AI 编程,为什么很多人从入门到放弃?

「配图摄影 by 辉友飞羽无痕」

很多人玩 AI 编程（Vibe Coding）的典型路径是：兴冲冲开始，然后放弃。我也经历过这个阶段。后来我想，背后原因到底是什么？

我找到了几个。

第一，没有试图解决真正的问题。

比如看到某个 demo 效果很炫，就跟着做一下。但做出来的东西跟自己没关系，跟任何真实用户也没关系——它只是个玩具，用来看的。

第二，过高估计了 AI 编程工具的能力。

以为真的一句话就能把想要的东西实现好，直接呈现在面前。但当下的 AI 工具并不是完全端到端的。说白了，它没法通过简单输入就给你一个完整、复杂的功能。

第三，不了解软件开发的基本流程。

Vibe Coding 并没有让我们跨越所有开发步骤。需求、UI 设计、开发、测试、部署——每一步都要花功夫。如果对这些一点都不了解，以为自己能一下子做出可用的程序，很难。

当然，如果你只是写一个脚本，跑个基本功能，这些步骤似乎都不重要。因为没有 UI，想到什么就开发、试用，有问题就改。但如果你想做一个真正有价值的应用，这些过程跳不过去，而且每一步都有自己的难点。当下的 AI 工具不见得能解决所有问题，可能需要多个工具配合。

第四，对自己想要什么说不清楚。 

比如你想做一个笔记软件，那它要解决什么问题？有几个功能？大体流程是什么？这些都需要设计和探索。我们日常的话术其实很模糊，而模糊的话术很难带来好的效果。

第五，缺乏足够的耐心。

所有事情都无法一蹴而就，Vibe Coding 也是。即便有很好的 AI 工具，模型越来越强大，也不意味着你能在短时间内从无到有做出一个可用的 App。

怎么改变

其实解法也是一一对应的。

第一，从具体要解决的问题出发。 

比如我在下国际象棋，经常通过截图的方式保存残局，如何通过这样的截图复现残局，进行复盘？

又比如我在拍胶片照片，半格照片冲完后，两张会合并成一个文件，怎么才能方便地分割？手工分割往往只能留一张、删一张，面对大量照片时非常麻烦。

还有我在写作时需要收集灵感，虽然用了很多成熟工具，但从灵感到写作的过程中，仍有一些需求没有被满足。

此外还有股票信息分析。虽然市面上有很多股票软件，但未必能满足你——可能你只关注某个行业或某些股票，更关注基本面，而大多数 App 更关注信息或参数层面。

又比如你可能在做咨询，需要长期关注某个行业，定期输出行业洞察的周报等等。

这些都是具体问题，而且都没有被通用工具很好地解决。只要你有明确的需求和真实的痛点，都是 Vibe Coding 很好的出发点。

第二，补足一些基础。 

比如参加一个软件开发的基础培训——网上有不少。可能两个小时，就能搞清楚基本流程：需求、界面设计、开发、测试、部署、版本管理。这些基本功并不难，也不需要花太多时间，但知不知道，差别很大。

很多人对于 Vibe Coding 工具的抱怨，其实正好反映出他们对于软件开发基本流程的陌生。

第三，选择合适的工具。 

你是有代码基础还是零基础？想做 Web App（通过浏览器访问）还是 Native App（通过 iPhone 或安卓手机访问）？对应的工具是不一样的，选对工具，可以大大降低开发难度。

第四，把需求说清楚。 

你已经有了明确的问题，能不能把需求说得足够清楚，甚至整理成一份 PRD（产品需求书）？这一点非常考验人——因为「把话说清楚」本身就很难。

但说实话，现在有 AI 工具的支持，自己写一份 PRD 并没有那么难。你可以和 AI 对话，让它扮演软件架构师，向你提出结构化的问题，聊完之后再让它帮你整理成 PRD。有了 PRD 再去开发，和只有一句话就开始写代码，在效率和结果上完全不同。

第五，对时间和资源多做预估。 

要么需求简单一些，要么资源充裕一些。说白了，你准备的资源——时间、金钱——要明显大于问题的难度，越充裕越好。这样问题更容易解决，解决之后的成就感也更强。

软件开发随着 AI 工具的到来发生了巨大变化，但本质并没有改变。它仍然需要遵循基本原理，遵循基本流程。这些东西，不要跳过。

在这里，我正好有一个实际案例：我在元旦期间，用 AI 编程工具尝试解决「国际象棋残局复盘」的问题。目前 Web App 已基本可用。我把完整过程录制成了一篇18 分钟的语音，希望能给诸位打开一扇新的窗户。大家感兴趣可以扫描下方二维码来收听语音内容。