上个月在AGI的vibe coding公益编程训练营里，我和大家分享了不少自己在实际编程中的方法和经验。
在结营的时候我算了算自己的vibe coding时长，从24年8月份到现在得有一两千个小时了。
这期间，我做出来过好玩、有趣的产品，也踩过很多坑、走过很多弯路。
于是我开始和AI认真讨论一件事：有哪些方法，如果我当初早点知道，可能就能少走一些弯路？
周末我们俩前后聊了两天，从最开始的Nodejs环境装不明白，一直聊到最近遇到的文档规范问题。
最后我们俩总结出来了3件方法，希望能够帮助正在学习AI编程的你，少走一些弯路、少踩一点坑。
1.干中学：带着目标去做，遇到问题解决问题
AI时代的学习，和我们学生时代最大的不同在于：AI是没有标准答案的。
它不像高中数学题那样，只要照着公式,就一定能推导出结果。
在AI的世界里，往往存在着无数种可能的实现方案，但真正可行的那些，需要我们自己一点点去探索和验证。
当问题本身没有标准答案时，照着标准路径学习，本身就是一件很低效的事。
说到底，学习本身并不是最终的目的。
我们真正想要的，是达成自己的目标，而不是单纯的掌握一项技能。
这个体会，来自我最早开始尝试用AI写代码的一段经历。
我是24年8月份开始研究如何用cursor写代码的，我当时用它的动机也十分简单。
当时我想做一个AI赋能内容生产的项目，但当时的研发资源又非常紧张，压根没人给到我们。
我只能在需求池里排队一天又一天，于是当时我想能不能我自己借助AI来搞定这个系统，搞定了这都是业绩啊！
恰好黄叔当时给我们几个小伙伴推荐了cursor这款产品，我就开始去研究了。
刚开始下载完cursor打开它的时候，我是一脸茫然的状态。
我压根看不懂这个产品该咋用，于是我开始到处点，和AI聊天让它给我写出来一个html网页出来。
我印象非常深刻记得这个事情，当我花了半个小时让AI给我写出来一个html网页的时候，我隐约觉得它似乎能够解决我的内容生产系统的事情。
于是我开始和AI去聊，我这有一个需求，咱们俩怎么能一起把它做出来？
它开始给我做需求分析，然后写了一堆代码，给了我Python和node的安装教程，指挥我安装环境。
于是我在接下来的一个月里边做边学，学会了用cd指令、antdesign ui组件、前后端联调，我一点点看着产品生长出来，最后变成了一个小的内容生产系统。
最后我把它交付给了内容团队去使用，复杂度低的文案我们都直接由AI生成了，复杂度高的再来由人搞定。
其实刚开始做的时候我也很迷茫，我不知道AI能不能搞定这个事情，但我有一个很清晰的目标，我想把这套系统做出来。
这就是干中学的核心逻辑：定一个目标，然后遇到什么问题就解决什么问题，遇到什么就学什么。
2.总结提炼：把经验转化成可复用的流程
我在刚开始和cursor写代码的时候是没有任何流程和方法论的，纯粹是我想到哪AI就写到哪。
虽然这样也能够把系统勉强拼凑出来，但AI总是跟听不懂我说话一样，我跟它说要做个东它非得做个西。
尤其是有一次我和AI一起改弹窗的样式，我们俩花了一下午的时间，硬是没改明白这个弹窗的样式，气得我当天就不碰代码了，我决定休息一天。
第二天我打开cursor我就在想：到底问题出在哪？
主要是我和AI互相搞不清楚对方到底在说什么，我们俩压根就见不到一个频道上，我需要把之前产研那套流程搬到和AI的开发里来。
还是得写PRD文档啊！
果然人最后偷的懒都得还回去。
我开始和AI一起研究怎么写PRD，我们俩写了好多个版本，最后磨到了一个我自己觉得还不错的版本。
然后我又拿着这个版本去跟cursor沟通，让它进行功能的开发，终于开发过程丝滑了不少，很多问题不用我们俩再多次battle了，它只需要看PRD文档就知道我想要什么了。
