我靠AI 编程,把英语学习产品做到近万人付费

大家好，我是涛哥。

在一家上市公司做了五年后端开发。去年9月离职后，我开始全职做自己的产品。

一年时间，我做出了一套英语学习和资料库平台：学习者可以逐句精听、循环播放、录音跟读；内容博主可以制作资料库、发布、售卖，再交付给学员。

截至今年9月，平台注册用户约1.1万，付费用户占比约85%，已经接近近万人付费的规模。

这篇文章想讲清楚：一个后端程序员，怎样借助 AI，把前端、设计、后台、内容制作和上线交付逐步做出来。

先解决一个具体麻烦。

最早的产品，来自一次口语练习中的不耐烦。

我用美剧片段跟读时，一句话没听清，要暂停、拖进度条；想跟着再说两遍，视频已经播到下一句。于是，第一个版本只解决一个问题：让用户能控制每一句台词的播放和跟读间隔。

围绕这个目标，我用 AI 做了需求整理、原型和前后端开发。开发加上线用了三天，之后又花了一两天整理音频和文本素材，最后在黑客松拿到第四名。

作品发布后，一个小红书博主找来，希望我帮他开发影子跟读资料库网站。他的预算只有一两千，而我报价两三万元，项目没有谈成。

但我研究了他发来的店铺：商品上架几个月，已经卖了六千多份。很多内容博主有内容、有销售渠道，却承担不起单独开发网站的成本。于是我换了个思路：我负责技术和制作工具，博主负责内容和销售，把共同需要的能力做成平台。

竞品卖得好、一个人说愿意买，都只是值得验证的信号。25年11月，我开始集中开发；二十多天做出第一版，先卖自己制作的资料库；26年1月，租户系统上线，才逐步让其他博主入驻。

让每一步成为下一步的输入。

我的开发顺序是：

竞品分析 → 需求文档 → 页面原型 → 数据库设计 → 后端接口 → 接口文档 → 前端实现 → 使用和修复 → 部署上线。

竞品分析不能只记录“有视频、有字幕”，还要实际操作：点击字幕会不会跳转？当前句有没有高亮？手机上视频和字幕怎么排？把过程写下来，竞品才真正能帮助需求讨论。

需求文档要分清角色：学习者练口语，博主管理和交付资料库，内容制作者处理视频、字幕和词汇。AI可以补充选项，但产品服务谁、做到什么程度，最后仍由我决定。

原型出来后，我会回头检查需求。电脑上放得下的内容，手机上怎么办？这些问题在页面里更容易暴露，及时回改能减少返工。

AI写代码，但我先写清边界。

后端完成后，我让 AI 根据实际代码生成接口文档，再通过请求检查结果。前端开发时，同时提供需求、原型和接口文档，要求按真实字段调用，避免联调时两边理解不一致。

我还把重要提示词放进代码仓库的 docs 目录，写清背景、约束和验收标准。比如不要只说“优化词汇体验”，而要明确搜索范围、不能影响的播放逻辑，以及手机端的验收方式。

大任务拆成小任务，先做布局，再接真实数据；每完成一段，自己检查，通过后提交一次 Git。

AI负责实现速度，我负责任务边界、上下文和验收标准。

产品能不能交付，要靠真实使用。

早期网站做完后，我又花了一整天打磨细节：添加句子成功了，按钮却没有变化；电脑上能用，手机布局很乱；随机播放老是重复同一句。

后来学习页也出现过问题：双语模式下点击字幕，视频跳转和当前句高亮都正常；切换到其他字幕模式，视频播放了，高亮却没有同步。

“字幕有Bug，修一下”对 AI 来说信息太少。我会把位置、复现步骤、实际结果和预期结果写清楚，再让它检查状态更新路径，修复后验证不同模式、不同入口和连续切句。

我反复做的就是：用 → 发现问题 → 写清楚 → 交给 AI → 验证 → 再用。

对收费产品，验收还要覆盖完整交付：内容能不能发布，兑换码能不能让正确用户进入，没有权限时会怎样，学员能不能完成一次练习。页面能打开，只是交付的起点。

平台上线后，我也会根据反馈重做学习页，并在电脑、手机和 iPad 上逐一检查。

最近这次改版，我先把学习者最常用的内容重新排到同一个页面，再分别在不同设备上走一遍完整流程，确认字幕、播放和跟读不会因为屏幕变小而失去上下文。

同一个跟读功能在电脑端和手机端的实际界面；录音、回放和逐句练习在两端保持同一套操作逻辑。

资料库背后还包括视频、字幕、时间轴和词汇处理。对内容博主来说，做完一套资料只是开始，还要把它整理、发布，再交付给学员；所以我把制作中的资料库状态也做成了可追踪的列表。

制作并发布后的资料库列表：每套内容都有自己的进度、标签和交付状态。

用户增多后，我把反馈和任务整理进 Obsidian，再结合 WorkBuddy 和 Codex 做自己的工作台。重复出现的检查项，就设成定时任务；临时需求则先写清楚背景、优先级和下一步，避免只靠聊天记录来回寻找。

工作台中的定时任务：把复盘、反馈检查和内容状态检查变成固定节奏。

写在最后。

这一年，我也多次因为忙开发而停更内容，获客还不够稳定，产品仍有很多地方要改。

但有一件事已经很清楚：AI编程帮我放大的，不只是写代码的速度，还有把问题拆开、把方案留下、把交付做成流程的能力。人的判断、取舍和质量把关，始终在链路里。

下一次打开 AI 编程工具之前，先写清楚这一次要让用户完成什么，以及你准备怎样检查。后面的开发，才会有方向。

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