09688 AI 编程 · Vibe Coding
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用 AI 把想法做成网站,每一步怎么走

切换项目

新手先看

  1. 1AI 编程子站是什么:从想法到上线收钱的一条龙
  2. 2一页需求文档怎么写:让 AI 一次写对的前提
  3. 3先问"愿不愿意付钱",再问"有没有人需要"
  4. 4ICP 备案全流程:材料、时间线和最容易被驳回的地方
经验精选

小程序靠广告还是靠会员:用户多不等于收入多

很多第一次做小程序的人默认"有了用户接上流量主广告就能赚钱",结果几万用户的广告收入还抵不上云资源费用。开发前先选定变现方式:广告适合高频、轻量、用户愿意花时间看广告的工具;会员适合"不得不解决"的问题,几百个付费用户可能比几万个免费用户更值钱。

小程序上架
经验精选

用 AI 做小游戏和互动故事:先用内容测需求,再补成就和埋点

用 AI 编程做小游戏、互动故事网页,门槛已经很低了,难的是有没有人玩。比较稳的路径是:先把玩法或剧情片段做成短内容发出去,看评论区是不是在追问"怎么玩、什么时候上线";有了需求信号再做出可玩的版本,上线后尽快补上成就系统和数据埋点,知道玩家在哪一步离开;变现放在后面,按产品形态选激励广告、道具、章节解锁或会员。剧情和角色要原创,不要直接用别人作品里的人物和设定。

小程序上架
教程精选

把产品做成 App 上架:代码之外,先启动这五件要排队的手续

用 AI 把小程序或网站做成 App,代码往往不是最慢的部分,真正耗时间的是要排队的手续。开工前就要想清楚并启动:用什么主体做(个人、个体户还是公司),开哪些开发者账号,名字、商标和包名,国内安卓市场要的软著或替代证书,以及网站备案和 App 备案。上线前还要检查:隐私政策、用户协议、注销账号、备案号这些入口用户能不能找到;开发者账号名称和备案主体对不上时,按平台提供的方式如实确认。

小程序上架
经验精选

一个人做桌面小工具:早期卖终身版,产品稳了再改订阅

一个人做软件,一条比较顺的路径是:挑一个大家天天用、但普遍嫌旧嫌难用的品类;做出能用的版本就开卖,早期用低价终身版换第一笔现金和一批愿意提意见的早期用户;保持高频更新,让试用的人看到产品在变好;产品稳定后关掉终身版、改为订阅,换来可持续的收入。要提前写清楚终身版包含什么,否则改订阅时老用户会不满。还要注意:早期买断收入看起来很亮眼,但它不是稳定收入,判断产品健康要看订阅部分。

需求与工具
经验精选

小程序上线以后:一个人怎么推广、定价、迭代,还不把自己累垮

小程序做出来只是开始,后面还有推广、定价、迭代和一个人的节奏。推广先选一个主平台:有直观成品的适合图文笔记,操作前后对比明显的适合短视频,能接触到固定人群的适合微信生态,其他平台用已有素材顺带发。内容要站在用户角度,讲清给谁、什么场景、得到什么结果,并赶在用户最需要的时间点发。定价要把后续更新、维护、客服和推广分成都算进去,流量来之前就想好免费给什么、付费卖什么。用户反馈集中记在看板里,先改影响使用和被反复提到的,小想法每周集中处理一次。给项目一段认真验证的时间,每个阶段只抓一个核心问题。

小程序上架
教程精选

规划和写代码分开做:先在对话里把方案磨定,再交给编程工具执行

让编程工具一边想架构一边写代码,容易越写越乱,额度也烧得快。更稳的做法是分两段:先用普通对话模型反复打磨需求、架构和开发计划,自己审一遍;方案定了,再把计划和项目规则放进项目里,让编程工具按阶段执行。规划阶段改十遍也便宜,执行阶段改一遍都贵。

