大家好，我是五阳。
最近没怎么写技术文章。不是懒了，而是从去年12月开始，我接连做了三个私人项目。其中两个上架即巅峰------还没来得及推广，就结束了。另一个稍微争气点，4月发布，到现在已经攒了近4000个真实用户。（最后有介绍）
这几个月，我忙的是：分析需求、做产品决策、测试、上架发布、推广......唯独没怎么写过代码
三个项目加起来15万行代码，99%不是我手写的，大部分也不是我来review。这15万行，涵盖Java、Python、Node.js、JS四种语言，一共六个工程，小程序、H5、官网、管理后台、C端后端全都有。唯一我亲手敲的，是微信登录和支付模块。其他，全是AI写的。
不用写代码，也不用看代码------对我这个工作十年的程序员来说，AI确实把我十多年在代码上的积累，抹得干干净净。说实话，我以前也有很多想法，但我的前端水平是真的拉胯，脑子里有个好看的界面，手上就是做不出来，心有余而力不足。
现在有了 cursor，每个人似乎都是一个管理者，手下有懂各种语言、各种客户端、各种领域的高水平程序员------------他们听你指挥、态度良好、能力超强并且不知疲倦。而你只需要为他们支付每个月 99RMB 的账单，这真的非常划算。
我正慢慢忘记自己是一个会写代码的程序员。
令人震惊 然后 令人沉默
去年12月，我用字节的Trae，配合doubao-seed-code模型做了一个Python工具。那是我的AI编程初体验------从震惊到沉默。
虽然现在看来，它比Opus 4.6差不少，但在当时，已经让我觉得非常惊艳了。白嫖，基本不排队，还要啥自行车。现在不行了，排队2000人起。
当时要做的事情是：把一张数学试卷切成一道道题目，然后录入系统。对我来说，最有挑战的是怎么切Word、怎么切PDF，怎么把一个乱七八糟的非结构化数据，变成规规矩矩的结构化数据，还要尽量准。
我把试卷截图发给Trae，它分析了一下，说可以通过题目序号来切，同时处理好边界情况。然后它就自己开干了：在一个空白的Python工程里自由发挥。前面几个版本有点小bug，调了几轮之后，已经够用了------能自动把一个Word试卷按题号切好，每道题一个PDF文件。
但准确率还是到不了100%。遇到不规范的试卷，切得明显有错。为了提高准确性，我又接入了阿里云的API，让它分析题目文件的完整性，能识别过滤掉残缺的题目，还能给出答案解析。
在 AI 之前，想完成类似的项目，需要懂 python，熟悉 pdf word 文件切割，还要具备极强的编码算法能力，要达到极高的准确性，除非人工兜底检查，否则需要懂OCR。 C 端上线还需要懂前端 懂小程序~
这一套下来，我觉得没有几个程序员有能力有信心从零到一开启这个项目，现在有了 AI 的加持，变得易如反掌！
AI 解决了编码，但没解决推广的难题
在小程序端开发完成后，项目就上线了。虽然对于产品推广难有预期，但我还是远远低估了推广的难度。
不推广就一个用户没有，自然流量基本上等同于没有。
推广的渠道如抖音、视频号、小红书、快手、知乎等等，如果你直接发广告推广文章，曝光量少的可怜。
除非投抖+ 买薯条 自己投流，即便投流播放量上去了，从视频曝光到用户留存 依然面临 5 处巨大流失
曝光量->阅读量->主动搜索/进官网->安装->使用->留存
每一处的折损不是 50%，80%，而是至少95%的流失
也就是 100 个曝光，能有 5 个阅读，就不错了
有 100 个阅读，5 个去你的官网看看，或者主动搜索你的产品，就不错了。
100 个用户去官网，然后有 5 个用户安装了你的产品，就不错了。
最终安装用户群体，又有大量的用户卸载，或者使用几次后，遗忘在角落里，不再使用。
所以说，产品推广更像是反向的千军万马过独木桥------不是大部分用户被淘汰，而是大部分用户压根不会选择你。千军万马涌过来，可能只有一个人信任你，愿意过桥来看看。
推广这块我没有太多发言权，只能分享一点自己的经验：
