我是布棉，三节课的产品负责人，平时有一堆产品idea，但苦于研发资源不够，大都被公司的产品经理把我的需求排到了N个月以后，还有一些特别小众的产品想法，可能一闪而过，也就没有记录下来。
春节期间，终于下决心开始学习学习AI编程了，不到一个月时间，带来巨大的震撼。
我用AI实现了1个完整上线使用的产品，也就是今天主要讲的这款海报营销产品，还有3个能在本机跑的功能型产品，产品非常完整，万事俱备就是因为我不懂得怎么部署到服务器上😅要等研发帮忙。还有4个小工具，借助别人写的skill来实现一些单点的需求，比如PPT翻译、PPT美化、逐字稿润色等。
从等排期到自己干
每年的春节后都是三节课的营销推广的高峰，个人端有33学习节，企业端有新春学习节，因为我们有无数的课程，课程的海报是发朋友圈、触达用户、触达客户的重要材料，每年春季，海报的制作、海报的分发都是巨大的灾难。
我一直想要解决这个问题，市场上找过，但坦白讲，要么能解决二维码和图片拼接的问题，但解决不了给销售分发的问题，要么就是解决分发效率的问题，但解决不了拼贴的问题，要么就是很贵。找产品研发去做吧，确实他们还有大量高优先级的事情，不知道要等到什么时候。这次我决定不等了。
我打开 Claude Code，开始了一场实验：一个一行代码都不会写的产品经理，能不能用 AI 做出一款可用的产品？
10天后，答案是：可以。整个过程我几乎没有动一段代码，按了估计不下一千次的Yes。一开始我还很认真去看它在写什么，后来实在看不过来，主要也基本不懂，就选择一路无脑Yes。
下面我简单分享一下整个研发的过程，大概分为
需求分析阶段、需求文档阶段、需求文档阶段、开发阶段、部署阶段和宣传阶段。
痛点洞察：
销售团队的"海报焦虑"
作为在线教育公司，我们有 50+ 销售，每天需要在朋友圈、社群发大量营销海报。我问了 10 个销售同事，得到的答案惊人地一致：
我喜欢市场部做的海报，但我不喜欢直接发市场部的海报，因为我发朋友圈过来的线索，都不一定能分回给我，我一般拿到海报后，打开美图秀秀P上自己的二维码，但这个特别麻烦。
市场同学也很痛苦，一个海报做出来了，个人用户部门、销售部门、客户成功部门、渠道部门，每个都要更换自己，同一个活动，要做好几个版本，做完后销售自己改，有的改得特别丑，简直影响公司形象。
我把这些痛点整理后，发给Manus，让Manus帮我提炼，用户痛点。
销售团队的困境：
每次要海报都得找设计师，等半天
拿到通用海报后，还得自己 P 上二维码
手机修图工具操作复杂，做出来的图不专业
海报散落在各个群里，想找历史素材翻半天
运营团队的困境：
每天被销售催"海报做好了吗"
同一个活动要做几十个版本（每个销售的二维码不同）
品牌视觉难以统一，销售自己 P 的图五花八门
无法追踪哪些海报效果好，哪些销售用得多
看起来还挺像那么回事，并且扩展了一些我不知道的地方，比如海报追踪的问题、海报素材管理的问题等等。
Manus提出了产品功能价值、产品定位、产品的核心功能点
✅ 运营统一管控模板，保证品牌一致性
✅ 销售 3 步生成海报（选模板 → 选二维码 → 生成）
✅ 每个销售的二维码自动嵌入，无需手动 P 图
✅ 支持收藏、历史记录，方便复用
AI帮我研发，完全不动代码可以吗？
Day 1：AI 帮我写 PRD
我先用 Manus AI 帮我完成了 PRD。说实话，我对技术架构、数据库设计这些完全不懂。
我把上面需求描述给 Manus AI，它帮我做了：
竞品调研和分析
技术选型建议（前端用什么框架、后端用什么语言）
数据库表结构设计
API 接口定义
甚至连部署方案都给了建议
最终输出了一份 60 页的 PRD，包含了完整的功能列表、交互流程、技术架构，足足写 1600多行。
这天断断续续搞了有七八个来回，让Manus做一些修正和补充，花的时间确实不多，大约就是干会别的工作，差不多停了就看一看。总共烧了Manus大约2000点，预计花费100块的样子。
Tips：这期间我给Manus提的问题有