编码工作流
经验精选

交付的标准只有一条:在客户电脑上能跑通

用 AI 写脚本、搭工作流接小单,最常见的翻车是"我这里能跑,客户那里跑不起来"。交付的唯一标准,是客户在自己的电脑上、按你的说明,能独立跑通。为此要做四件事:交付前在一台干净环境里重装一遍;把安装、配置、运行写成图文说明;远程陪客户跑通第一次;交付后约定一段答疑期,把常见问题写进排障手册。代码写得多漂亮客户看不到,能不能用起来客户一眼就知道。

接单定制
经验精选

备份没恢复过,就等于没有备份:一次"静默失败"的教训

很多人上线后设了自动备份就放心了,但备份可能已经悄悄失败很久,日志里还照样写着"成功";更糟的是,系统重启时可能用一份很旧的备份覆盖了现在的数据。要避免这种事故:备份写完要校验,失败要明确报警;恢复时检查备份是否最新、是否完整;旧备份按规则清理,别把存储撑爆;上线前,实际做一次恢复演练。

上线部署
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AI 编程子站是什么:从想法到上线收钱的一条龙

用 AI 写代码只是第一步,真正卡人的是服务器、域名、备案、支付和上线。这个子站把整条路拆成能照着做的步骤、清单和问答。

需求与工具
教程精选

和 AI 协作开发的工作流:小步验收、存档点、限定改动范围

一次让 AI 写完整个项目,出了错不知道从哪查。把开发拆成「一块一验收、一验收一存档」,并在每次任务里写清楚能改什么、不能改什么。

编码工作流
教程精选

和 AI 写代码的三步法:描述、审核、验证

不会写代码也能用 AI 做出产品,关键是养成三步习惯:把需求描述清楚,审核 AI 打算怎么做,最后亲自验证结果。每一步都不能省。

编码工作流
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ICP 备案全流程:材料、时间线和最容易被驳回的地方

用国内服务器对外提供网站,先要完成 ICP 备案。从域名实名到管局审核,通常一到四周;提前准备、和开发并行,就不会白等。

备案与支付
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ICP 备案和小程序备案不是一回事:一个能让项目延期两周的误会

做小程序的人最常见的误会:以为网站备案办完了,小程序就能上线。其实小程序有自己的备案,后端域名又要单独做 ICP 备案,两条线要同时推进。

备案与支付
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公安联网备案:ICP 备案之后还有一步,30 天内要做完

ICP 备案拿到号不等于手续办完。网站开通 30 天内还要去全国互联网安全管理服务平台做公安联网备案,并把备案号挂到页脚。

备案与支付
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一页需求文档怎么写:让 AI 一次写对的前提

「帮我做一个像某某的网站」是 AI 编程里最贵的一句话。写好一页需求文档,能少改十版。附可直接套用的模板。

需求与工具
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网站要收集用户信息?先把隐私政策和用户协议准备好

哪怕只收一个手机号或邮箱,也要有隐私政策。讲清楚该写什么、放在哪里、勾选框怎么设计,以及让 AI 起草时必须自己核对的地方。

备案与支付
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先问"愿不愿意付钱",再问"有没有人需要"

很多 AI 编程的第一个产品流量不错却赚不到钱,原因是只验证了需求存在,没验证用户愿意付费。开发之前用三个低成本方法测一测付费意愿。

需求与工具
教程

做给 AI 助手用的工具:说明书本身就是产品

越来越多的小工具不是给人点,而是给用户的 AI 助手调用。这类产品最难的往往不是功能,而是让别人的助手稳定地用对它。助手不会像人一样自己摸索,说明写不清就会猜,猜错了用户就流失。要把每个能力的用途、参数、返回、错误写清楚;信息不明时让工具报错并要求询问用户,而不是猜;删除这类操作必须先列出计划、等用户确认。

需求与工具
经验

软著申请里的"未使用 AI"声明:不签与事实不符的承诺

用 AI 辅助开发的软件去申请软著,可能会在签章环节遇到一份固定模板,要求声明"未使用 AI 开发编写代码、撰写文档",并承担失信责任。如果你的软件确实用了 AI,就不要签。三条底线:不说自己没用 AI,不为躲检测去改写文档,不编造研发日志。替代路径是先查清目标应用市场接受哪些证书,再向发证机构书面确认 AI 辅助开发能否如实申请。申请材料本身也有不少格式要求,提前自查能少走弯路。

