说实话，在学习ai之前，出了sql和简单的python，我有很多想法，但是无法落地。

游戏直播数据分析师，这个头衔听起来还行，但每天的工作状态？左手写SQL，右手拽Excel报表，像个被代码困住的透明人。我知道业务痛点在哪，但代码能力这块短板，就像一块巨石压在胸口——"学语法→写逻辑→调bug→再崩溃"，这就是我的死循环。

我决定彻底换个方式：从"追求完美的技术宅"，转型成"能打仗的务实派"。重点不再是炫技，而是用产品思维把想法变成能跑起来的东西。

正如我给2025年定下的目标：

"左手写SQL，右手AI写代码。从枯燥的数据报表里抬起头，看见AGI的星辰大海。这一年，我用AI把脑子里那些小梦想，一个个编译成现实。"

这篇文章，就是我从第一课到第七课的完整复盘。不只是知识点的罗列，更是一次思维的脱胎换骨。我会按课程顺序，把每个阶段的核心感悟和实战中的那些"坑"，毫无保留地分享出来。

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一、第一课：思维破冰——从"团长的头痛"到我的第一个MVP

第一课给我最大的震撼，是帮我把脑子里那些乱糟糟的想法，变成了一套结构化的产品思维框架：怎么从用户那些甚至都不清楚自己的需求里，一眼抓到最核心的矛盾，然后设计出最简洁漂亮的最小可行性产品（MVP）。

这是把混沌想法变成可执行方案的第一步，也是我后续所有开发工作的"指南针"。

痛点深度剖析：那些让我夜不能寐的"破事儿"

课程以"团长的头痛时刻"开篇，直接把我们扔进了一个真实到不能再真实的场景。作为23名背景各异的学员团长，我面对的痛点是双向连锁的：

痛点归属	核心痛点	具体描述	造成的"恶果"
管理侧（团长）	数据孤岛	学员信息、作业、聊天散落在问卷、微信群等不同平台	无法因材施教，0基础学员掉队
	进度黑盒	只能凭"感觉"判断谁掉队了，无法主动发现问题	错过最佳干预窗口，只能被动救火
	运营损耗	每天在群里重复回答"课件在哪"、"链接在哪"	团长沦为"客服"，本该用于深度指导的精力被榨干
学员侧	路径摩擦	学习启动步骤繁琐，需在群公告、收藏夹来回翻找	每多一次点击，就多一分放弃的冲动
	缺乏参照	感觉在孤岛上独自编码，看不到同伴进度	"同伴压力"缺失，既无紧迫感，也缺少被启发的可能
	反馈延迟	想法和灵感无处安放，只有交作业后才有反馈	群内互动仅限于"收到"，缺乏真正的思维碰撞

从割裂到闭环：一场流程的"外科手术"

通过痛点剖析，我清晰看到了原有工作流的病根，并设计了全新的解决方案。

旧流程：线性、割裂、高阻力

整个流程是 "发问卷 → 甩链接 → 消息刷屏 → 凭感觉催作业" 的单向信息推送。数据躺在硬盘里成了"死角"，学员找资料靠运气，团长对进度一无所知，学员的想法则被群消息淹没。

新流程：基于飞书Base的闭环、自动化与可视化

我们构想了一个 "作战指挥中心"，把所有信息孤岛连成一张网。

通过飞书多维表格，实现了从表单收集到数据看板的自动关联——学员一站式获取所有资料，团长实时可视化掌握全局进度，所有互动和灵感都能被有效沉淀。

MVP实战："Vibe Coding团队看板"的诞生

基于新的流程设计，我定义了第一个MVP，核心理念极其简洁："用一个链接，连接人、内容与进度。"

该看板由四大核心模块构成，精准解决了上述所有痛点：

1. 学员画像库

• 解决痛点："数据孤岛"
• 实现方式："飞书表单收集 → 自动落入多维表格"，将学员的基础标签、设备环境、学习目标等信息结构化，团长可以一键筛选出"重点关注名单"

2. 课程中控台

• 解决痛点："运营损耗"与"路径摩擦"
• 实现方式：采用"画廊视图"，将每一课的视频回放、课件、作业要求及提交入口整合在一张卡片上，学员无需跳出页面即可完成学习闭环

