AI 编程实战：不写一行代码，做出估值千万的一人公司
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- [能力二 精准表达](#文章目录 AI 编程实战：不写一行代码，做出估值千万的一人公司 @[toc] 写在前面 第二章 完成AI独立产品开发你需要的能力清单（下） 能力二 精准表达 像和人一样好好说话 混合专家模型（MoE Mixture of Experts） 提示词的万能公式 能力三 合规认知 能力四 抽象复用 能力五 产品设计 能力六 产品架构 版权信息)
- [像和人一样好好说话](#文章目录 AI 编程实战：不写一行代码，做出估值千万的一人公司 @[toc] 写在前面 第二章 完成AI独立产品开发你需要的能力清单（下） 能力二 精准表达 像和人一样好好说话 混合专家模型（MoE Mixture of Experts） 提示词的万能公式 能力三 合规认知 能力四 抽象复用 能力五 产品设计 能力六 产品架构 版权信息)
- [混合专家模型（MoE Mixture of Experts）](#文章目录 AI 编程实战：不写一行代码，做出估值千万的一人公司 @[toc] 写在前面 第二章 完成AI独立产品开发你需要的能力清单（下） 能力二 精准表达 像和人一样好好说话 混合专家模型（MoE Mixture of Experts） 提示词的万能公式 能力三 合规认知 能力四 抽象复用 能力五 产品设计 能力六 产品架构 版权信息)
- [提示词的万能公式](#文章目录 AI 编程实战：不写一行代码，做出估值千万的一人公司 @[toc] 写在前面 第二章 完成AI独立产品开发你需要的能力清单（下） 能力二 精准表达 像和人一样好好说话 混合专家模型（MoE Mixture of Experts） 提示词的万能公式 能力三 合规认知 能力四 抽象复用 能力五 产品设计 能力六 产品架构 版权信息)
- [能力三 合规认知](#文章目录 AI 编程实战：不写一行代码，做出估值千万的一人公司 @[toc] 写在前面 第二章 完成AI独立产品开发你需要的能力清单（下） 能力二 精准表达 像和人一样好好说话 混合专家模型（MoE Mixture of Experts） 提示词的万能公式 能力三 合规认知 能力四 抽象复用 能力五 产品设计 能力六 产品架构 版权信息)
- [能力四 抽象复用](#文章目录 AI 编程实战：不写一行代码，做出估值千万的一人公司 @[toc] 写在前面 第二章 完成AI独立产品开发你需要的能力清单（下） 能力二 精准表达 像和人一样好好说话 混合专家模型（MoE Mixture of Experts） 提示词的万能公式 能力三 合规认知 能力四 抽象复用 能力五 产品设计 能力六 产品架构 版权信息)
- [能力五 产品设计](#文章目录 AI 编程实战：不写一行代码，做出估值千万的一人公司 @[toc] 写在前面 第二章 完成AI独立产品开发你需要的能力清单（下） 能力二 精准表达 像和人一样好好说话 混合专家模型（MoE Mixture of Experts） 提示词的万能公式 能力三 合规认知 能力四 抽象复用 能力五 产品设计 能力六 产品架构 版权信息)
- [能力六 产品架构](#文章目录 AI 编程实战：不写一行代码，做出估值千万的一人公司 @[toc] 写在前面 第二章 完成AI独立产品开发你需要的能力清单（下） 能力二 精准表达 像和人一样好好说话 混合专家模型（MoE Mixture of Experts） 提示词的万能公式 能力三 合规认知 能力四 抽象复用 能力五 产品设计 能力六 产品架构 版权信息)
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写在前面
什么样的人适合阅读此文章？