小程序上架
教程

跑通之后做一次体检:AI 代码最常见的五类隐患

AI 写的初版能跑,不等于能长期用。跑通以后专门做一次体检,重点查五类问题:超长文件、写死的规则和自造的重复工具、被吞掉的错误、丢失的数据关联、循环里的查询和请求。可以开一个新对话,让 AI 按这份清单逐项检查并只报告问题,你确认后再改。

调试与质量
经验

先想清楚"谁是大脑":不内置 AI,让用户自己的助手来用你的工具

做 AI 相关的小工具,第一个关键决定是:AI 能力放在你这边,还是用用户已经在用的 AI 助手?如果工具自己内置 AI,你要承担模型调用的成本,用户越多成本越高;如果让用户自己的助手来调用你的工具,你只负责把专业能力做扎实,成本主要是服务器,用户也不用再多付一份 AI 订阅。两种方式各有适用场景,但要在开始前想清楚。

需求与工具
经验

产品被模仿了怎么办:先做出来不等于能留住用户

AI 让做一个同类产品变得很容易,你的小程序刚有起色,可能很快就出现页面相似的竞品。先发优势留不住用户,能留住用户的是持续更新的内容、更好的体验和用户愿意付费的理由。遇到模仿先冷静评估,把精力放在自己能长期做好的地方。

小程序上架
经验

新模型、新工具层出不穷:研究要服务主线,别让探索欲吞掉专注

做 AI 编程的人往往好奇心很强,一出新模型、新工具就想通宵研究。问题是项目从零到一时很兴奋,进入重复运营和维护期就想去追下一个热点,结果很多事情做得广而不深。不必消灭好奇心,但要给它定规矩:新工具的研究必须服务于当前主线;判断标准是能不能嵌进现有工作流、能不能带来一次真实的用户反馈。方向被数据证明行不通时,要及时止损,不被沉没成本绑住。

需求与工具
教程

上线第一天就埋好统计:用户从哪来、卡在哪、遇到什么问题

很多平台只告诉你安装数、访问量,看不到用户卡在哪一步。不知道用户从哪来、在哪流失,推广就只能靠感觉。上线时就要准备三样东西:来源统计(每个推广渠道一个专属链接),关键步骤统计(注册、登录、首次使用、核心功能调用),问题反馈入口(页面上一键反馈,直接进后台)。数据差不丢人,没有数据或者看错数据才致命。

上线部署
教程

把静态资料做成小程序:题库、错题本、随时更新

一份文档形式的题库,用户拿回去自己看,不一定会用,也很难卖上价,还容易被转卖。做成小程序后,可以一步步引导解题、自动整理错题、随时更新内容,体验和定价都能拉开。不懂代码也能做:写清需求让 AI 规划,先出界面再开发,用截图反复修改。

小程序上架
经验

写进项目规则的四条红线:不写死、定结构、不丢标识、不吞错误

AI 写代码爱"自由发挥",有四类问题最常见也最致命:把业务规则写死在代码里、前后端数据格式随意改、处理多层数据时丢掉上级标识、用异常捕获把错误悄悄吞掉。把这四条作为红线写进项目规则文件,每次对话都带上,能少掉一大半后期返工。

编码工作流
经验

从"装上"到"用起来":降低第一次使用的门槛

很多小工具上线后发现:有人愿意装、愿意注册,但真正用起来的很少。从装上到用起来之间有一道门槛:要准备数据、要理解怎么用、要完成一堆设置。降低门槛的办法是:内置一份示例数据,让没有数据的人一分钟内看到效果;第一次打开时给一个清晰的引导,只讲最核心的一个用法;把一句话就能完成的演示任务写出来,让用户直接复制试用。

需求与工具
经验

本地一切正常,线上就是不通:先查配置、权限和凭证,再怀疑代码

云端最耗人的往往不是写代码,而是"代码没错,线上就是不通"。常见原因:线上配置里某个密钥只有名字、值是空的;缺了几个环境变量;数据库账号少了几张表的读取权限;上传、登录这类通用能力自己造轮子,越改越不稳。这类问题本地很难复现,排查要把链路拆成几段,逐段确认卡在哪一段。上传、登录、日志等通用能力优先用平台官方的成熟方案,凭证用服务端临时签发。

