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我朋友是这样让三个AI工具分工组队干活的!
不懂编程，也能让 AI 组队做出能用的网站：不是找一个最强模型，而是四步接力，我已经跑通了！
一个朋友，三天做出了能上线的网站
上周，我帮一个朋友做产品落地页。
他完全不懂代码。
但他用了三个 AI 工具接力，三天做出了能上线的版本。
很多人以为，用 AI 做网站，就是找一个最强的模型，把需求一股脑丢进去，等它生成。
但真正拉开差距的，不是模型有多强，而是你有没有把任务拆成"可验证的四步"。
如果你也想用 AI 做点"能用"的东西，而不是停留在"看起来像样"的 Demo 阶段，这篇值得好好学习。
原理：不是开多个窗口，而是组建一个团队
多 AI 协同的本质，不是同时开五个对话框。
而是让不同模型承担不同角色，形成从需求到验收的完整闭环。
可以把它理解成一个迷你创业公司：
产品经理（ChatGPT / Claude）：理解你的需求，拆成具体任务
工程师（Cursor / Claude Code）：写代码、做页面、调样式
测试员（Gemini / 另一个模型）：验收成果、找问题、提改进
顺序是：需求拆解 → Demo 验证 → 正式开发 → 交叉验收。
每一步都有明确的输入和输出。上一步的输出，就是下一步的输入。
工具准备：三样东西就够了
不会安装？把安装问题发给 ChatGPT，它会给你一步步的操作指南。
注意，Cursor 是代码编辑器，不是浏览器插件。你需要先用 ChatGPT 生成代码，再粘贴到 Cursor 里让它运行和调试。
第一步：让 AI 帮你把需求拆成任务
大部分人做网站失败，不是因为技术不行，而是因为需求太模糊。
"我想做一个产品介绍页"——这句话对 AI 来说，等于没说。
你需要的是一份"需求清单"。
操作方法：把需求发给 ChatGPT，让它帮你拆。
提示词：
> "我是一个不懂技术的产品经理，我想做一个 [你的需求]。请你帮我拆成具体的页面清单、每个页面需要哪些模块、每个模块需要什么功能。输出格式用表格。"
ChatGPT 会输出一份类似这样的东西：
这一步的关键：不要自己写需求，让 AI 帮你写。
第二步：先做 Demo，再做正式开发
直接让 AI 写正式代码，大概率跑不通。
因为你还不知道页面长什么样、交互对不对。
正确做法是：先做一个"能看的" Demo，验证方向，再开始写正式代码。
操作方法：把需求清单发给 Cursor，让它生成一个单页 Demo。
提示词：
> "根据以下需求清单，生成一个单页 HTML+CSS 的 Demo 页面。不需要后端，不需要数据库，只要前端展示效果。使用 Tailwind CSS，确保响应式布局。"
> [粘贴需求清单]
注意，这一步不要加太多功能需求。Demo 的目的是"看效果"，不是"能运行"。
生成后，在浏览器里打开，截图。
第三步：把 Demo 发给另一个模型，让它挑刺
这一步是拉开差距的关键。
很多人跳过这一步，直接让工程师开始写正式代码。结果做到一半发现方向错了，返工成本巨大。
正确做法：把 Demo 截图发给 Gemini（或其他模型），让它做"用户体验审查"。
提示词：
> "你是一个用户体验审查员。请根据以下 Demo 截图，从以下维度给出评估：
> 1. 信息层级是否清晰？
> 2. 用户是否能快速理解产品是什么？
> 3. 是否有明显的视觉问题？
> 4. CTA（行动号召）是否突出？
> 请给出具体改进建议。"
我的经验：Demo 阶段能发现的 80% 问题，到了正式开发阶段发现，成本至少翻三倍。
第四步：正式开发，用"隔离"原则
Demo 确认后，开始正式开发。
这里有一个关键纪律：不要让同一个 AI 既写代码又做验收。
"自己写自己说没问题"是 AI 的普遍毛病。
正确做法：
Cursor 负责写代码 每完成一个页面，截图发给 Gemini 验收 Gemini 说"通过"，才进入下一个页面
提示词（给 Cursor）：
> "根据以下确认后的需求，用 React+Tailwind 生成正式页面。每个页面独立文件，使用组件化结构。完成后告诉我文件路径。"
提示词（给 Gemini 验收）：
> "请审查以下页面截图，检查：1. 是否符合需求描述 2. 是否有明显的样式错误 3. 移动端是否正常。通过请回复'PASS'，不通过请说明问题。"
最后
多 AI 协同的最大价值是什么？
不是效率提升，而是"可验证"。
你不再需要什么都自己查、自己搬、自己检查。
有人负责理解，有人负责执行，有人负责挑刺。
你要做的，不是学会所有命令，而是把每一步的目标、边界和验收标准讲清楚。
你不需要成为程序员。
你只需要成为那个"知道要什么、知道什么算好"的人。
有了这个入口，剩下的，AI 会帮你做完。