不会编程,也能给自己做软件了:你最想让 AI 消灭哪件重复小事?

今天下午，我在 V2EX 看到一个问题：

这个问题很快有了 30 多条回复。

有人说完全可以，自己已经做出了浏览器插件、安卓收音机、记账工具和自媒体流程追踪软件。

也有人提醒，做出一个能跑的小工具，和做出一个能长期维护、敢给别人使用的产品，完全是两回事。

同一天，另一个热门讨论问得更直接：如果 Vibe Coding 真的平民化了，以后是不是每个人都能按自己的需求做软件？

这两条讨论放在一起，我的感觉很直接。

以前，普通人只能在别人做好的软件里挑一个将就用。现在，我们开始有机会给自己的小需求，单独做一个工具。

但我的结论可能和很多 AI 编程教程不太一样：

我们过去选择软件，通常要经历一个很熟悉的过程。

打开应用商店，搜索关键词，下载几个工具，注册账号，忍受广告，再花半天研究哪一个功能最接近自己的需求。

最后往往还是差一点。

记账软件功能很多，但你只想和家人共用一个最简单的账本。

客户管理系统很完整，但你只需要每周提醒自己回访十几个老客户。

素材库支持团队协作，你真正想要的，不过是知道哪条选题写过、哪张封面用过。

现成软件必须照顾很多人，所以功能会越来越多。个人工具只需要照顾一个人的习惯，反而可以很简单。

— 从“人适应软件”到“工具适应人”

OpenAI 最近推出的 Work 和 Sites，已经把创建网站、整理文件、处理资料这类能力放进普通用户可以接触的入口。B站也很快出现了面向小白的教程。

“让 AI 做东西”已经不再只是少数程序员的工作。

V2EX 那条讨论里，有一个细节很真实。

发帖人试着让 AI 调一个 bug，折腾了几个小时。旧问题修好了，又冒出一个新问题。

这才是 AI 编程更接近现实的样子。

它可以替你写很多代码，也能读取报错继续修改。但如果你不知道结果应该是什么样，不知道哪里不能出错，很容易被一个“看起来能用”的版本带着走。

所以，个人小工具和正式产品之间，至少隔着四件事：

给自己做一个离线记账页，出错了还能手动核对。

给几十个客户做收费系统，出错了可能直接影响钱和信任。

这两件事不能放在一起讨论。

— 个人小工具与正式产品之间，隔着安全和维护

如果你从来没有写过代码，我建议先别问哪个模型最强，也别上来就说“帮我做一个 App”。

先看看那个问题适不适合成为你的第一个项目。

比如，每天把不同群里的客户问题整理到一个页面。

每周把孩子的课程、作业和提醒放进一张家庭看板。

自动整理下载文件夹，但删除文件之前必须让你确认。

记录选题、素材和发布状态，避免同一个内容反复做。

这些需求都不宏大。

很多人以为 AI 编程最难的是不会写提示词。

我看完这两条讨论，反而觉得门槛很朴素：你能不能把自己每天怎么做事，说清楚。

我自己最近一直在做一件事：把选题、资料整理、写作、配图和排版这些重复动作，拆成一个个可以反复使用的 Skill。

做得越多，我越能感觉到，AI 写出一段代码并不难。

难的是我得先告诉它，这一步要读什么资料，哪些事情不能做，做到什么程度才算合格，出错以后怎么停下来。

这些规则说不清，Skill 就会时好时坏。个人软件也是一样。

谁来用？记录什么？哪些信息必须填写？月底要看到什么结果？输错了怎么办？

这些问题不解决，模型再强，也只能猜。

你可以先写五句话：

— 先对齐需求，再让 AI 动手

写完以后，先不要让 AI 开始做。

让它复述一遍你的需求，再追问你遗漏了什么。等双方说的是同一件事，再动手。

以后会做出软件的人，肯定会越来越多。

但大多数人缺的，可能一直不是一个能写代码的 AI。

他们缺的是一个值得解决的问题，也缺少判断结果好不好的标准。

同样一个工具，懂业务的人知道哪个步骤最浪费时间，哪个错误绝对不能发生，哪个功能根本没人需要。

这些东西不会因为模型更新自动出现。

所以我并不觉得，AI 会让所有人突然变成软件公司。

它更可能先带来一批很小、很私人、甚至只有一个用户的软件。

它们不需要融资，也不需要上架应用商店。

今晚可以做一个很小的练习。

别从“我想做什么 App”开始。

先写下一件你每周至少重复三次、每次都觉得麻烦的事。然后用前面的五个问题，把它描述清楚。

这可能就是你的第一个个人软件。

这篇文章发出去以后，我也会留意评论里出现频率最高的问题。如果其中有一个足够具体、低风险，也适合公开拆解，我会把它做成一次完整实测。

我是安迪，持续分享普通人真正用得上的 AI 方法和一线实践。

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