上线部署
经验

一次只交给 AI 一个问题:看似慢,实际最快

攒了五个 Bug 一起丢给 AI,看起来效率高,实际经常是:改好两个、弄坏一个、另外两个说改了其实没改,最后分不清哪个改动造成了哪个结果。更稳的节奏是一次一个问题:描述清楚、限定范围、改完验收、存档,再进入下一个。

调试与质量
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把自己在用的脚本做成小服务:从身边人最烦的重复动作切入

很多 AI 编程的第一笔收入,不是来自宏大的产品,而是来自一个自己在用的小脚本:批量出图、批量下载、整理表格、处理视频。身边做同类工作的人看到你几分钟跑完他们要花一下午的活,就会问能不能帮他们也弄一套。把这类需求做成小服务的步骤是:找到对方最痛苦、最重复的那个动作;在他的环境里配好并跑通;报价时把各项拆开写清楚;交付文档和答疑一起给。这类单子金额不大,但能快速积累交付经验和口碑。

接单定制
经验

项目里最值钱的文档,是一份"踩坑清单"

和 AI 长期做一个项目,最有用的积累不是架构说明,而是"我们之前在这里踩过坑,不要再踩"这类记录。每次花了较长时间才解决的问题,用三句话记下:现象、原因、正确做法,放进项目文件,让 AI 开工前先读。久而久之,它会变成你自己的开发流程和工具。

编码工作流
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让 AI 给 AI 的输出打分,结果可靠吗?

可以用来初筛,不能用来拍板。让另一个模型当评委,给对话自然度、回答质量打分,常见的问题是:同一套配置这一轮和下一轮分数差很多,分数不能跨轮比较;高分版本真人一试,感受并不好。更稳妥的做法是:AI 评委只负责筛掉明显差的版本,最后由真人在真实设备上盲测决定;同时记录可客观测量的指标,比如响应耗时。

调试与质量
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上线第一个月卖得很好,能当成以后每个月的收入吗?

不能。上线初期的收入通常集中在尝鲜用户和一次性买断,会有一个高峰,之后自然回落。判断产品是否健康,要拆开看:一次性收入和订阅收入各占多少、每月新增的付费用户是否稳定、订阅的续费率如何。做计划时按稳定部分估算,把高峰期的钱当作启动资金,而不是常态收入。

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小程序先免费攒用户,等流量来了再想收费,行不行?

可以先免费,但付费方案最好在流量来之前就想好。流量和收入是两件要分别准备的事:有人看了内容不一定会来用,来用了也不一定付费。常见遗憾是内容突然起量时,只有广告收入,没有付费产品承接有进一步需求的用户。提前想清楚四件事:用户进来先得到什么价值、哪些免费、哪些值得付费、付费后具体得到什么。定价时不要只看眼前做好的内容,要把后续更新、维护、客服、推广和自己的时间都算进去,确认这个价格能支撑你长期交付。

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小游戏刚上线,最先该看哪几个数?

先看留存,再看规模。最该先看的三个数:每一关或每一章的到达率,告诉你玩家卡在哪里;次日和七日再次打开的比例,告诉你有没有留住人;单局时长,告诉你玩法是不是太难或太无聊。总用户数和打开次数增长很快不一定是好事,可能只是推广带来的一次性流量。这几个数需要提前埋点才能看到,上线前就要加好。

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过几天再打开项目,就不知道怎么启动了,怎么办?

让 AI 在项目里写一份启动说明,包括装依赖、配置环境变量、初始化数据库、启动前后端的完整命令和顺序,以及常见报错的处理方法。每次环境有变化就同步更新。以后无论是自己隔一段时间回来,还是换一个新对话,都可以照着说明一步一步拉起项目。

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互动故事网页,适合怎么收费?

