不会编程,我用 AI 花了一天做了个 App

我不会写代码，也不懂设计，却用 24 小时做了个自己每天都在用的 App

长这样👇

先说我为什么做它

自从 Codex 调整用量窗口之后，我相信所有人都有 token 焦虑：总怕自己一周的额度，一天就给干完。尤其是最新的模型，一跑起来，token 掉得飞快

每次任务做到一半，都得看一眼还剩多少。不过这个数据在设置的入口太深，每次要点好几层才能翻到，实在很反人类

我就在想：这么高频要看的东西，为什么不能直接摆在眼皮底下？

于是，我自己做了一个小工具，把用量钉在电脑桌面最顶上。一抬眼就能看见，还剩多少一目了然

这个东西从我冒出念头，到真正打包发布、别人可以下载，只花了一天，加上调用DeepSeek API的成本大概 10 块钱

普通人学会用 AI 的第一步，是放弃聊天框

一开始，我跟所有人一样，是个“聊天框选手”

想改个功能，就打字告诉 AI。它改，我看；不对，再打字，再改……来来回回

你大概也经历过那种崩溃：它好不容易改好了一个地方，转头又把另外三个地方弄坏了；你明明在前面交代得清清楚楚，聊着聊着，它就忘得一干二净

后来我才慢慢想明白，问题不只是 AI 笨，而是聊天框这种方式，本身就撑不起一件复杂的事

你的想法、来龙去脉和每次修改的原因，全都散在一长串对话里。对话一长，AI 就抓不住重点。更别说换一个 AI 来接手：之前聊过的内容它根本看不到，等于从头再来

要做出更复杂的产品或者任务，靠聊天是不够的

那我到底是怎么做的？如果非要总结，其实就三件事。一个不懂技术的普通人，也完全可以照着做

1. 不让一个 AI 包办，而是先分工

我不再让一个 AI 从头做到尾

我会用更擅长推理、更聪明的模型做整体架构和设计，先想清楚这个东西长什么样、每一块怎么搭；再让成本更低的模型去做具体执行，像一个埋头写代码的“工人”

一个负责动脑，一个负责动手

这样才能又快又省：聪明的脑子很贵，但你没必要让它一直干体力活

2. 不再“聊”需求，而是先写说明书

这是最关键的一点

我会让 AI 先写一份说明书：

1. 要改什么；

2. 为什么要改；

3. 哪些地方绝对不能动；

4. 改完以后怎么验证

把这些全部白纸黑字写下来，再交给另一个 AI 照着执行

不然会 bug 反复出现，之前明明修好过。因为“为什么要这么修”只留在了代码里，没有被重新讲清楚。所以下一个接手的 AI 根本不知道，又同样的坑踩了一遍

所以：

AI 和 AI 之间传递信息，不能靠聊天时的记忆，而是写下来的文档

3. AI 负责执行，我负责判断

第三件事，也是我觉得最重要的：我的角色变了

我不写代码，但所有关键决定都由我来做

这个工具最初的样子，就是 AI 给我的第一版。丑得像十年前的软件

我没有干等着它自己开窍，而是把平时喜欢的几个 App 界面截图丢给它，告诉它：“我要的是这种感觉。”然后一版一版地调，才有了现在的样子

AI 可以猜你想做什么，但它替你决定不了“你到底想要什么感觉”

这件事，只能由你自己来

不会写代码，不等于做不出产品

写到这里，我挺想说一句心里话：会不会写代码，真的没那么重要了

更重要的是，你能不能把脑子里那个模模糊糊的想法，一点一点拆清楚、说明白，然后指挥 AI 一步一步把它做出来

这个能力和编程完全是两码事，但它比编程本身更普世

所以，如果你问我，一个普通人想真正用好 AI，第一步该做什么——

我的答案是：放弃聊天框

别再满足于跟它你一句我一句地闲聊。试着把自己当成一个指挥者，而不是一个提问者

这个工具我已经免费放在 GitHub 上了。你要是也有 token 焦虑，想随时看到自己的用量，可以下载来用