AI用起来其实有门槛,而且门槛不低

其实我感觉AI用起来其实也是有门槛的，而且这个门槛并不算低。为什么呢？

首先，你需要有想法。其次，你需要懂得业务逻辑。

如果你没有想法，那么AI在你面前其实就相当于一个非常普通的工具；如果你不懂业务，那么它对你来说也是一个可有可无的、再普通不过的工具。

这就是为什么我觉得AI会对两类人非常友好。

有想法的人，知道自己想要什么。像前一段时间一个很知名的博主，叫@DIDI_OK，他用AI做了一些短片，然后在国外斩获了好几个奖。

在记者采访他的过程中，他说到在制作一部短片的时候，有一个镜头抽了3万次才抽到一个他想要的。

如果你没有想法，就很容易接受AI给你的任何信息；也不知道AI给你的信息该不该要。

还有就是懂业务逻辑的。如果你作为一个新人，没有摸懂你的岗位，或者这份工作到底是怎么运行的、有什么样的判断标准、又有什么样的要求，就很难通过AI去提效，要么觉得ai说的都对，要么觉得ai说的都错。

有一句话说得特别好：

如果你自己都不清楚的话，那么AI只会把你的乱放得更大。

另一个内容，是关于这一次自己亲手vibe coding的小工具--GEO 监测系统。

当时就一个想法：我要用一个东西来完成监测的任务。

因为监测用的人力实在是太多了，所以这一块内容得把它分出去，加上它重复性很高的。

在这几天尝试把它做出来的，于是就出现这些问题：

在构思之前，把它想得非常清楚、非常明白，就是我需要什么样的信息，然后它们之间的关系又是怎么样的。

但理想很丰满，现实很骨感。

当你开始把它变成一个实物，过程中你会发现会遇到很多不一样的问题。这些细节都会暴露出你当时构思的一些大框架，它们之间是有差距的。就相当于框架画出来了，但是里面的那些血肉是怎么拼接、怎么连接的，并没有很描绘清楚出来。

其实我想表达的是：coding的过程是这样子的

你先清晰，再迷茫，再清晰，再迷茫，然后再清晰。

从想法到落地，有一段很长的路要走。

你有了一个想法，在做的过程中，你就会发现突然会冒出很多新的想法或细节，AI来协助你的过程中，它也会基于你给的一些观点和信息倒推、发散，给你推荐一些新的意见、信息。

到底是该有还是不该有？最好的判断就是，如果你真的不知道它到底该不该留，那么你就先把它留下，后面不需要了，再把它砍掉。

“我前面是跟它说了一句话，它就给我做出了一个页面，当时还觉得非常震惊，怎么一句话它就能给我跑出来了。”

后来发现它跑出来的效果和我想象中的差别太大了，当时有点失落，而且还不知道从什么地方开始改。

后面我就把我在另外一个AI上面聊的一些记录整理成一个文档，作为交接丢到了codex上，让它去读取我们的一些信息，重新规划。

规划完后，有了一些变化，但是实际上运行起来它还是有很多地方需要去优化，而且界面布局很丑；每一个板块之间，又不知道它们是怎么运行的；然后改起来你还不知道怎么下手，就只能先从一些看得到的地方让它去做一下改变....

然后就先把

大致的页面做了优化调整。

感觉界面上变化得差不多了之后，你就可以让它给你做一个MVP，真实体验这个交互的过程，你才能知道你真正想要的东西和它给你交付的东西到底差在哪里，这样子才能做出进一步的改变。