3. 作业进度仪表盘

• 解决痛点："进度黑盒"与"缺乏参照"
• 亮点功能：引入"倒计时红绿灯"（超时变红）进行预警，并通过"全员进度条"营造良性的同伴压力。已提交的作业自动形成 "作业墙"，供大家互相"学习"（抄作业），极大地激发了社群活力

4. 灵感池

• 解决痛点："互动冷场"与"反馈延迟"
• 实现方式：将学员的初始想法自动沉淀为"需求库"，并开放"点赞投票"功能，让好的想法能被看见和讨论

奥卡姆剃刀下的两个深刻反思

第一次实践完MVP，我有两个非常重要的体会，也帮我避开了初学者最常犯的坑：

反思一：跳出"上帝视角"

我的本能是想做一个终极监控面板，随时掌握每个人的情况。但很快我就意识到一个非常重要的道理：社区的活力在于服务和资源流动，而不是监控。看板的核心价值是让知识、灵感和进度在学员之间自由流通，而不是让他们觉得像在"上班打卡"。

反思二：别被"工具自嗨"困住

面对飞书多维表格这种强大的工具，我差点掉进把所有高级功能（比如甘特图、复杂自动化）都用一遍的陷阱。但秉持着奥卡姆剃刀原则，MVP阶段的重点是跑通核心流程。过于复杂的自动化不仅维护麻烦，配置错了一点可能就是运营事故。

我们只要聚焦最核心的闭环："交作业 → 状态更新 → 所有人可见"，就足够了。

当工具帮助我理清了团队的混乱后，我发现，我真正需要架构的，是我自己混乱的思维。

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二、第二至三课：AI上岗——从"认知过载"到PRD产品需求文档

团队看板的成功，让我真切感受到了结构化体系的强大。这让我不禁反思：既然我能给团队的流程带来秩序，能不能用这套 "产品思维" 来梳理我自己内心的混乱呢？

于是，在这一课，我把目光从外部协作问题，彻底拉回到解决个人 "认知过载"的痛点上。我最大的收获是，找到了一个办法去 "雇佣"AI，让它来充当我的全栈产品经理。

通过这套与AI协作的技巧，我学会了把脑子里那些零散、模糊的想法，系统化地整理成一份专业的产品需求文档（PRD）。而我的第一个自救项目，就是那个要 "消灭待办事项"的"消灭todo"。

痛点还原：大脑CPU长期过载的奶爸

我在生活中同时扮演着数据分析师、奶爸、创作者等多个角色，导致我的大脑CPU长期处于多线程打架的状态。各种工作和生活琐事纠缠在一起，频繁的打断让我无法集中精力，随之而来的是巨大的认知过载和焦虑。

为了自救，我提出了一个核心方案——"角色化隔离 (Role Isolation)"，希望能引入AI来智能分拣事务，让我能在不同角色间丝滑切换，真正实现沉浸式工作。

和AI共创PRD的"四步提问法"

我摸索出了一套把 "跟AI瞎聊"变成"结构化提问" 的核心技巧，它把产品定义的流程分成了和AI合作的四个阶段：

第一步：模糊探索

我从"我想做一个待办工具"这个初步想法开始，AI给出了通用的增删改查方案。这帮我明确了通用方案解决不了我的核心痛点。

第二步：角色设定与碰撞

我为AI设定了 "全栈PM"的专业角色，并点明我的核心痛点是"角色混乱"。被激活专业能力的AI立刻给出了更有洞察力的建议：引入 "四象限"+"场景隔离" 的框架。

第三步：约束注入

为了让AI的输出更具落地性，我加入了关键约束，如 "必须输出MVP，不要大而全"、"必须包含技术选型"。AI甚至反向挑战我，建议补充"数据结构"和"API伪代码"，让对话的专业性进一步提升。

第四步：终极定义

经过多轮迭代，我们共同定义了一个终极角色提示词。它不仅包含了输出标准（如使用Mermaid绘制流程图）、拒绝与挑战权、阶段性确认机制，还增加了技术可行性评估和界面蓝图等模块，使其真正成为一个能交付可执行方案的"项目操盘手"。

实战成果："消灭todo"PRD要点

靠着这套方法，我和AI一起创作了一份专业度十足的PRD：

核心方法：艾森豪威尔矩阵 + 角色隔离 (Role Isolation)