- 0基础小白但是想借助AI工具低成本开发自己的网站、APP、小程序、桌面应用的创业者/一人公司创客/个体工商户/大学生/副业爱好者
- 有一定基础想要借助AI工具提升开发效率或快速落地产品的独立开发者/初、中级程序员/产品经理/运营人员
- 技术基础扎实但是缺乏产品思维和商业思维，以及如何系统化使用AI工具来构建产品，希望拥有靠谱"AI员工"的资深程序员/架构师/创业公司CTO
博主是谁？
笔名"老邋遢"
曾是一名技术圈的非知名技术博主
在IT圈辗转流离十余载，担任过创业公司CTO、世界500强架构师
现在告老还乡在一家初创企业担任CTO（有title的牛马），通过训练符合公司业务需求和现状的"AI员工"
实现了产品从立项到上线的全流程zero coding （无需人工手写一行代码）
当然这里面踩了无数的坑，要是让我一边喝9一边说，笔者自己可能会老泪纵横
故而开专栏写下此文
笔者自认水平也不高
只是假借此次专栏之名
记录一下我们现在跑起来的"最佳实践"
穿插着我们中间发生的奇闻轶事
以及一些创办软件公司可能会遇到的坑
废话至此结束
本文字数：4147字
预计阅读时长：约10分钟
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第二章 完成AI独立产品开发你需要的能力清单（下）
能力二 精准表达
像和人一样好好说话
回想一下，你如果要和一个从未见过的陌生人讲述一件事情
你会怎么说
我们往往采取的是"六何原则"（5W1H 也叫"六何分析法"）
六何原则：
是指从对象的
（何事 What）、地点（何地 Where）、时间（何时 When）、人员（何人 Who）、原因（何因 Why）、方法（何法 How）
六个方面对事物提出问题进行思考
用买洗碗机的生活事件举个例子：
What（是什么）
我要解决的是：每天洗碗耗时、麻烦、容易拖延的问题，而不是单纯"想买一件新家电"。
Who（谁在用）
主要使用者是我自己和家人，如果只有一两个人吃饭、很少做饭，需求就会明显降低。
Where（在哪用）
使用场景是在家里的厨房，需要考虑厨房面积、是否有预留位置，以及水电条件是否支持安装。
When（什么时候用）
主要在每天晚饭后或聚餐之后使用，如果平时外卖多、很少开火，使用频率可能并不高。
Why（为什么需要）
因为我想节省时间、减少家务负担，而不是为了显得生活更"精致"或跟风购买。
How（怎么实现）
通过选择适合家庭人数的洗碗机型号，并调整做饭和收纳习惯，让洗碗机真正融入日常生活，而不是买回来闲置。
通过这个模型，我们就可以把一件事向陌生人讲述清楚
想要说明白任何故事，也遵循这个原则
同样的和AI沟通，我们也需要说明这些内容
但是我们采用的是别的原则或者是模型
与AI沟通，我们采用5大核心原则（还是以上面的洗碗机举例）
-
明确「任务目标」，而不是「表达感受」
不要说"我想要一个看起来还不错的方案"，这样AI还需要去理解你的意图
而是直接说出你需要的量化目标："请给我一个 3 步结构化方案 ，目标是 降低洗碗时间 ，预算 3000 元以内"
-
把「背景」当作参数，而不是故事
不要说"我平时工作很忙，最近事情很多，回家也挺累的......"
而是罗列你的条件参数，例如
"背景条件：
- 单人居住
- 每周做饭 3 次
- 厨房 5㎡
- 不接受复杂安装
"
-
用「结构」代替「暗示」
角色 + 任务 + 输出形式 + 限制条件
"你是家电选购顾问，请帮我判断是否适合买洗碗机，
输出为 要点列表，避免营销语言。"
-
把 AI 当成「可迭代系统」，而不是一次性对话对象
即不要追求完美（特别是首次无任何上下文或背景的对话）
先让AI做到60 分 → 再不断校正到 90 分
这是一个渐进式的构建过程
用这种方式而非完美主义
往往你能收获意料之外的惊喜
-
不要问「你觉得」，要问「在什么条件下」
不说"你觉得我该不该买洗碗机？"
而是：
在以下条件下（×××），
请判断 买 / 不买 / 延后买，并给出判断依据。
