以前我总觉得，做 App 是程序员的事。

前端、后端、数据库、API、部署……这些词单独看我都认识，放一起就像一份看不懂的检查报告。

昨天，我真的用 AI 编程做出了自己的第一个 App。不是商业产品，也不是成熟软件，更谈不上什么“改变世界”。

我做的是一个很粗糙的第一版：枫哥的 AI 数字员工 App。

它的目标很简单：能聊天，有记忆，知道我是谁，能帮我写公众号文章，还能调用不同的大模型。

说白了，我不是想再做一个聊天机器人，而是想做一个真正能帮我干活的数字员工。

第一版很粗糙，但它真的跑起来了。这对我这种不懂代码的人来说，已经很重要。

一、我用了两个工具：Codex 和 Trae

这次我用了两个 AI 编程工具，一个是 Codex，一个是 Trae。

两个工具都能帮我写代码，但做出来的东西，味道完全不一样。

Codex 版更严谨。

它会考虑后端数据库，会考虑数据怎么保存，也会考虑用户档案、记忆、对话记录这些东西怎么组织。

这点我很喜欢。因为我做的不是普通聊天框，而是数字员工。数字员工不能只是界面好看，后面一定要有数据、有记忆、有模型调用、有持续迭代的基础。

所以 Codex 版虽然界面不算惊艳，但底层更扎实。

缺点也明显：配置多、调试多，对小白不太友好。看着它生成的一堆文件，我经常有一种熟悉的无助感：它确实很专业，我也确实看不懂。

Trae 版更轻巧。

Trae 做出来的版本，第一眼更舒服。界面漂亮，交互清楚，前端效果更像一个普通人愿意打开的 App。

这点也很重要。

很多工具不是功能不行，而是一打开就像服务器机房失火现场。普通人看到满屏终端、日志、报错、端口号，第一反应不是学习，是关机保命。

但 Trae 的问题是，整体更轻，后端和数据库没有 Codex 那么扎实。

所以我的感受是：Trae 更像漂亮样板间，Codex 更像正在施工但地基更稳的房子。

想快速看到页面，Trae 很爽。想长期迭代成系统，Codex 的严谨更有价值。

二、最折腾我的，是配置 API

这次真正折腾我的，不是页面，也不是按钮，而是配置大模型 API。

我配的是 讯飞星辰的 coding plan。理论上，API 能接。实际操作起来，还是绕了不少弯。

API 地址怎么填？模型名称怎么写？鉴权方式怎么配？请求格式对不对？

这些东西对程序员可能是日常，对我这种小白来说，任何一个字段错了，App 就开始装死。

它也不会温柔地告诉你：“枫哥，你这里 API 地址写错了。”

