我用AI創業,開發GiveandTake.ai學習心得

小戴沒得覺睡

– JJ never sleeps –

AI 開發心得

我已經做 giveandtake.ai 一個月的時間了,能在這個想法開始以後三週就 mvp 上線給上千位同學們試用,並且讓 100 多位同學在平臺上找到自己想要找到的人,都是因為我在用 AI 輔助我開發

。也是在這個開發過程中,我體會到了當今工程師圈子對 AI 開發的一些文化/心理上的隔閡,也想趁今天這篇文章和大家聊聊。(大家關注小戴 github 鴨!一起 vibe coding!)

我的背景
目前關注小戴的很多同學,已經不是 2020 年看著我找工作的老粉了

。老粉們都知道,小戴本科武漢大學計算機學院畢業(致敬雷軍學長

),我也經歷了自己在大一大二痴迷寫程式碼的日子。當時的自己,對程式語言,演算法,應用都非常痴迷,還記得大二下學期我修了全學院最多的學分,24小時都在想未來的開發體驗會是怎樣的。當時自己就和朋友們討論,設計一鍵成應用,如今 AI 時代下,也算是圓了大學時候小戴的一個夢。

用國內網際網路的話來說就是閉環了。

只是從大三開始小戴就開始搞 AI 創業專案 + 做學生會主席,所以錯過了其他小朋友們都在自學 python 大量程式設計的日子。從那開始我就進入了做產品經理的生涯。這裡多說一句,我真是從上一個人工智慧的風口活到了這幾年人工智慧的第二次風口。我上一個創業專案 2016 年也是大家都在講自己做人工智慧的時代。還好當年的專案還算成功,被業界使用。不然真的是產品做不得,工程師也做不得。
所以我不論是在哪家公司,和工程師們一起玩耍,工程師們一旦知道我也是計算機專業畢業,就開始調侃我這麼多需求怎麼不自己寫。😂這個玩笑真的是我畢業十年都沒過去的梗。
所以我很喜歡非常技術的東西,很喜歡和工程師們一起研究演算法和解決方案。我底子還不錯的技術知識都是大一大二學的(比如演算法和資料結構),從大三開始的課程底子就弱一些(比如系統程式設計和網路

)。

當然,如果你往我大學之前看,從小學到高中一直是奧林匹克競賽的學渣。以至於高中理科實驗班上其他的小朋友們都還在博士的時候,我就工作了。。🙂不信給你截圖我和高中兄弟們的群名。。。
我的專案開發
www.giveandtake.ai
目前我們的 mvp 只有網頁版,大家可以在瀏覽器裡試用(微信內的瀏覽器用不了 Google 登入

)。目前的功能包括,Google 登入,agent 對話介面,OpenAI API 嵌入,waitlist 等候區演算法(分享的朋友越多,waitlist position 越靠前

),分享功能。

我們人與人的匹配演算法還在實驗不同的版本,所以還沒有在產品流程裡。

之後完整版的產品會是即時給大家匹配找到可以幫助大家的人。

MVP 目標
  1. 使用者是否有這個需求:雖然自己和團隊運營我們國內外的社群已經五年的時間了,

    大家來找小戴/群裡找人是每天都發生的事,但是我還是想要用產品來驗證這個理念。使用者是否願意把自己的需求給 AI 來找人。看多少人只是想要嘗試新產品好奇,有多少人是真的需要找人。畢竟這個世界,知道自己需要什麼人,需要什麼知識的人,永遠是少數的。

  2. Agent 對話過程中的一些幻覺案例:雖然自己在上線前已經測試了幾百遍了,但是大語言模型就是這麼不可預測。我目前只是在自己的一些微信群和公眾號上聊過我做的這個產品,所以大家都是親朋好友給個面子型

    。有一些 bug 大家也都直接發給我,讓我理解我自己的 prompt 還有什麼需要改進的地方。真心感激大家!

  3. 使用者是否理解這個產品的意義:我堅信 AI 會給我們的生活帶來很多不一樣的發展,而我們也不能用老眼光來看應用的類別。就像之前我文章裡《萬字長文|AI亂世之下,產品經理何去何從》說的 b 端 AI saas 的行情,customer service 的公司發現自己好像能吃掉 sales SDR 公司的業務一樣,我認為 AI 可以把很多我們如今不同的垂類合成一類,因為 AI 讓很多應用開發更輕量。所以人與人之間的溝通也不一定分類成 professional networking 和 casual use cases。看到大家用我的產品試圖找聯合創始人,找投資人,找合作方,找找工作的小夥伴,找朋友和伴侶,甚至想買二手貨的時候,我就心安了。

AI 寫碼
而 mvp 的這些功能中,我一開始用 cursor 寫完了除了 OpenAI API 嵌入和 waitlist 等候區演算法之外其他的東西。我的隊友用 codex 寫完了剩下的部分。在釋出 mvp 之後,我又用 cursor 寫完了新的 chat api 嵌入以及線下 matching 的一些方法探索(敬請期待完整版!