覆盖用户路径：产品完整覆盖了五个核心阶段：

1. 接触与启动 (Onboarding)
2. 极速捕获 (Capture)
3. 矩阵规划 (Plan)
4. 沉浸执行 (Do)
5. 全局管理 (Admin)

关键设计：

• 响应式布局策略：为不同设备提供了深度优化的交互体验

  • Mobile (< 768px)："沉浸式分组列表"，单列布局，聚焦当前任务
  • Tablet (768px - 1200px)："中心容器化"，在提供更多呼吸空间的同时保持专注
  • PC Wide (>= 1200px)："全屏四象限矩阵"，利用大屏优势实现全局规划与拖拽操作

• 智能录入栏：创新的属性开关设计（🔥 紧急 🌟 重要），替代了传统的下拉菜单，极大提升了录入效率

• 数据同步架构：采用离线优先、乐观UI的设计原则，确保在网络不佳的情况下依然能流畅操作

从PRD到MVP的敏捷实践：AI搭积木

遵循 "模块化拼装" 的思路，我把开发流程拆开：前端让AI根据PRD和设计稿生成，后端则用Supabase这种BaaS（后端即服务）快速搭起来。

首先，利用AI工具（如Gemini Canvas）将PRD转化为纯前端交互Demo，并对风格进行调优。然后，将满意的前端代码交给AI，指令其链接到Supabase数据库，实现数据存储和用户鉴权。

最终，一个功能可用的MVP—— "消灭todo" 诞生了。

后面，我还给它加了落地页 (Landing Page)，集成了AI拆解任务的核心功能，并接上了Google Analytics和PostHog来埋点，为产品后续的迭代做好了数据准备。

这个项目对我来说，就像一个炼炉，我的**"AI辅助三段式工作流"就是在这里被锻造出来的：从结构化思考，到快速构建，再到倾听数据**。

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三、第四课：效率革命——给AI发工资，做我的自动化工具人

第四课的核心，是把前面几课学到的产品思维和AI协作能力，缩小化用在解决日常工作中那些重复、低效的"机械活"上。这让我体会到，思维可以从"构建完整产品"延伸到"创造微型提效工具"。

AI真正融入了我的日常工作流，成了一个随叫随到的自动化助手。

案例一：告别"人肉VLOOKUP"——Python自动化脚本

痛点还原

作为一名游戏直播数据分析师，我每月都要手动处理一份包含数百名主播的"阶梯补贴系数"Excel表。这个过程极其耗时、繁琐，而且一旦眼花对错一行，就会造成真金白银的损失。

我意识到，我不应该再充当一个"人肉VLOOKUP"。

拆解"雇佣"AI的过程

我像产品经理一样，给AI下达了清晰的三步指令：

1. 喂料（输入）：提供脱敏后的Excel表头和数据库连接信息，告诉AI："数据从这里来，要到那里去。"
2. 翻译（逻辑）：用最简单的大白话描述业务规则，特别点出了一个机器不知道的隐性知识："如果Excel里系数是空值，默认按0处理。"
3. 验收（闭环）：要求AI不要只在终端打印，而是直接把计算好的数据写入指定的数据库表，并另外生成一个Excel文件给我复查。

成果评估

AI吐出了一段简洁的Python代码。我把它扔到服务器上跑定时任务，现在，每月月初我还在通勤路上，精准的数据已经静静地躺在数据库里。

这个"职业痛点"彻底变成了我的 "摸鱼时间"。

案例二：终结"封面图内耗"——HTML小工具

痛点还原

为公众号文章制作封面图，常常会打断我的创作心流。在各种工具间反复调试，很容易让写作的热情冷却下来。

我需要的不是艺术品，而是一个风格统一、信息清晰的封面。于是，我决定为自己定制一个专属的"封面生成器"。

解构"点菜式"开发方法

这次，我一行代码都没想过要写，而是扮演一个**"挑剔的甲方"，向AI"点菜"**：

1. 定调子：需求极其简单——"不要复杂的按钮，就只要输入标题和标签。"
2. 定审美：我没有使用技术参数，而是用意象来定义风格，例如"要有手写笔记感觉"、"要赛博朋克风，带霓虹灯光感"、"要蓝色扁平化的商务风"。
3. 定规矩：给出了一个死约束——"尺寸必须死死卡在900*500。"

