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从 Excel 到桌面 App,AI编程只花了两周

从 Excel 到桌面 App,AI编程只花了两周

从 Excel 到桌面 App

只用了两周

一个产品经理的 vibe coding 日记

先说结果

我是一个没有代码经验的产品项目经理,无代码开发经验,但是也学过一些语法知识,还停留在C语言时代

是的,我的第一个coding产品完成了,虽然是初版,但是已经完全感受到了AI的强大。

我主要使用的AI工具有:coze、vscode+Claude+deepseek、workbuddy。

产品初衷

我平时喜欢看书、听书,电子书攒了好几年,本地存了几千本。

这么多书,就出出现一个巨大的问题——完全没有办法管理。哪些看过、哪些没看、哪些看了觉得好——这些信息全在我脑子里,脑子里装不下的时候就靠一个 Excel 表格硬扛。

这个 Excel 表格就是我的噩梦。

每看一本书,我得去网上搜封面图片,复制粘贴到表里。听起来简单,但你要知道一本书可能有十几个版本、几十种封面。有个读的版本比较老的书就会找不到电子版的封面。最崩溃的是年底想写个读书总结,得对着表格手动算:今年看了几本、每个月读了哪些书?哪些书印象深刻?还要花一天时间ps一个图片。

我其实一直想解决这个问题。但是不会写代码。直到去年我开始用 AI 做一些小产品,发现 vibe coding 这条路是真的走得通——你不用会写代码,你只需要能把需求讲清楚。

于是开工。

最初我用的是扣子(Coze),把需求告诉 AI,它帮我生成了项目的基本骨架。说实话,那一刻的兴奋感是真实的——一个完全不会写代码的人,看到自己的应用跑起来了,预览到了效果。但兴奋没持续多久,扣子的免费额度就爆了。

于是转战 VS Code + Claude + DeepSeek。

这个组合用起来是什么感觉呢?就是你能跟 AI 持续对话、持续改需求、持续迭代,像带一个永远不会累的初级程序员。

两周,就两周,MyLibrary 从原来的网页端重构架构(重构我使用的是workbuddy),变成可打包成应用程序的工具了。

 通过本地导入电子书、自动匹配封面、记录阅读评价、生成年度总结——我以前在 Excel 里要折腾很长时间的活,现在一分钟搞定。

但真正的故事,在后续的 debug 阶段。

第一坑:按钮失效、排版错乱

打包成 DMG 安装之后,我兴奋地打开应用。好的是页面加载出来了,但所有按钮点下去毫无反应。

我把问题描述给 AI,它信心满满地给了我一版修复。没用。我再描述,它再改,又没用。

就这样来了六轮。

我已经开始怀疑是不是这个项目根本上就走不通。第七次提问的时候,我实在没脾气了,在问题描述末尾随手加了一句——"你先想一想可能存在的问题是什么"。

就这一句话。

workbuddy终于开始走“思考”的路线了,然后给出了一个完全不一样的答案——打包配置里某个路径没写对。改完,一切正常。

那一刻我学到的事:**AI 也需要被提醒"先别急着回答,先想想"。**

有时候它就像是那个刚入职就想立刻证明自己的新人,你得按住它说:"不急,先想清楚问题在哪里。"奇效。

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**第二坑:封面去哪儿了**

功能都跑通了,我打包了一份安装包发给朋友测试。朋友反馈:封面一张都看不到。

这不可能是网络问题吧?本地应用怎么会不显示封面?我直觉是打包路径的问题。截图、断点调试、把文件路径一行行标出来甩给 AI——"你看,这里没读到封面文件"。

AI 的回答特别自信:"我检测过打包配置,没有问题。"

我:"真的吗?你再看看。"

AI:"确认没有问题。"

我直接把截图里那条报错的路径怼到它脸上——明明白白写着 `file:///Applications/MyLibrary.app/Contents/Resources/...` 路径不存在。

AI 终于说:"你说得对,是打包资源路径配置有误。"

那一刻我学到的事:**有时候你要当 AI 的"甲方爸爸",证据甩脸上,它才会认。**

它聪明是真的聪明,但固执也是真的固执。

你需要有底气地坚持自己的判断——毕竟你比它更了解你的产品应该长什么样。

**第三坑 数据问题**

封面问题解决了,出现了新的问题:数据没保存 。新增的读书记录,关掉 App 再打开就消失了。

这是当前在攻克的最后一个技术问题——需要把数据存到本地,让它不随 App 关闭而丢失。我还在跟 AI 一起调试,但说实话,有前两次的经验垫底,我心态已经稳多了。

毕竟已经踩了那么多坑,不在乎再多一个。

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产品做出来了。我一个不会写代码的产品经理,靠跟 AI 说了两周的话,把一个桌面应用从想法变成了现实。它不完美,但它确确实实在帮我管理那几千本电子书了。

产品链接:https://github.com/adalia1026-alt/mylibrary

如果你也在 vibe coding 的路上,我想说:踩完这些坑,你会发现 AI 的边界比你想象的更近——它就在你多问一句、多坚持一次、多甩一张截图的地方。

去试试。

END