常见三种:前几章免费、后面章节按章或按整本解锁;会员制,按月解锁全部故事和新内容;付费结局或隐藏线,主线免费、额外内容收费。新作品建议先免费放出足够让人上瘾的部分,再收费,免费段落要停在一个关键选择或悬念上。收费之前先确认支付和发货流程合规,故事内容要原创,不要用别人作品的角色和设定。

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卖过终身版,现在想改订阅,老用户怎么交代?

核心原则是老用户的权益按原约定不变。提前公告终身版下架时间,给想买的人留出窗口;已购终身版的用户继续享有当初承诺的内容;新增的功能如果超出原承诺范围,可以单独说明,但不要回头收回已经给出的东西。最好的预防是在一开始卖终身版时就写清楚包含什么、不包含什么。

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用户还在涨、还有人提需求,要不要继续做?

不一定。用户增长说明需求存在,但如果收入覆盖不了持续投入的时间和成本,暂停迭代也是理性选择。先算清楚收入、云资源成本和你的时间成本,再看能不能降低维护成本或换一种变现方式。

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产品上线一个月,数据很普通,是不是方向错了?

不一定。先看数据卡在哪一步:没人来,是推广和渠道的问题;来了不注册,是价值没说清;注册了不用,是第一次使用门槛太高;用了不回来,才更可能是产品本身的问题。上线初期数据普通很正常,关键是有没有埋好统计、能不能看出问题在哪。先针对最大的流失点改一两轮,再判断方向;别为了好看去刷数据,那会让你看不清真实情况。

需求与工具
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统计和错误监控组件,应该在什么时候启动?

在用户同意隐私政策之后。很多统计、错误监控组件默认在应用一打开就启动,国内应用市场的隐私审核通常不允许这样做,会被要求整改。正确的做法是:首次打开先展示隐私政策,用户同意后再初始化这些组件;隐私政策里写清楚收集了什么、用来做什么;错误日志里不带个人信息。国内用户的数据发往海外服务时,还要考虑数据出境的要求,拿不准时优先用国内部署的服务。

上线部署
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日志里写着"成功",结果其实失败了,怎么防?

这类"静默失败"很常见,原因多是代码只记录了"执行了",没有检查"结果对不对",或者把错误吞掉了。防法是:每个关键操作完成后检查结果,比如文件是否存在、数据条数是否合理;错误要明确抛出,不要只打印一行日志就继续;关键任务失败要报警;定期抽查真实结果,而不是只看日志。让 AI 写代码时,把这些要求写进项目规则。

调试与质量
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几十行脚本收几百块,客户会不会觉得贵?

客户买的不是代码行数,而是省下的时间和"有人帮我弄好"的确定性。同样一段脚本,会的人觉得简单,卡在安装和使用上的人觉得很值。报价时不要按代码量算,而是讲清楚它帮客户每天省多少时间、包含哪些服务(环境配置、文档、答疑)。把各项拆开写,客户更容易理解价值。真正让客户觉得贵的,往往是交付后用不起来。

接单定制
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接定制开发项目,一次收全款还是分期收?

小单(几百元、一两天能做完)可以交付后一次收,或先收全款再做;金额较大、周期较长的项目建议分期:签约后先收一部分首期款再开工,关键节点验收后收中期款,培训和文档交付完成、系统稳定运行后收尾款。每一期对应什么交付物、怎么算验收通过,都要在合同里写清楚。首期款既是双方的承诺,也能过滤掉不认真的客户。

接单定制
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用户提的建议太多,改不过来怎么办?

不是每条都要改,也不是每条都要马上改。把所有反馈和自己的想法集中记到一个看板里,然后按四个问题排序:是否影响正常使用、是否很多人反复提到、是否和核心功能相关、改起来要多久。影响使用的优先修,反复出现的重点看,个别人的特殊需求先放一放。改动小、不影响别处的可以随时做,但做完要亲自点一遍;其他每周集中处理一次。不然今天加一个、明天加一个,功能越来越多,产品反而越来越难用,自己也越来越忙。

调试与质量
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AI 编程工具那么多,换个更强的模型,问题就能解决吗?

