一个做了7年电商软件的人，从零学AI的又一篇记录

最近这几天，我一直在折腾自己的 SanXi Agent OS。

说实话，越折腾，越感觉有点不对劲。

明明最开始只是想做一个 AI 协作工具，让 GPT、Codex、Claude、DeepSeek 能够互相配合干活。

结果做着做着，任务调度、权限管理、执行网关、审批、预算、审计、异常恢复，什么东西都出来了。

最近又开始研究 Gateway、Signer、SEND_INTENT、发送许可。

有时候我自己看着这些东西，都有点懵。

我最开始只是想让几个 AI 一起干活，怎么最后搞得像在开发一套企业级管理系统？

更难受的是，有些功能测试全部通过了，最后还是不能真正使用。

直到前几天，我突然想明白了一件事情。

可能从一开始，我开发软件的顺序就搞反了。

一、以前做软件，我明明不是这么干的

我做电商软件已经7年了。

以前做淘宝拍单、上货、铺货软件的时候，虽然谈不上什么特别正规的软件公司，但基本的开发流程我还是清楚的。

先确定要做什么。

客户需要什么功能，软件解决什么问题，最开始就要想清楚。

然后设计界面。

哪个地方放按钮，哪个页面展示数据，用户怎么操作。

界面确定之后，再考虑前端怎么实现，后端需要哪些数据，数据库怎么设计。

功能写完，再去测试。

发现问题，修复问题。

最后交给客户使用。

当然，实际开发肯定没有这么简单，中间也会不断修改需求。

但至少有一个东西是明确的。

我们知道自己要做什么，也知道做到什么程度算完成。

可是自从我开始用 AI 写代码之后，这个顺序慢慢变了。

二、AI写代码太快了，反而让我忘记先做规划

刚开始接触 Codex、Claude 的时候，我真的觉得太神奇了。

以前需要程序员写很久的功能，现在只需要把需求告诉 AI，它就能开始写代码。

有时候甚至连界面都不用自己画。

我说想要一个任务管理页面，它就给我做出来。

我说需要多个 Agent 协作，它就开始设计调度系统。

我说要统计 Token 消耗，它又给我加上 Usage Center。

开发速度确实快。

但是慢慢出现了一个问题。

我开始习惯想到什么就让 AI 实现什么。

今天发现任务执行需要审批，那就做审批。

明天发现审批需要权限，那就加权限。

后天发现执行失败可能重复扣费，那就加预算和异常恢复。

再后来，发现多个 Agent 同时执行可能重复发送任务，又开始研究独立 Gateway、Signer 和发送许可。

每一个问题单独拿出来，好像都很有道理。

AI 也总能告诉我，为什么这个功能需要做。

但问题是：

每解决一个问题，往往又会引出三个新问题。

项目就这样越来越大。

最开始的目标反而越来越远。

三、23个测试全部通过，结果还是不能用

最近在 SanXi Agent OS 上，我遇到了一件很典型的事情。

我们在处理一个发送许可的问题。

简单理解，就是让 AI 在执行真实任务之前，先确认这次操作有没有得到授权，避免重复执行。

这个问题涉及 Gateway、Signer、持久化记录和跨进程控制。

Codex 给我的一份执行报告里写着：

隔离测试：23/23 PASS。

23个测试，全部通过。

如果是我刚开始学 AI 的时候，看到这个结果可能已经很高兴了。

觉得又完成一个功能。

但是这次，报告后面还有一段话。

跨进程的真实成功链没有完成验收。

旧的 Gateway 回归出现失败。

完整崩溃场景和结果状态测试也没有全部完成。

最终结论：

BLOCKED。

也就是说，局部测试全部通过，但整个功能仍然不能开放真实使用。

这让我想起之前写过的一篇文章：

《我开始不相信 AI 说“完成了”》。

现在我发现，光是不相信它说完成了，还不够。

我还需要知道：

到底什么才叫完成？

是代码写完？

是测试通过？

是界面能打开？

还是用户真的可以把一件事情从头到尾做完？

以前做电商软件的时候，这个问题其实很好回答。

客户能不能上货？

能不能拍单？

数据能不能正常保存？

能不能稳定使用？

但现在开发 AI 软件，反而容易被各种技术指标带偏。

测试数量越来越多，文档越来越厚。

最初想要的功能，却还没真正跑起来。

四、我发现自己一直在搭工具，却没有真正用工具

这几天除了 SanXi Agent OS，我还折腾了不少东西。

比如 Obsidian 知识库。

我安装了软件，装好了 Web Clipper，也开始采集文章。

但采集了几篇之后，我又发现一个问题。

资料是保存下来了。

然后呢？

怎么整理？

怎么让 AI 自动提炼？

怎么把这些内容变成自己的知识？

以后写公众号的时候，怎么把这些资料重新找出来？

如果这些问题没有解决，那我只是换了一个地方收藏文章。

还有两台电脑的协作。