你这个方案是不是太大了？--去掉了很多功能，比如什么AI生成图片之类的
你这个方案还有什么没考虑到的？--补充了移动端、补充了多个二维码使用切换等场景
你这个方案是不是没考虑到国内的环境？--补充了微信打开的适配问题
你这个方案有漏洞吧？你认真分析下真的有价值吗？--它写了个1000多字的小作文，用户故事。
Day 2：第一次"按 Yes"，项目跑起来了
2月25日，我把 PRD 发给 Claude Code，问："这是我想要做的产品功能，附件是我的需求文档，你能根据这个 PRD 帮我开发吗？谢谢。"（没错我很客气的😅）
Claude Code 开始生成代码。我看着屏幕上的代码，完全看不懂。什么 tRPC、Drizzle ORM、shadcn/ui……这些名词我一个都不认识。AI 会解释每个技术选型的原因，但说实话，我也就听个大概。
然后 AI 问："是否创建这些文件？"
我点了Yes。
接下来就是漫长的等待：安装依赖、编译代码、启动服务……终端里不停滚动着我看不懂的信息。
几分钟后，终端显示：
Server running on http://localhost:3001
Client running on http://localhost:5173
我打开浏览器，输入 localhost:5173，页面出现了——一个登录界面，有输入框、按钮，样式还不错。
项目真的跑起来了。
这是我第一次意识到：原来不会写代码，也能做出一个能跑的产品。
but，一堆bug，后来在三节课上找了2门claudecode的课程看了看，学会了让它跑测试，让他反思。
学会了最重要的一句话：
先分析需求，告诉我方案，不要动代码
不然这老哥我提任何一个需求，它就开始改，经常是让他改的改好了，没让改的，顺手给改烂了。
Day 3-5：不停地"按 Yes"和等待
接下来三天，是最密集的开发期。
AI 开始实现核心功能：
运营端：海报模板上传、标注二维码位置、标签管理
销售端：模板浏览、海报生成（合成二维码）、下载
图片处理：用 Sharp 库实现图片合成和压缩
但这个过程，远没有第一天那么顺利。
问题 1：图片上传失败
我测试时一直报错：我把错误信息复制给 AI，它说需要调整 Express 的请求体大小限制，然后修改了配置。最后请教了研发，研发给开了个线上阿里云的OSS（😅没有这个估计就废了）
问题 2：二维码位置标注不准确
运营端需要在海报模板上标注二维码的位置，但鼠标点击的位置和实际标注的位置总是有偏差。
我描述了这个问题，AI 分析后说是因为图片被缩放了，但坐标计算时没有考虑缩放比例。
AI 修改了代码，增加了坐标换算逻辑。我再次测试，解决了。
问题3：海报生成速度太慢
销售端生成海报时，需要把二维码合成到模板图上。但生成一张海报要等 10 秒，太慢了。
AI 分析后说，图片处理在前端进行，受浏览器性能限制。建议把图片处理移到后端，用 Sharp 库处理。
AI 重构了代码，生成速度从 10 秒降到 2 秒。
这三天，我做得最多的事情就是"按 Yes"。
AI 每次修改代码，都会问："是否应用这些更改？"
我看着那些完全看不懂的代码，只能选择相信 AI，点 Yes。
但神奇的是，功能真的一个个实现了。
but这个过程中，AI经常自作主张，自作聪明，把好的改坏了，把坏的改好了，反正就是这么一直撕扯。
这阶段一直让他干干的，你这改的不行，回到刚才那一版。
但AI几乎没有一次回滚正确的。（这阶段，token烧的冒烟）
后来我们研发看不下去了，给我开了个Git，定期把代码版本备份。跟claudecode说了几次commit后，它每次做完一个比较完整的版本，就自己很高兴的commit提交，还总结了版本信息。
Day 6-7：部署，最难的两天
3 月 1 日，代码写完了，我开始部署。我完全不会，AI反正也感觉不会，各种改，各种作。
AI 尝试了各种方案：使用预编译二进制文件、从源码编译、切换到 Debian 镜像、调整依赖版本……
我就像一个机器人，不停地运行命令、复制错误信息、点 Yes，这个问题折腾了整整一天。