- 面向推广营销去设计产品界面和交互。最好一张截图、一个短视频，就能吸引大量用户尝试。
- 如果三句话讲不明白痛点需求和产品逻辑，推广难度至少翻倍，用户流失率也至少翻倍。
- 小众产品可以做，但要做付费意愿强的场景和群体，否则就只能用爱发电。
有了 cursor、codex、cc 开始一个项目，变得易如反掌，但是真正的难点在推广营销。所以开始前要多花时间，验证需求，想想产品如何设计，才能更吸引用户。
不要着急写代码...... 那不是重点
Technology VS Business
在大厂待了十年，我对技术细节的关注，远远多于对产品、推广和商业逻辑的关注。
第一个项目上线前，我纠结了两天：怎么在阿里云上低成本地用Nginx反向代理到两个后端节点？
Why？因为我担心只1 台机器，发版上线期间业务会中断，影响用户。
让一个C端服务只跑在一台机器上，跟让我去街上裸奔一样难以接受。
直到小伙伴提醒我：我们还没用户呢。挂了就挂了呗。
我才如梦初醒。我在大厂十年学的高并发高可用技巧，此刻就像一个笑话。
挂了就挂了呗------又能怎样。
后来我开始思考，我搞的是 technology 还是 business，我的回答是 business。
我使用 ai vibe coding出来的东西，绝对和技术不沾边，我就是尝试做独立开发者，尝试开发产品，去市场上验证某个需求是不是合理的，是不是刚需的强劲的需求，是否有人愿意付费，这是商业的逻辑，而不是搞技术的逻辑。
technology vs business 每个程序员在开启你的新项目时，都要问问，此刻你搞的是技术还是商业。
如果是技术，就想：什么技术时髦、什么技术高大上、大家（程序员们）对什么感兴趣。
如果是商业，就想：用户最需要什么、怎么设计产品交互才能有恐怖的传播力、怎么更低成本地推广------这才是搞商业的逻辑。
坚持用户为中心，做正确的事！
在公司里面做事很难避免 屁股决定脑袋的事情。
"这个改动方案风险太大了，成本太高了，时间来不及了" 程序员 产品经理和测试之间互相扯皮吵架，很多时候是因为大家都不想承担风险、不想承担成本、不想多加班、不想背锅。
而真正跳出来自己的利益圈，站在用户角度，站在最正确的角度思考问题，做出合理决策，真的非常困难。
这要求你做出无我的选择。你不会因为自己会多加班而拒绝某个需求变更，也不会因为多承担上线风险，而拒绝更合理的技术方案，更不会因为不想干脏活苦活而拒绝本应该自己团队该承担的职责。
你要做到 只有用户，只有公司 但无我~，这很难。
但是如果做独立开发者，自己做产品，你会更容易做到无我的境界。因为你所做的任何事情，任何决策，最终的受益人都是你和用户，再也没有其他人和你扯皮，把锅甩给你。
这件事只能你来干，这件事的受益方最终也只有你，你和谁扯皮呢？总不能傻到和用户扯皮，斤斤计较吧。
当你意识到这里的时候，这个项目 这个产品，会带给你使命感，而不是打工的牛马感，那一刻，虽然还没赚钱，但是我成为了能驾驭自己的老板。
大家都被逼到了悬崖边
当 AI 解决了编程的那一刻，无数程序员包括我在内，就被逼到悬崖边，再也不能像经历云计算、大数据、区块链、元宇宙时那样地从容不迫......风淡云轻
所以我很难沉下心来写技术文章，既是缓解焦虑，也是确有需要，我做了一个浏览器插件 AIChatProxy，已经有了 4000 个用户。
这个项目出发点是，我发现AI 的幻觉问题和局限性非常严重，很多问题需要综合验证多个平台能能得到准确答案。
经常是问完豆包，问 DeepSeek，最后可能还问问 gemini，于是我做了这个浏览器插件，输入问题后，能同时问所有 AI 平台，不再需要反复输入问题、切换网页，极大的提升了效率和准确性。
如果想了解项目的产品设计和推广经验，欢迎去官网加 QQ 群，也欢迎试用产品（完全免费）
官网：aichatproxy.com ，如下是产品截图，一共支持包括 gemini chatgpt grok glm 在内的 16 个平台。
