么把"它说完成"变成"我确认完成"。

我的清单(每次都过一遍):

  1. 真的点过那个按钮了吗?(不是看代码,是真的点)
  2. 真的传过一个正常的数据吗?
  3. 真的传过一个空数据 / 错数据试过反应吗?
  4. 真的换一个角色登录看过权限了吗?
  5. 真的刷新一次浏览器还正常吗?

每一项问自己一个 yes/no,全部 yes 才叫完成。少一个 no,那就是个薛定谔的功能——你不打开它你也不知道它到底死没死。

听起来很麻烦。但相信我,这五分钟你不花,明天客户帮你花——而且代价高得多。


四、关于我那两个徒弟

我做过 10 多个项目之后,开始带两位徒弟。

大徒弟:BIM 工程师,数字化负责人。她原来负责把建筑模型搬上电脑,懂技术名词、不写代码。

小徒弟:建工纯零基础。早期连 PowerShell 怎么打开都不会,但她想学。

三个人,三种和 AI 完全不一样的姿态:

我们都能用 AI 做出可用的东西。但姿态决定了天花板。 约束式上限高但累,托付式效率高但容易丢细节,黑盒式门槛低但需要 AI 工具足够好用。

所以我现在做的另一件事,是把这三种姿态都拆成具体可教的方法——这是另一个大故事,首页"扑腾出来的小玩意儿"里那个"AI Coding 实战指南"就是它的种子。


给同样想试的人

如果你正在犹豫"我不会写代码,我能用 AI 做点东西吗?"——

我的答案是:能。但别从教程开始。

教程会告诉你"先学 prompt 工程"、"先学 Python 基础"、"先理解 RAG"。这些都对。但都不是起点。

起点是:你想做的那个东西是什么?

打开一个 AI 工具,把那个东西用人话讲出来。它会给你一个版本——可能是错的,没关系。你看一眼,告诉它哪里不对,再给一个。慢慢的,你会发现自己在"指挥"它,而不是在"被它带"。

这个时候你已经入门了。

剩下的就是怎么少踩坑。我那篇《被 AI 拿捏的那些事儿》写的就是坑。坑别踩太多次,你会越走越快。

不慌。慢慢来。AI 浪潮里你只要扑腾,迟早会浮上来。


写不下去的时候找我聊:517119171@qq.com。我可能不回得快,但一定会回。

—— 大大小小的九月