后来还是我们公司头发也不是特别多的研发Rodin出手了，说你跟AI说：
请你自己本地跑一遍生产版部署，然后写一个部署文档。
AI突然好想想通了，哐哐哐干冒烟了。后来我问研发老师，研发老师说，其实AI说的是对的，我错怪人家了。最后还输出了非常完整的部署指南。
这两天让我明白：部署比开发难多了。产品经理不管前面干的啥，最后还是要研发运维帮忙部署。😄不然也就只是个自己玩的东西。
Day 8-9：快速迭代，AI又改出Bug了
部署成功后，运营小姑娘把各种海报传上去了，然后提出了好多个问题和需求。
"能不能支持销售分组？不同分组看到不同模板。"
"海报生成后，能不能再编辑二维码位置？"
"能不能批量导入销售账号？一个个添加太慢了。"
AI很聪明，不一会就全实现了。然后让研发帮忙部署上线，不出意外的就是要出意外的，上线后各种功能都不可用，已经上传的海报也不见了。
把研发给的提示词直接给claudecode，让它提供迁移脚本，AI一顿操作后提供了个升级脚本，接着研发老师一顿操作，终于正常了，数据也没丢。哈哈哈！
有了这个升级过程，AI每次碰到改数据库的升级，都会自带升级脚本，真是聪明。比如后面升级的批量贴码，支持把一批海报贴上一个二维码。
产品上线，AI还“自作主张”完成了产品推广的活
3月5日，我写了一个产品介绍页面，正式对外发布。
我：上线前还需要做什么？
他：应该给产品取个名字，然后还要做个产品介绍的页面，考虑到是新产品，还需要一个使用帮助。
我：那你做吧。
他：做完了。
1、产品名称和Slogan：品浪 BrandWave——一款专为销售团队打造的智能海报平台。下面是AI给出的建议
想做独立 SaaS 品牌 → 品浪 BrandWave（符合品牌定位）
想清晰传递功能 → 拓海 或 传迹（一听就懂）
想走轻量接地气路线 → 印派 或 拓派（活泼，易传播）
我建议叫品浪 BrandWave，是因为英文名称比较洋气，而且有一种寓意：运营统一管品牌，每位销售各自成浪。也有助于融入更多的产品功能，保持成为独立品牌的可能性
你觉得呢？
2、AI自己写了个使用帮助，一个字没改（我也不会）
3、AI做了个落地页，还“自告奋勇”加上了宣传入口，还让我提供一个登记表单，这样就可以开始吸引种子用户了。😅。（详细页面太长，我就放到最后了。）
现在这个产品已经在公司内运行了7天了，有66个模版，生成了500多次海报。下面是最简单的使用场景，除了这些基础功能，还有很多批量生成、批量帮销售生成然后自动分发、分组可见等一系列的功能。
产品上线后的需求迭代
市场部门刚好在考虑要不要续费问卷调查的功能，这个功能可以在海报中收集客户信息的表单，续费一年得2599元，只有这个版本才能做来源追踪，也就是线索是由谁带来的，尽管是这个价格了，收到新表单通知还只有1个邮箱的通道。
我想这东西应该是比较简单的，于是就让AI去开始工作，发现它写的出奇的好，从下午大约2点多销售运营提出，到AI全部写完部署上线，当天晚上5点多就用起来了。
这功能上线后，就解决了大问题，这个功能在很多的CRM软件单独开通至少要10000元，现在让AI写出来，免费了。现在已经可以实现：
运营生成表单-->直接把码推送到销售二维码库-->销售贴码使用-->自动追踪来源-->钉钉收到通知（销售自己和市场运营）-->销售即时跟进
后续也可以把这个信息，直接对接到CRM中持续跟进。
AI比我厉害，我的价值在哪里？
一行代码都不会，也能做出有用的产品。这是一件很酷的事情。
AI编程与日常我们用DeepSeek、Kimi等产品有很大的差别。AI编程有点像指挥研发工作，只不过这个研发情绪很好，你可以指哪打哪。😄
1、告诉AI你要实现什么，告诉AI你发现了什么问题，远远比告诉AI你要怎么实现更重要，也就是提要求，但不要指手画脚。
比如，我让 AI 实现"海报收藏"功能，但发现加载比较慢。就直接跟他说，
你这加载速度有问题，太慢了吧。
它自己查到了问题先提了个解决方案，但开发过程中，它自己又推翻了方案，重新做，最后解决了