我想让一台电脑负责跟 GPT 交流，另一台电脑负责 Codex、Claude 和项目执行。

于是又开始研究客户端、SSH、远程连接。

折腾了一段时间，发现光是把环境连接起来，就有不少问题。

再加上之前研究的手机自动化、Mika、电商采集、AI 客户软件。

回头看这几天做的事情，真的不少。

但仔细想想：

我花了很多时间在研究怎么让工具工作，却没有花同样多的时间验证这些工具到底帮我完成了什么。

这可能就是我最近最大的一个问题。

五、我突然理解了，为什么以前软件公司要有产品经理

以前我觉得，AI 能写代码之后，很多岗位可能就不需要了。

比如前端、后端、测试。

甚至产品经理做的事情，AI 也能帮忙。

现在我觉得，这个理解太简单了。

AI 确实能帮我们完成很多工作。

但有一件事情，它不会自动替我们做好。

那就是决定：

这个产品到底应该做成什么样，以及哪些东西现在不应该做。

以前做软件，产品经理先把需求整理好。

UI 设计好界面。

前端、后端按照需求开发。

测试根据明确的标准验收。

这个流程的价值，不只是分工。

更重要的是，它在开发之前，就尽量确定了目标和边界。

而我现在用 AI 开发软件，经常是：

我提出一个想法。

AI 开始实现。

实现过程中发现问题。

AI 提出解决方案。

我同意。

然后继续实现。

最后项目越来越复杂。

我甚至分不清，哪些功能是最开始需要的，哪些是开发过程中不断加出来的。

以前是先想清楚，再开始写代码。现在是代码写得太快，逼着我一边开发一边想需求。

这可能就是问题所在。

六、接下来，我准备改变自己的开发方式

这几天折腾下来，我准备给自己定几个规矩。

第一，以后开发一个新项目，先明确最小可用版本。

比如做一个 AI 客户软件。

最开始就应该确定：

客户到底用它解决什么问题？

最核心的三个功能是什么？

做到什么程度，就可以交给第一个客户测试？

这些问题没有想清楚之前，先不急着让 AI 写代码。

第二，先确定操作流程，再设计界面和数据。

至少要知道用户从哪里进入，点击什么按钮，系统执行什么操作，最后得到什么结果。

第三，功能开发完成之后，必须做真实场景验收。

不能只看测试报告。

比如一个多 Agent 协作系统，至少应该能做到：

我提交一个任务。

系统分配给 Agent。

Agent 真正开始执行。

执行完返回结果。

我能看到结果、消耗和执行记录。

如果这条链路没有跑通，就不能因为某个模块测试全部通过，而说整个系统已经完成。

第四，开发过程中发现的新需求，先记录下来。

不是所有问题都要立刻解决。

尤其是那些暂时不影响最小版本使用的问题。

能放到下一阶段的，就不要全部塞进当前版本。

当然，真正影响数据安全、重复执行和真实外部操作的风险，不能因为赶进度就忽略。

但也不能因为一个未来可能出现的问题，就无限扩大当前开发范围。

七、AI让写代码变得容易了，但做产品并没有变容易

这几天我一直在反思。

以前我做电商软件，虽然技术能力不算多强，但我至少知道客户需要什么。

做了这么多年，也积累了上万个客户。

很多时候，软件不需要特别复杂。

只要真正解决一个问题，客户就愿意使用。

可是开始学习 AI 之后，我反而有点被技术带着走了。

今天看到一个新的 Agent 框架，想研究。

明天看到一个新的 Skill，想接入。

后天发现多模型协作还有更高级的架构，又想升级。

这些东西有没有价值？

当然有。

但我现在开始意识到：

技术先进，不等于产品有用。功能完整，也不等于客户愿意买单。

我最开始学习 AI，不是为了给自己搭一个永远开发不完的系统。

而是想利用 AI，重新做出一些真正能用的软件。

最好还能把过去做电商积累的经验和客户资源利用起来。

这才是我真正想做的事情。

写在最后

最近几天，我没有什么特别值得炫耀的成果。

SanXi Agent OS 还在继续完善。

有些功能已经实现，有些测试通过了，有些真实链路还没有跑通。

知识库开始搭起来了，但还没有形成真正的自动整理和写作流程。

两台电脑的协作也还需要继续验证。

不过，这几天我确实想明白了一件事情。

AI可以帮我把代码写得越来越快，但它不能替我决定，什么东西才值得做。

以前做软件，我知道先确定产品，再安排开发。

现在有了 AI，我反而把这个最基本的顺序忘了。

这次算是给自己提了个醒。

接下来，我不想再单纯追求今天又开发了多少功能，增加了多少测试。

我更想问自己：

今天有没有真正完成一件事情？

这个功能有没有真正跑通？

如果交给客户，他能不能用？

毕竟，我学 AI 的目的，从来不是证明自己能搭多复杂的系统。

而是想重新做出一些真正能用、有人愿意用，甚至愿意付费的软件。

这篇就记录到这里。

继续折腾，也继续踩坑。

只是希望以后踩的坑，能少一点重复，多一点真正的收获。