成果评估

AI最终交付了一个单文件的本地HTML页面。现在，我写完文章，只需打开它，粘贴标题，三种风格的封面图任我挑选，右键保存即可使用。

过去需要半小时的工作，如今被压缩到了30秒。这让我深刻体会到，为自己 "定制趁手兵器"是AI时代的一项核心技能。

通过这些小型自动化工具的实践，我更加坚信，AI时代真正的价值在于定义问题的深度，而不是实现技术的能力。这引出了我对整套课程心法的系统性总结。

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四、第五至七课：真正的觉醒——产品思维优先，审美牵引执行

这部分内容是整个课程方法论的升华与提炼，其核心在于确立了一条根本心法：产品经理思维 > 程序员思维。

它为AI时代的创造者定义了一套正确的工作流程：从"想清楚"开始，"想清楚"这个根本出发，以"审美" 作为强有力的牵引，最终将AI作为高效、精准的执行者。

Vibe Coding核心心法：我的彻底觉醒

对我而言，真正让我豁然开朗的核心原则是：

AI是我的超级员工，但它绝对不是算命先生。

我从各种"惨案"中认识到，我的思考清晰度，直接决定了AI的交付质量。这彻底颠覆了我对 "写代码" 的认知：

以前写代码	现在写代码
学语法 → 写逻辑 → 调试 → 崩溃	想清楚（PRD）→ 找风格（审美）→ AI执行 → 验收结果

技术概念的通俗化理解

课程用生动的比喻，为我扫清了许多听起来很吓人的技术名词障碍：

前端 vs 后端

用 "开餐厅" 来比喻：前端是顾客能看到的"装修、菜单和服务员"，后端则是看不见但至关重要的"后厨和仓库"。

部署方式

用 "盖房"与"住酒店" 来对比：

• 传统的"代码部署"如同"手搓盖房"，费力且不稳定
• "Docker部署"像是"集装箱房"，稳定但仍需自己维护
• Vercel等"云平台部署"则如同"住酒店"，只需拎包入住，省心省力，是初学者的最佳选择

数据库选择

用 "笔记本"与"档案室" 来比喻：

• SQLite像"随身笔记本"，轻便简单，适合个人项目
• PostgreSQL/MySQL像"专业档案室"，强大但维护复杂
• Supabase这类云数据库，则兼具二者优点，是Vercel的"黄金搭档"

实战复盘：从0到1构建"赛博朋克"个人主页

个人主页的项目，是这套核心心法的最佳试炼场。我把自己定位产品经理，AI就是我的超级程序员，完整走完了从0到1的全过程。

第一步：谋定而后动

在动手前，我强制自己想清楚了三个核心产品问题：

1. "我要做什么？"（我的核心技能与项目）
2. "我要给谁看？"（HR、同行、朋友圈）
3. "我要什么感觉？"（赛博朋克 + 故障艺术）

第二步：寻找Vibe (审美对齐)

为了给AI一个明确的风格样板，我逛了站酷、花瓣、Framer、Pinterest等设计网站，收集了大量赛博朋克风格的参考作品。

第三步：AI执行，我验收

我把PRD和风格参考丢给AI，让它生成代码。我则专注于验收：交互是否流畅？风格是否统一？有没有明显bug？

最终，一个融合了赛博朋克美学的个人主页诞生了。

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写在最后

VibeCoding的这一个月，不是一次简单的"学编程"，而是一次彻底的思维重塑。

我从"代码搬砖工"蜕变成"产品操盘手"，从"自嗨的数据分析师"转变成"务实派创造者"。我学会了用产品思维思考问题，用AI作为超级员工，用审美牵引执行。

这套思维框架和工作流，已经成为我日常创作的基础设施。

旅程尚未结束，探索永不停止。

我将带着这套全新的思维框架和工作流，继续去观察、去思考、去创造，去解决下一个值得被解决的问题。

2026年，愿我们都能握紧AI这把钥匙，去开启一个更广阔、更自由的新世界。

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今日互动：

你现在是"代码搬砖工"还是"产品操盘手"？评论区聊聊你在AI时代的创作心得，如果呼声高，我下期出一期"AI辅助产品思维入门指南"！