工具和模型的差别确实存在,但大部分卡住的问题,根源在用法:需求没想清楚、任务拆得太大、对话太长、没有验收和存档。方法对了,普通的模型也能做出可用的东西;方法不对,换再强的模型也会越改越乱。先把工作流理顺,再考虑换工具。

需求与工具
经验

代码乱了什么时候重构:先用粗糙版本验证需求,再让 AI 按确定的功能重写

不懂技术的人做产品,常常陷入两个极端:要么一开始就想设计完美架构,迟迟不上线;要么一直在乱掉的代码上打补丁,直到改不动。更合理的路径是:第一版尽快做出最核心的功能推给用户,哪怕粗糙;高频迭代,搞清楚用户到底要什么;当功能和需求基本确定、而代码越来越难改时,再让 AI 基于确定的功能做一次重构。前期乱的是代码,验证出来的是需求,这才是值钱的部分。

编码工作流
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让 AI 写清理脚本之前:先列清单、可重复运行、只动自己的东西

开发久了磁盘会被临时文件塞满,让 AI 写个清理脚本很自然,但这类脚本最容易出事故:按名字模糊匹配结束进程,把别的任务一起关掉;用"提交所有改动"的写法,把自动生成的文件塞进存档;脚本被重复执行,第二遍把备份清空。安全的清理脚本要做到:先列出要清理的路径、原因和对应备份,不执行;验证备份能在独立位置恢复;第二次运行不产生任何额外变化;只结束本任务启动的进程;恢复和删除分成两步。

编码工作流
经验

能用脚本写死的逻辑,别交给大模型自由发挥

给客户做自动化系统时,很多人习惯什么都让大模型来做:筛选、判断、格式转换、发送。结果是不稳定、成本高、出错难查。更稳的分工是:规则明确的步骤(过滤条件、格式转换、去重、定时、调用接口)用脚本写死;需要理解语义的步骤(判断意向、生成个性化话术、总结内容)才交给模型;最后再用检查规则兜底。把复杂留给自己,把确定、简单的操作留给使用者。

编码工作流
经验

上架到应用市场的包越薄越好:把变化放在自己能控制的地方

把工具上架到技能市场、插件市场或应用商店,每次修改通常都要重新提交审核,迭代很慢。更好的做法是把上架的包做得尽量"薄":只负责启动、连接、引导登录这些很少变化的部分;具体的功能说明、操作指南、规则配置放在自己的服务器上,按需读取。这样功能怎么迭代,市场里的包都不用动。

小程序上架
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AI 编程的额度怎么省:一次说全、指名道姓、及时换对话

项目一变大,额度消耗就会明显加快。很多消耗是看不见的:每次对话都会把历史记录重新读一遍,让 AI 全局搜索代码也很耗。几个习惯能明显省下来:指令一次说全减少来回,修改时指明具体文件和函数,一个小功能完成就开新对话,大段固定资料不要每次都重新贴。

编码工作流
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交付时附一份排障手册:超时、限额、重试,客户自己就能处理一半

自动化系统交付后,客户最常遇到的问题其实就那几类:网络超时、接口调用超出限额、凭据过期、输入格式不对、磁盘或额度用完。把这些问题和对应的处理方法写成一份排障手册,跟系统一起交付,客户自己就能解决一大半,你的售后压力也会小很多。手册按"现象—可能原因—处理步骤—什么时候找我"来写,每次客户问到新问题就补进去。

接单定制
经验

AI 说"已接入",要指到具体哪个按钮:文档、截图和真机之间的三道缝

和 AI 协作开发时,"已接入""新版已启用""功能已完成"这类说法要特别小心。常见的情况是:模块写好了,但只接在旧入口上,新页面走的还是固定模板;设计稿存在,安装包里却没做出来;截图看着都对,按钮点了没反应、返回参数没传、开关只是一段文字。对策是让 AI 指出到底是哪个页面、哪个按钮、哪次调用用上了它,并在真机上亲手点一遍。一次只改一个页面,改完就验收。

调试与质量
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用 AI 做竞品调研:发散找方向,深挖找缺口

