我家女儿4岁了，正是英语启蒙的好时候。和很多妈妈一样，我也在看市面上的启蒙路线。为了让她有可理解性输入，我每天会给她看一会儿《Wow English》动画片，看完后再听音频磨耳朵。

但看得久了，我心里就冒出个念头：那些动辄大几千的线上外教课，到底是怎么引导孩子开口的？我能不能借鉴一下，给女儿做个专属的英语互动APP？

作为一个产品经理，软件的研发周期我再熟悉不过了。以前有了想法，得找研发、测试排期，现在有了AI，这件事一下子变得触手可及。

一、先跟AI把需求聊清楚

我打开对话窗口，没急着让它写代码，先把需求聊清楚。对话刚开始，它就先把线上外教的标准授课流程梳理成了一张功能映射图发给我。

然后在一轮一轮的沟通中，我发现如果用个人主体，教育类目很可能无法申请，无法上线小程序，所以我决定改做APP，也不用上架应用市场，自己安装app，自己使用。通过和AI沟通，我们先根据如下决策达成了共识：

然后基于这个共识，我们更深入的地去聊更具体的落地。

关于AI角色的设定，我直接问了女儿想要什么动物，她选了小绵羊，就有了"绵绵"叫的小羊Woolly。

关于内容素材，我们划分了26个主题、涉及257个词、涉及4个难度阶梯。

关于课程，我们设计了5个环节，包含热身复习、新词输入、游戏操练、跟读开口、AI对话+奖励。

沟通完毕后，我让它出具了详细的需求文档，期间，我还和AI确认了所有中文表扬清单、单词的提示线索清单等。全部待确认事项确认没问题后，才开始生成代码。

考虑到程序需要真实的口语反馈，我还接入了腾讯云智聆口语评测（SOE）的儿童模型，官方宣称与专家打分拟合度在95%以上，我花了9.9元买了个套餐包，测试跑通后，我的第一版APP就这么仓促的诞生了。

二、女儿的试用初体验

第一次给女儿用的时候，她眼睛都亮了。看着屏幕上为她专属定制的小羊Woolly，听着"绵绵"的叫声，她迫不及待地点开了第一道题。

从第一题开始，她就玩得停不下来。每答对一道，屏幕就撒花、彩虹屁一个接一个地夸，情绪价值直接拉满。等一节课的题目全做完，系统弹出结课奖励——一朵小红花。

她盯着那朵小红花，来了一句："妈妈，我不想要小花花，我想要棒棒糖。"

“行，改”。我转头就跟AI说，奖励换一换。没费什么事，就把奖励换成了各种各样的好吃的，不光给奖励，夸奖也同步跟上，这波操作把女儿哄得高兴得不得了。

但很快，新鲜感过去，问题就开始暴露了。

三、遇到的两个问题

1、孩子不会做，总喊妈妈选。

做选择题时，女儿答对了屏幕就撒花庆祝，她很有成就感；但一旦遇到不会的，她就习惯性地问："妈妈选哪个？"我告诉她答案，她点完就过了。下次一模一样的题出来，她还是不会。这完全违背了启蒙的初衷。

问题发现了，可怎么解决，我确实没头绪。这时候我想到了之前收藏的一个Skill，我刚好可以拿来试试那个skill好不好用，然后我就让AI调用这个skill帮我进行问题分析，让他帮我分析这个问题应该怎么解决。

果然，他给了我很好的处理办法。我可以给每个选择题加一个"提示"按钮——孩子不会时点一下，系统播放中文语音提示（比如"它有长长的鼻子"），让孩子自己去选答案。为了防沉迷，还可以把提示按钮改成题目读完后才出现或者规定时间内没做答时才显示，避免孩子养成还没听完题目就直接点提示的依赖。

2、一让开口，她就闭嘴。

女儿特别喜欢做选择题，但一到需要开口录音的题目，她就闭紧嘴巴。偶尔说了，如果系统判定发音不准，弹出一句"Try again"，她当场就翻脸，更不愿意说了。

这回我还是用同一个Skill来诊断，它给出的结论一针见血：孩子不是不爱开口，而是不爱"被测评"。在选择题里，她是主宰者（点一下就有好玩的反馈）；但在录音题里，她是被考核者（说了还可能被判错）。语言习得研究里有个词叫"情感过滤器"——孩子焦虑或受挫时，吸收和输出的效率都会大幅下降。

听完这番话，我如梦初醒！我立刻动手，把APP里的测评引擎拆掉，取消了"判错"环节。只要她开口，不管准不准，全给她夸上天。这招立竿见影，她终于愿意开口了。

四、几点关于AI的实战感悟

从最初的一个想法，到APP真正上线、被女儿天天用起来，这一路我一直在迭代、没停过。有几条感悟，我特别想分享出来。

1、遇到问题，养成"AI First"思维。

生活中遇到任何麻烦事，先想一想，这事儿能不能用AI解决？生活上的难题也好，辅导孩子的头疼事也好，工作里的麻烦也好——只要你先敢往"用 AI"这个方向想，它没准就能帮你一步步落地。

2、先定好需求，确认后再动手。

沟通好思路后，先别急着让它干具体活儿，AI 写代码只要几分钟，但把交互细节问清楚要花掉80%的对话，而这80%花得最值。沟通完了先让它出一份需求文档、方案，逻辑确认没问题了，再进入开发。这次"先文档、后代码"，帮我省下了大量返工的时间。

3、善用Skill，让它帮你深挖问题的本质。

遇到具体卡点，别一上来就要答案，可以先借助Skill把问题拆开、找到问题到底出在哪。就像前面两个问题那样，它没有直接给我结论，而是带着我一步步看清问题的本质，很多原本意识不到的盲区，就是这么被点出来的。当然，还有很多其他环节可以使用的skill，比如UI设计阶段、编码阶段等都有很多好用的skills可以直接使用。

4、做的再好，也得用起来才知道。

一个产品，坐在电脑前设计得再漂亮，也只是纸上谈兵。真正的问题，全藏在真实使用里。比如有一版，女儿做选择题时，不等语音读完就点提示按钮，题还没听完、答案已经选完了；还有一次，她学新词的时候跟着念，我站在旁边听她读得磕磕绊绊，才发现原来每一课塞的新词太多，孩子根本消化不了。这些问题都不是我坐在电脑前能想到的，全是女儿用出来的。所以别指望一次就做的很完美，一个粗糙的开始就是最好的开始。

我们常常忙着收集各类AI 工具、摘抄好用的提示词，但真正有意思的，从来不是收藏了多少 AI 工具、记住了多少提示词，而是能不能借着 AI，把自己的想法落地成一个真实的应用。AI 从不是遥不可及的黑科技，它只是帮我们填平技术门槛的搭档。希望大家都能利用AI，从一个小小的想法出发，体验一次从零到一的创造。