我和 AI 的协作方式:先把边界写清楚

很多人听到"不会写代码的人用 AI 做项目",第一反应是:那不就是让 AI 全写了?其实不是。代码是 AI 写的,但每一次"做什么、不做什么、做到哪算够"都是我定的。这篇把这个协作方式摊开说,也当作这个博客的第一篇。

需求确认后再开工

动手前先讲清目标和范围。缺信息就先问,不中途瞎猜。这条看起来朴素,却是避免"做了一堆不对的东西"的唯一办法。对一个非程序员来说,最贵的不是写代码,是在错误的方向上空转。

大任务拆成可验证的小步

一个完整功能,会被拆成一连串能分别验证的小步骤,做完一步交付一步。这样每一步都能看见东西在动,也能在跑偏的瞬间就拽回来,而不是等到最后发现整栋楼歪了。

如实标注"做不到什么"

这是我和 AI 协作里最重要的一条,也是这个博客会反复出现的主题。每个项目我都写明:哪里还没经过专业验证、哪些场景不该用、哪些是我拍板但可能错的判断。我宁可它看起来"没那么神",也不想用"看起来很厉害"去糊弄别人或糊弄自己。

为什么写这个博客

因为"非程序员 × AI Agent"到底能把人推到哪里,目前还没有太多诚实的一手记录。我想把过程、判断、翻车都留下来——不是教学成果,是一份可验证的实验记录。你看到的每一个项目,背后都是上面这几条规则在跑。

如果你也在用 AI 做东西,欢迎在仓库里开 issue 聊聊。