当我发现这个方法有效的时候，我就把这套写PRD文档的思路整理了一下，和AI一起搓了一个专门写PRD文档的提示词，这就是PRD文档助手的1.0版本。
随着AI编程用的越来越多，我也在不断的复盘总结，PRD文档助手也逐渐迭代到了3.0版本。
在claude code支持skills后，我又去专门研究了skills的工作逻辑，发现skills是比提示词更有效的干活工具，于是PRD文档助手也被我升级到了skills版本。
到目前为止，我整个AI编程过程中，开发环节反而是耗时最少的。
我只需要和AI把PRD文档写清楚，后续的代码实现，AI基本上都能给出质量不错的结果。
在实践中发现问题，在解决问题的过程中找到方法，再一步步沉淀成可复用的流程。
3.多点耐心：不要高估一个月的变化，也不要低估一年的积累
这个点是我在踩坑最多的地方，我这个人性子其实有点急，再加上过去一段时间沉浸在奶头乐的世界里，做事情总会下意识期待一个很快的正反馈。
所以每做一个产品，我都会忍不住期待这个产品爆火，一旦没有达到预期，我就会很容易陷入内耗，觉得自己好像又没做成什么。
但做成一件事情哪有那么容易，所以在过去很长一段时间里，我的内耗占据了我大部分的精力。
我去年年初做了一款AI工具站产品，折腾了一个月勉强把产品搞出来了，但是我发现满大街都是工具站，我的产品似乎并没有什么很典型的优势。
接着我又做了一个谷歌浏览器插件产品QuickSave，主要是快速收藏看到的觉得不错的网页内容，做完之后我发即刻尝试推广了一波，发现无人使用后我又放弃了开发。
在去年6月份我又做了一款提示词管理助手插件，这次终于有不少用户了，但我发了一个月我发现它用户量才增长到500，我觉得有点太慢了，这个产品可能没什么太大的增长潜力，我应该抽点精力再搞点别的事情。
当时claude code正火，于是我和我的小伙伴一拍即合，我们做个飞书知识库吧，做了一个月之后吧，我看用户量又没有多少，我觉得我还是研究点新产品比较好。
我一边感慨没什么好做的项目，一边在研究到底要干点啥。
直到我看到提示词管理助手慢悠悠增长到2000用户、claude code知识库读者催我赶紧更新skills，我才意识到其实不是我做不好这些事情，是我给他们的反馈时长太短了。
我太高估了自己一个月的产出，也低估了自己一年的积累。
其实从来都不是我做不好事情，只是我缺乏足够的耐心，给它生长发芽的机会。
所以在2026年我给自己定目标的时候，我没有定任何增长类型的数据。
我只希望自己能够在AI编程实践上更深一点，花一年时间去做好1-2款产品。
其实我在写这段内容的时候，觉得好像有点丢人，我要不要少放俩案例。
但我最后想了想，人总要敢于面对过去做的不好的自己的，做的不对就是不对，没什么可丢人的，之后改正不要再犯就好了。
今天和大家分享了三个方法，其实是一个完整的闭环：
干中学是一切的开始，定一个目标，遇到什么问题解决什么问题。
在解决问题后我们可以进行总结提炼，把经验转化成可复用的流程。
而多一点耐心，则决定了这些实践积累，最终能不能等到属于它们的回报。
希望这篇文章，能对你有所帮助，让你在AI编程这条路上，走得更远一点~
最后，我把文中提到、以及自己平时在用的一些Skills整理放在了 GitHub 上，如果有需要可以自取~
GitHub链接：https://github.com/yunshu0909/yunshu_skillshub
也可以直接对claude code说：安装这个GitHub库 https://github.com/yunshu0909/yunshu_skillshub