我连命令行都不会，但用AI做出了第一个能赚钱的网站

事情要从一笔被拖欠的工资说起。

上个月，我被欠薪了。翻遍手机相册，聊天记录、打卡截图、转账凭证攒了上百张，但面对一张空白的劳动仲裁申请表，我一个字都写不出来。

上网搜模板——要么是过期的，要么要付费下载，要么下载完发现跟自己的情况对不上。找了两个律师咨询，开口就是"先付800出律师函"。

那一刻我突然意识到：被欠薪的人，最缺的不是法律知识，是把证据转化成有效文书的能力。 而这件事，AI应该能干。

但我面临一个问题：我连命令行是什么都不知道。

第一天：用嘴写代码

我没有学过编程，Git、部署、API这些词对我来说跟外语一样。但我一直在用 Claude Code——一个可以直接用中文对话的AI编程工具。

涛哥（杨涛）说过一句话我印象极深："这个时代叫一念之间。你觉得自己是AI高手，你马上就是了。人人都有可能成为一日宗师。"

于是我开始对着Claude Code口述需求：

"我要一个网页，用户上传聊天截图和文字描述，AI自动识别图片内容，生成劳动仲裁申请书、投诉信、HR沟通函。"

AI开始写代码。我看不懂，但我能描述问题——"这个按钮太不起眼了""下载的文档太丑了""用户找不到入口"。

三个小时后，第一版上线了。

然后我发现了一个致命问题。

DeepSeek不会看图片

第一次部署我选了DeepSeek的模型。因为便宜，也因为当时到处在说DeepSeek多强。

部署上线，上传截图，等生成——结果是乱码。

排查了半天才明白：DeepSeek是纯文本模型，根本不认识图片。 而我的产品核心功能就是"上传截图→识别内容→生成文书"。模型不会看图，等于汽车没有发动机。

换到阿里云百炼的通义千问VL模型（支持图片识别），问题解决。但这里有个插曲——拿了API Key之后还是报错"Access to model denied"，需要在百炼后台手动开通模型。光这一关就卡了我一个小时。

教训：工具选型第一步先确认核心能力。职迹的核心是图片识别，选模型第一件事就是"它能不能看图"。

一个中文引号，整个网站瘫痪

第二个坑更离谱。

部署之后打开页面，控制台报了一行红字：Uncaught SyntaxError: Unexpected identifier。翻译成人话就是：JavaScript炸了，整个页面是废的。

我完全看不懂代码，只能逐行问AI："这里有没有问题？""那里有没有问题？"

最后找到原因：我写prompt模板的时候，用了中文弯引号——"再等等"。JavaScript解析器把这两个弯引号当成了字符串结束符，整个文件的JS代码瞬间崩溃。

改成了方引号「再等等」，问题消失。

一个标点符号的差别，一个下午的排查。这种事只有真正做产品才会遇到。

付款流程：从"假壳"到"真流程"

初期版本付款流程是这样的：用户扫收款码→填邮箱→上传付款截图→点提交→弹窗消失→显示"核验通过后24小时内发到邮箱"。

听起来很完整对吧？

实际上整个"核验"流程是空的。 截图没有上传到任何服务器，报告也不会生成。用户付了钱，页面弹了个假toast，然后回到了原点。

这是我的锅。当时急着让产品"看起来完整"，先搭了个壳子，想着后面再接真流程。但这种"先假后真"的思路差点害死人——它给了你一种"已经做完了"的错觉，实际上最核心的环节是空的。

重构方案很直接：砍掉所有假环节。 支付弹窗从8个元素精简到2个——收款码 + 一个"已完成付款，生成报告"按钮。用户扫码→点确认→报告直接出在页面上→一键下载Word。

没有截图上传、没有邮箱、没有"等核验"。 就是扫→点→出报告，三秒完成。

目前是荣誉制（用户自己确认付款），等有了稳定付费用户再接PayJS自动验证。

收款码进网页：一张图引发的血案

付款流程改好了，又出问题：Netlify上部署的网页，付款弹窗里二维码显示不出来。

原因很简单——我只拖了index.html到Netlify，收款码图片文件没有跟着部署。本地打开是好的，线上就是空白。

解决方案：把微信和支付宝收款码用base64编码，直接嵌进HTML代码里。这样只拖一个文件就能完整部署。

但嵌完发现HTML膨胀到438KB，Netlify拖拽上传直接报错"文件太大"。

压缩图片到300×300，降到140KB——成功了。

然后发现二维码155px太小扫不了，改到220px。去掉白边，居中。

就这么一个"收款码显示"的功能，消耗了整整半天。 真正的产品就是这样——用户看到的是一个二维码，背后是图片编码、文件大小、部署限制、扫码体验四条战线同时开打。

¥29.9上线，15号去投诉

5月8号晚上，职迹正式上线。定价¥29.9/次（含一次免费修正机会），原价¥59划线做锚定。

功能清单：

• 上传最多20张截图（聊天记录、工资条、打卡记录、合同照片）
• AI自动识别图片中的文字内容
• 生成4份文书：劳动监察投诉书、仲裁申请书、HR正式沟通函、话术指导
• Word格式下载（.doc，有封面、表格、分级标题，打印直接交）
• 不满意可免费修正一次

然后我做了一个决定：5月15号，我自己用职迹生成的投诉书，去劳动监察大队投诉。

这是我的第一个付费用户——我自己。

不是作秀。我是真的需要这份文书。如果连自己做的产品都不敢用，凭什么收别人的钱？

用AI做产品，不需要"会"

这次经历让我彻底理解了"一日宗师"是什么意思：

“

以前一万个人的公司才能做到的事，后来一百个人就能做到。现在，一个人就可以做到。

我不是程序员。我不会命令行、不会Git、不会部署。我连"API"三个字母是什么意思都是上个月才搞清楚的。

但AI不在乎你是什么背景。它只需要你能把需求说清楚。

你告诉它"我想让下载的文档好看一点，现在是纯文本太丑了"，它就能把.txt升级成HTML排版的.doc。

你告诉它"用户进来第一眼看到的重点不对，应该先看文书再看辅助内容"，它就能重排整个交互逻辑。

AI不要求你会写代码，但要求你能发现"哪里不对"。

这个能力跟编程技术没关系，跟你对自己产品的理解有关系。你知道用户会从哪里进来、会卡在哪里、会在哪里放弃——这才是做产品的人最核心的能力。

接下来

但有一件事是确定的：5月15号后，我会拿着职迹生成的投诉书，实操一次流程

如果你也在被欠薪，或者想围观一个非程序员怎么用AI把产品从零做到能收钱——欢迎关注这个公众号，我会持续更新。

5月15号后见。