)。

我的 learning 如下:
  • Codex 和 cursor 上的 o3 模型是差不多的體驗,背後都是 OpenAI 的模型支援,這類 reasoning model 思考的更多,解決一個問題做的調研更多。所以你給出一個需求,他會看十幾個檔案,最後給出解決方案,更能解決前後端交流的問題,網路知識更豐富一些。
  • Cursor 上其他的模型,比如 Claude 給我的感覺深層思考能力很差。讓你寫程式碼像打補丁一樣

    ,看到的問題比較表面,很難一次性解決問題。

  • 當 AI 給出 coding 建議的時候,不要一味同意解決方案,要明白背後的原理,也懂得 challenge AI 的解決方案。尤其是後端的問題,很多時候 AI 會在一個問題上來回轉圈,三個解決方案沒完沒了的建議還都不解決問題。我用 cursor 到現在的一個月中,大部分這樣的情況都需要我自己 debug

    ,然後再讓 AI 去驗證。所以當 AI 建議你去做什麼的時候,多問一些問題,為什麼我只讓你改動一個前端的 UI 你連著後端的檔案也要改?為什麼你要重寫這裡的邏輯?多問一些問題,讓 AI 給你解釋,這也是一個學習的過程。

  • 給 AI 非常明確的紅線。很多時候做一些改動是很危險的。比如現在 mvp 已經上線了,再在 production 上改東西就非常危險。我上週末沒有寫文章,也沒有繼續通知 match 上的同學,就是因為上一個週末我和團隊都在 debug

    。我們線上下的一些改動不小心動了 production 的資料庫讓使用者不能結束對話,存入資料。所以在給 AI 指令的時候,你需要明確地跟他說,哪些東西不要動,哪些行為不要做,來給 AI 一個明確的紅線,這麼多解決方法,選一些安全的方案。

  • Cursor 對於我這樣沒有 marry to any IDE 的朋友來說體驗更好一些,但是真正的工程師一般都比較喜歡 codex,可以接入自己已有的編輯器如 pycharm。很多工程師並不喜歡 cursor 基於 vscode 的。codex 是在 terminal 直接給命令和你溝通,很多工程師喜歡讓 codex 做一些事情,自己在做另一些任務,並行處理更快。
  • 一些新的 AI 技能 AI 處理的還是比較差的,畢竟行業裡還沒有大量的 code 作為基準。

    比如我們人與人直接 matching 的演算法,這些行業都沒能解決好的問題,AI 當然也解決的不太行。

綜上所訴,我認為完全不懂技術是沒辦法用 AI 寫複雜的應用的。這也是為什麼我呼籲更多工程師利用 AI 給大家提升效率。
一些感受
在 LinkedIn,在我多次和我司 distinguished engineer 和技術高管們提議下,大家終於從上到下開始呼籲更多工程師用 AI 寫程式碼。小戴 4 月 1 日愚人節還在 LinkedIn 上公開調侃說自己在 LinkedIn 內部換崗成為 vibe coding manager 😂
我也是在自己寫應用的時候才深感體會,很多時候產品上一個小功能可能在技術上需要很多 dirty work,尤其是 auth 這些非常複雜得讓人難受的事情,而這些都是可以透過 AI 來實現的。現在很多行業裡領頭的技術專家,其實在對使用 AI 寫程式碼的這件事上,更多是心理上和文化上不能完全接受。

有的時候觀察 Filipe 這位 OpenAI researcher 寫程式碼,就覺得非常感慨,現在 AI native 的工程師有多麼可貴。工程師本來就是一群非常聰明優秀的人,如果 AI 賦能這群人把自己的時間更多用在前沿科技,應用難題的問題上,很難想象這個行業之後的技術發展會多麼日新月異。

工程師是不會被代替的。代替工程師的,是利用 AI 的工程師們。
launch party 感謝大家捧場
最後,我們上面說的都是開發複雜的應用。如果你想要給自己建個網站,做個小遊戲,demo 也可以試試xiaoyin 姐的 heybossAI

 https://heybossai.com/?via=jiajing 之前那篇文章也講過,在世界這個舞臺上,華人幫助華人,不能總讓像 perplexity 那樣的公司透過在 LinkedIn 上發辱罵華人的帖子賺取流量(透過我和眾多朋友們的舉報,該 CEO 已刪除

)。我們也需要把我們的創業者挺起來!

如果你覺得這篇文章對你有幫助,可以打賞小戴幾塊錢

我的打賞回覆有驚喜~

各位創業者們
加油鴨!

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