即把AI当做秘书，你才是决策层，他只能给你建议和选择
基于上述5点
我们可以得出一个GSOF 模型
G -- Goal（目标）
S -- Scope（边界）
O -- Output（输出形式）
F -- Feedback（反馈与修正）
还是引用上述买洗碗机的例子就是：
Goal：判断是否买洗碗机
Scope：单人居住 / 小厨房 / 预算 3000
Output：一页决策清单
Feedback：偏生活化，避免专业术语
混合专家模型（MoE Mixture of Experts）
相信细心的同学已经发现上述我们在使用提示词的时候
用到了"你是家电选购顾问"的表述
这个话术能不能拿掉？
为什么要这么说？
答案是"不能拿掉，在初次对话一定要说，未来的对话看情况"
为什么？
这就不得不提混合专家模型（MoE Mixture of Experts）
在混合专家模型出现支持
传统AI的Transformer 模型是：
- 所有参数
- 对所有输入
- 每一次都全量参与计算
这相当于你问"我感冒了怎么办？"
然后你所在的地区把所有土木工程师、老师、程序猿、服务员全叫到一起研究你这个问题
但是事实上你需要的只是一位专业的医生
混合专家模型 的出现就是将原有的AI拆分成为各个领域的专家
然后在你的特定问题或者一组问题上
只激活少数几个专家
这样我们使用更少的token（钱）
就能生成更优的结果
所以和AI对话的时候，给予其一个身份认定是必要的
这可以提升我们生成结果的速度和准确性
提示词的万能公式
记住"角色 + 目标 + 输入信息 + 约束条件 + 输出形式 + 评价标准"这六个要素即可
模板如下
你将扮演【角色/身份】。
你的目标是【明确要完成的任务或解决的问题】。
背景与输入信息如下：
【提供必要上下文、素材、限制条件、已有结论或数据】
请遵循以下约束：
* 【边界条件 1】
* 【边界条件 2】
* 【不能做的事 / 必须避免的点】
输出要求：
* 输出形式：【如：列表 / 表格 / 步骤 / 方案 / 示例】
* 风格与受众：【如：给创业者 / 给小白 / 专业但不学术】
* 长度要求：【如：不超过 500 字 / 尽量简洁】
评价标准（非常重要）：
如果输出满足以下条件，才算成功：
* 【判断好坏的标准 1】
* 【判断好坏的标准 2】示例（完整版）
你将扮演【资深家电评测工程师 + 家庭使用场景顾问】。
你的目标是：
根据我的真实使用情况，帮我判断【是否值得买洗碗机】以及【如果买，应该选什么类型和关键参数】，而不是简单列品牌。
我的家庭与使用背景如下：
* 家庭人口：【如：2 人 / 3 人 / 4 人 + 小孩】
* 厨房情况：【如：中式重油 / 开放式厨房 / 橱柜已装修】
* 使用频率：【如：每天做饭 / 周末做饭】
* 主要餐具类型：【如：中式碗盘多 / 大炒锅多 / 少量西餐盘】
* 可接受改造程度：【如：不改橱柜 / 可局部改】
* 预算区间：【如：5000--8000 元】
请遵循以下约束：
* 不推荐明显"参数好但不适合中式家庭"的型号
* 不做品牌广告式推荐
* 重点解释「为什么适合 / 为什么不适合」
输出要求：
* 先给结论：【值不值得买 + 推荐类型（台式 / 嵌入式 / 独立式）】
* 再给关键参数清单：【容量、喷淋方式、烘干方式、耗水耗电】
* 最后给 2--3 个典型用户画像下的选择建议
* 表达方式：给普通家庭看得懂，但专业不过度
评价标准（必须满足）：
* 看完后我能立刻判断：我适不适合买洗碗机
* 我知道该重点看哪些参数，而不是被营销词带偏
* 如果不建议买，也要说明清楚原因示例（懒人版）
你是懂中式家庭的家电评测专家。
基于以下条件，告诉我我适不适合买洗碗机，以及该重点关注哪些参数：
* 家庭人数：___
* 厨房情况：___
* 做饭频率：___
* 预算：___
请直接给结论，不要泛泛而谈，并说明理由。能力三 合规认知
未来章节会详细讲解，这里先不赘述
简单说说让观众老爷们有个概念：
合规分为法律层面的合规：