调研阶段可以让不同的 AI 分工:一个负责发散头脑风暴,一个负责深度研究竞品的用户投诉和功能缺口。最后用自己的判断收敛到一个切入点。

需求与工具
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上线以后的五件事:备份、更新、监控、防刷与权限

网站上线不是结束。数据丢了、被人刷接口、服务挂了没人知道,这些事故大多可以用五个简单的习惯避免。

上线部署
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给 AI 描述 Bug 的三要素:操作、期望、实际

"有报错,帮我改"是最低效的说法。说清楚你做了什么、期望看到什么、实际看到什么,附上完整报错信息,AI 才能快速定位问题,而不是瞎猜乱改。

调试与质量
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对话太长 AI 会"忘事":什么时候该开新对话

同一个对话里聊得越久,AI 越容易忘掉早期的约定、重复做过的事、写出前后矛盾的代码。学会压缩对话、及时开新对话,并把进度写进文件。

编码工作流
经验

用 AI 接定制开发小单:展示作品、筛选需求、按时交付

会用 AI 编程后,可以接网页、小程序、H5、部署等小型定制单。核心是在有流量的地方展示作品,把咨询接住、筛掉伪需求,用 AI 完成交付。

接单定制
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报错了怎么让 AI 帮你修:给对信息,别让它越改越乱

「它不工作了,帮我修一下」是最低效的提问。给出完整报错、复现步骤和改动范围,AI 修 bug 的成功率会高很多,也不会顺手把别的地方改坏。

调试与质量
经验

从 demo 到能卖的产品:中间差的不是代码量

AI 能很快做出一个能跑的 demo,但要变成能收费的产品,还需要后台管理、付费、更新、客服和运营工具。这些"看不见的部分"才是工作量的大头。

需求与工具
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部署实操:把 AI 写好的网站放到线上,并绑定自己的域名

从本地能跑到线上能访问,中间是构建、托管、域名解析、HTTPS 四步。按顺序做,最常见的坑提前标出来了。

上线部署
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做什么产品:在微信里搜你的问题,答案就在搜索结果里

不知道做什么小程序?从你自己遇到的问题出发,在微信里搜一搜。有人在做说明需求被验证过,看看头部是谁、哪里做得不好,就是你的切入点。

需求与工具
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用新对话审查 AI 写的代码:避免"自己检查自己"

让写代码的同一个对话去检查自己的代码,它往往会觉得没问题。开一个新对话,只给它代码和需求,让它以审查者身份找问题,更容易发现隐藏的漏洞。

调试与质量
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Git 存档点:AI 把代码改坏了,怎么一键退回

不会编程也要会用 Git。只需要掌握「存档、看历史、退回」三个动作,就能放心让 AI 大胆改。

编码工作流
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网站上线前检查清单:二十项,一项一项打勾

只在自己电脑上测过就上线,是新手最常见的翻车方式。从访问、账号、支付、合规到运维,上线前把这二十项过一遍。

上线部署
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用户登录怎么做:邮箱、手机验证码、微信登录,各有什么门槛

登录方式不只是技术选择,还牵涉资质、费用和合规。按你的产品阶段选最合适的一种,别一开始就全都要。

上线部署
教程

微信小程序从注册到上线:主体、类目、备案、提审四道关

小程序上线卡人的地方往往不在代码,而在主体选错、类目不符、备案没过、提审被拒。按顺序把四道关过一遍。

小程序上架
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锁死第一版的范围:别让 AI 的建议把项目带偏

AI 很擅长提建议,每次都会说"还可以加这个功能"。跟着建议不停加,代码越写越多、Bug 越来越多,项目很容易烂尾。开工前写清楚第一版做什么、不做什么。

需求与工具
教程

网站接入微信支付前的准备清单:资质、开通、开发与联调

支付不是写几行代码的事。先办执照、开商户号、确认网站已备案,再做下单、回调验签、幂等落账和退款,最后用真实小额订单联调。

备案与支付
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给 AI 开权限要谨慎:命令、删除和生产环境

AI 编程工具可以直接执行命令、修改文件、操作数据库。新手阶段不要一律"允许全部",删除、执行脚本、操作线上环境这类动作要逐个确认,并且提前做好备份。

编码工作流
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小工具怎么定价:全免费没人付费,太便宜也不一定好