它只会甩一段报错。有时候像英文，有时候像乱码，有时候像机器临终前留下的遗言。

后来真正解决问题的关键，是我把讯飞星辰 coding plan 的使用手册发给 AI，让它自己读文档，再根据文档帮我修改配置。

这就是 AI 编程时代真正不一样的地方。

你需要做的是：把资料给足，把问题说清楚，把报错贴完整，然后让 AI 一步步排查。

所以，AI 编程不是许愿机。它更像一个很能干、但偶尔犯糊涂的员工。你要给资料、说清目标、检查结果，还要随时提醒它：别瞎改，先看文档。

这时候，真正有用的能力不是会不会代码，而是会不会指挥 AI。

三、第一版做出来了，但别急着封神

第一版跑起来的时候，我确实挺兴奋。毕竟以前做 App 这种事，对我来说基本属于“别人家的技术活”。

但这次不一样。我真的把一个想法，变成了一个能打开、能操作、能配置模型的 App。

当然，它很粗糙。界面还有细节不顺，功能也不完整，很多地方只是能跑，并不好用。

但粗糙不丢人。第一版产品，本来就不应该完美。

很多人最大的问题，是还没开始做，就已经规划到第十版了。登录系统、会员系统、多端同步、插件市场、商业化路径，甚至顺手重新定义人类效率。

这次我给自己的标准很低：第一版只要能跑起来，就算成功。

没做之前，所有问题都叫想象。做出来以后，你才知道哪里难用，哪里别扭，哪里不符合自己的工作流程。

AI 编程最重要的第一步，不是做完美，而是做出来。

四、现在最大的问题：记忆和风格

虽然第一版做出来了，但它离我想要的数字员工还差得远。现在我最不满意的有两个地方：记忆能力和文章风格。

我希望它真的懂我。

知道我是枫哥，知道我写公众号，知道我的读者是 AI 小白、自媒体人、普通创业者，知道我喜欢口语化、接地气、有观点的文章。

但现在它的记忆还比较粗。

这也让我意识到一件事：有记忆，不等于会使用记忆。真正好的记忆，不只是把信息存起来，而是在合适的时候自动用上。

还有文章风格，我希望它能写出“枫哥风格”：口语化、真实、接地气、有观点，不装专家，不写空话，不像 AI 流水线作文。

但第一版生成的文章，还是有点模板化。结构有了，逻辑有了，但味道还不够。

这部分后面要继续优化。

我需要给它更多我的文章样本，整理我的写作规则，让它慢慢知道什么叫“像枫哥”，什么叫“不像枫哥”。

数字员工也是员工。

刚入职第一天，不能指望它直接当总监。

五、这次最大的感悟

这次做完第一版，我最大的感悟是：不要等想明白了再做，要先做出来，在使用中进化。

普通人用 AI 编程，第一阶段最重要的不是完美，而是跑通。

先做一个小版本，让它能打开，能聊天，能调用模型，能完成一个真实任务。

然后再慢慢改：今天优化记忆，明天优化风格，后天优化模型配置，再后来加写作工作流、知识库、电脑操作和自动化任务。

这才是最现实的路线。

AI 编程真正带来的机会，不是让普通人一天变成程序员，而是让普通人可以把自己的想法快速做成一个粗糙版本，然后不断迭代。

以前你有一个想法，要找程序员，要沟通需求，要等排期，要花钱，还要反复改。

现在你可以先让 AI 帮你做一个原型。它可能不好看，可能有 bug，可能还不够智能。

但它是你的。只要它跑起来，你就有了一个可以继续进化的起点。

六、普通人先补三种能力

这次体验下来，我更确定一件事：普通人学 AI 编程，第一阶段不一定要先学代码。

当然，学代码肯定有用。但更重要的是，先补三种能力。

第一，写需求的能力。

你不能只说“帮我做一个 AI 助理”。你要说清楚它给谁用，解决什么问题，第一版做哪些功能，哪些功能先不做，成功标准是什么。

你说得越清楚，AI 越容易做出来。

第二，验收结果的能力。

AI 生成代码以后，你不一定看得懂每一行，但你要能判断这个东西是不是符合需求，比如页面能不能打开、功能有没有跑通、模型有没有调用成功、生成内容是不是符合预期。

不会代码，也不能闭眼收货。

第三，贴报错和迭代的能力。

看到报错不要慌，报错不是灾难，报错是线索。

你要把报错完整复制给 AI，告诉它你做了什么、哪里失败、预期结果是什么、实际结果是什么。

很多时候不是 AI 不能修，而是你给的信息太少。

真正的分水岭不在于你能不能做出第一版，而在于你能不能继续改。用的时候发现问题，发现问题后继续优化，优化后再继续用，这才叫做产品。

截图发朋友圈不叫产品，那叫完成一次情绪交付。

七、我的数字员工，算是入职了

所以，今天这篇文章，就算是一个阶段复盘。

我不懂代码，但我用 AI 编程工具，真的做出了自己的第一版 AI 数字员工 App。

现在它还很粗糙，记忆不够好，文章风格不够像我，很多地方还需要慢慢调。

但我一点都不失望。

因为第一版的意义，不是完美，而是它真的从想法变成了一个可以运行的东西。

接下来，我会继续迭代它，让它慢慢变成真正懂我的 AI 数字员工。

如果你也想围观枫哥怎么从 0 开始，用 AI 编程做自己的数字员工 App，可以加我微信，我拉你进群。

群名就叫：枫哥 AI 编程实战群。

不吹牛，不装专家，就真实记录：一个不懂代码的普通人，到底能不能用 AI 做出自己的 App。

AI 编程最重要的不是一次成功，而是你终于有机会，把脑子里的想法，亲手推进到现实里。