- 比如你要开展线上的经营活动，你需要ICP备案+ICP经营许可证（3名员工社保 + 第二类增值电信的经营范围）
- 如果你是做线上撮合交易的，例如电商平台，则你需要办理EDI许可证 + 等保二级评测
- 还有财税方面你也需要合规
- 诸如此类
还有平台层面的合规
- 上架小程序需要遵守平台相关的规定
- 上架App需要和所选的类目匹配，还有代码检查
- 诸如此类
最后是你自己项目级别的合规
- 代码安全扫描
- 代码bug扫描
- 代码品味扫描
- 语法错误扫描
- 诸如此类
能力四 抽象复用
未来章节会详细讲解，这里只做简单概念性说明
你不可能每一次开发新的需求或者是改bug都需要和AI重新再说一遍：
"你是一个专业的程序猿，你的目标是，背景信息是xxx，输出要求是xxx，验收标准是xxx"
如果每次都这么做，那我劝你还是报个编程班直接自己写代码来得快
工程化的AI Agent，一定是将一些可以复用的轮子提前造好
而不是需要用的时候每次都现做
正所谓"授人以渔"和"授人以鱼"
教会AI"捕鱼"
未来你只需要一句话
"给我实现一个xxx功能"
然后你就可以打开游戏或者去泡一杯茶刷刷短视频
岂不乐哉？
能力五 产品设计
未来章节会详细讲解，这里只做简单概念性说明
"我想要五彩斑斓的黑"
"你给我实现一个我想要的功能，具体我想要什么我也不知道，你先做一个出来"
相信干过乙方的朋友知道我上面讲的是什么
你总会遇到这样或者那样的客户
想法永远存在于他们的脑子里
但是和现实隔着天堑
他们无法表达他们想要的效果
再经过需求分析师、产品经理、程序猿的层层加工
最后出来的效果和他内心里的那个"产品"差了十万八千里
为什么会这样？
因为他们不知道用什么术语或者是相对专业的描述来准确表达他们内心所想
比如客户可能会说：
"你看看能不能把苹果笔记本电脑充电器靠近后，啪一下吸上去的那个效果，做到我们这个拖动的条条上面"
你扶额："这个叫「吸附对齐反馈」"
再比如客户会说：
"我要苹果Apple Store现在新App一模一样的效果，就是双击侧边按钮，然后人脸识别后叮一声的那个"
你无语道："那个叫「成功触觉反馈」"
类似的还有：
即时触觉反馈、预期对齐反馈、状态确认反馈、操作完成反馈、延迟补偿反馈、错误阻断反馈、软性失败反馈、过渡态反馈、连续操作反馈、视觉锚点反馈、焦点吸附反馈、动作回弹反馈、惯性滑动反馈、操作锁定反馈、成功状态提示、失败状态提示、系统忙碌反馈、可交互性暗示、操作边界反馈、情绪化反馈
当然这些名词你不用刻意去记
因为我已经用AI开发了一个在线演示各种交互设计
以及各种UI风格
并且能复制提示词和参考图的网站
能力六 产品架构
未来章节会详细讲解，这里只做简单概念性说明
一个好的AI产品架构，能让AI干起活来如虎添翼
你可以想象自己是一家公司的新员工
初来乍到的你对公司的所有都是陌生的
你如何才能快速融入公司
熟悉其业务
并为其产出可用的产品呢？
我想结合我的实际经历
无非是以下几方面
- 老人带新人，完善的培训机制
- 完善的资料库和新人手册，并且由浅入深像树状一样去生成完善的脑图
- 新人可以有参考的作品去进行设计
- 新人能有一个实验室去模拟试错，而不干扰我们已经发布的产品
AI也是如此
新员工就是刚接触我们项目的底层模型
把我们的项目想象成公司
总会因为有一些原因导致我们更换我们的员工（底层模型）
比如：
- 新员工漫天要价（token涨价）
- 新员工疯了（AI幻觉）
- 新员工傻了（使用过多或者算力不足导致的降智）
- 市场出现有同样能力但是不要工资的员工（新模型上线福利期）
所以一个好的产品架构
能让新进入的员工（底层模型）用最低的学习成本掌握并投入到我们新的生产活动中
比如笔者所在公司设计的架构
基本只要不换太垃圾的模型
产出都不会相差很多
并且同一个任务切换不同模型也能丝滑继续工作
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