"我注意到数据库查询可能会有性能问题，当用户收藏的海报很多时，查询会很慢。我现在用新的方法实现，在
favorites表上增加索引。"然后 AI 自动修改了数据库迁移脚本，增加了索引。
整个过程中我做的最多的除了按Yes，剩下的就是不断截图、复制错误信息给AI，不要只说"报错了"，要把完整的错误堆栈复制给 AI。
2、让AI去考虑细节，你只管测试，然后提出疑问。
产品设计中有很多要考虑边界的细节，但通常我们考虑不到，这时候，AI的能力就比较强。比如，实现"批量导入账号"功能时，AI 不仅实现了基本功能，还主动处理了各种边界情况：
Excel 文件格式错误怎么办？
用户名重复怎么办？
密码为空怎么办？
导入失败如何回滚？
这些问题以前可能要在需求文档里写的特别细，现在基本上让AI自己去处理，它会在代码里增加了各种校验和错误处理。
3、一份好的需求文档，是项目成功的关键，AI 不会脑补你的需求。我用 Manus AI 生成的 PRD 包含了：
完整的功能列表和交互流程
数据库表结构设计
API 接口定义
UI 组件规范
需求文档也可以让AI出，但出完要让它记录下来，后面就可以翻查了。
越详细的 PRD，AI 生成的代码质量越高。在我几周的AI编程开发过程中，很深的感受是PRD 的价值被重新定义， 以前 PRD 是"写给研发看的"，现在 PRD 是“写给 AI 看的”。
以前PRD可以有很多解释的空间，不用写那么细，甚至要考虑“美观与工整”，但AI不需要，AI要的是更细致，更清楚，AI 执行得越好。美观、工整反而不是关键，AI喜欢MD文件😄。
另外一个项目的过程中，探讨需求的过程更长，用到的资料更多了（看左侧）
4、AI 可以帮你写代码，但产品逻辑、用户体验、商业模式还是要靠你自己想清楚。一行代码都不会，也能做出有用的产品。但前提是，你得知道要做什么产品。
比如，产品要分哪些模块来实现，最好这些模块是相对独立的，这样可以先开发，然后逐步告诉AI这几个工作可能有很多关联性是否可以一并考虑，这时候AI会去迭代、调整。
我的开发顺序：
先搭框架（路由、数据库、基础 UI）
再做核心功能（海报生成）
补充辅助功能（收藏、历史、统计）
常用的功能迭代（二维码位置标记）
用户体验你要亲身去测试，不要期望AI能一次性生成所有代码。每个模块跑通后再进入下一个，避免代码堆积导致 bug 难排查。
5、部署还是个难题，因此你身边最好还是要跟研发打好关系
6、AI编程的思维不仅仅用来实现功能，它能帮你写产品推广文章、写使用帮助、写场景描述、做落地页优化等等，它比普通人更聪明，它自己回去读代码，读日志，写出来的内容更带感。比如本文的开发过程D1-D10的概要，就是AI自己看开发日志自己总结的，我只是在可读性上做了一些润色。
7、中间学了好几个课程，包括claudecode编程、智能体、skills的课程。
8、AI编程挺烧钱的，这个项目开发下来，非常烧token，但比起人的开发来说，情绪价值更好，定期还会来汇报一下进度，告诉我进展到什么程度了。是不是有种看着自己孩子一直在忙碌，还信心满满的样子，作为老父亲真老泪纵横啊......
9、需求分析很重要，人是决策的，而AI不会。比如，为什么没有选择AI生成海报，而是做海报分发？最早考虑过生成海报，但最后没有使用的原因是，多数情况下，海报的生成还是很不稳定，而对于有一定规模的销售团队来说，确定性比创意更重要。另外，没有用AI的好处是部署简单，不用去理解token等等，让更多研发不强的团队也能使用。
而没有做成SaaS，是因为这种产品涉及到太多的内部信息，直接部署代码从开发难度到使用场景，都是适合做部署形的。而让AI基于部署的模式，写一个授权码的模式，15分钟就做完了
写在最后
如果你也想尝试"AI 辅助开发"，我的建议是：别想太多，直接开始。
然后，勇敢地"按 Yes"。
AI写的产品落地页，痛点总结、使用场景的总结，比人厉害多了，而它只用了不到10分钟。
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