先全免费再收费,往往积累一堆免费用户却很难转化。更常见的做法是免费体验加付费版本,价格定在"划算"而不是"最便宜",并根据转化数据调整。

需求与工具
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产品上线没人用?先停下来重新定位

跳过调研直接开发,产品常常定位模糊:说不清给谁用、解决什么问题。与其继续加功能,不如花几天重新调研、明确定位,再调整产品和介绍。

需求与工具
教程

项目说明文件:让编码助手记住你的约定

编码助手每次新开对话都会"失忆"。把项目架构、关键约定、测试命令和踩过的坑写进项目说明文件,它每次都能按你的规矩干活。

编码工作流
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有人找我代做毕业设计、课程作业,能接吗?

不要接。代做学术作业属于学术不端,平台上的相关商品也会被下架。可以转为提供学习辅导或普通的开发服务。

接单定制
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AI 越改越乱、额度烧得飞快,怎么办?

多半是指令没有停止条件。每次只给一个明确任务和完成标准,改之前存档,改乱了就回退。

调试与质量
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用 AI 编程接定制开发单,第一单怎么谈、怎么报价?

第一单的客户往往来自身边。先用一页需求把范围谈清楚,合同写明交付内容和验收标准,按阶段收款;上线所需的备案、认证、支付由谁办,提前说好。

接单定制
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AI 写的代码能跑就行吗?

不行。AI 代码最大的问题不是"不能用",而是"看起来能用但藏着坑"。重要功能写自动化测试,每次修改后跑一遍,测试比 AI 的记忆更可靠。

调试与质量
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客户网站上线后要不要收维护费?怎么收?

要收,但要说清楚包含什么。把「维护」拆成固定成本、日常维护和新需求三部分,客户容易接受,你也不会被无限占用时间。

接单定制
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个人没有营业执照,网站能收款吗?

正规的支付商户号一般需要营业执照,个人可以先办个体工商户。在执照下来之前,可以先把产品和用户做起来,不要用来路不明的收款方式。

备案与支付
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用海外服务器能不能先不备案?

可以,海外服务器不需要 ICP 备案,适合先做验证版。但国内访问的速度和稳定性没有保障,正式面向国内用户收费时,建议迁回国内服务器并备案。

备案与支付
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网站做了 ICP 备案,还要做公安备案吗?不做会怎样?

要做。两者是两个部门的两套手续,ICP 备案管能否接入,公安备案管安全责任,网站开通 30 天内办理。

备案与支付
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AI 给出的备案、支付规则,可以直接照着做吗?

可以参考,但不能只信 AI。备案、支付、平台审核这类规则经常调整,AI 的回答可能过时或张冠李戴,关键步骤要回到官方说明核对。

备案与支付
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完全不会写代码,真的能用 AI 做出产品吗?

能做出来,但不等于不用学。你不需要会写每一行代码,但需要学会描述需求、判断方向、验证结果和管理项目。这些能力比语法更重要。

需求与工具
经验

给 AI 定规则要由浅入深:别一上来搞复杂配置

AI 编程工具的规则、技能、插件配置越来越丰富,但一开始就上复杂配置,反而容易让 AI 无所适从。从一份简单的项目说明开始,遇到具体问题再加规则。

编码工作流
经验

密钥、证书别贴进聊天:AI 协作开发的敏感信息管理

开始接支付、接真实用户以后,「能跑就行」的习惯会变成安全事故。哪些信息 AI 可以知道、哪些不该出现在对话里,提前定好规矩。

编码工作流
教程

AI 编程的工具怎么配:一台电脑从零到能写代码

不用研究全部工具。一个编辑器、一个 AI 编程助手、Node.js、Git、一个托管平台账号,五样配齐就能开工。

需求与工具
经验

流量突然暴涨,账单先爆了:云服务计费的预案

小程序或网站突然火了,按量计费的云服务费用可能飙升,收入却没跟上。上线前读懂计费规则、设好预算告警和限流,准备降级方案。

上线部署