「配图摄影 by AI」
你有没有过这样的时刻：
脑子里有个想法，想做个工具解决自己的问题。但你不会编程，找人做？太贵。学编程？太难。最后，想法就憋在脑子里了。
以前，做产品是程序员的特权。现在不是了。
元旦假期，我让 Claude Code 分析我的 App 还能做什么功能。它给了 14 条建议。
我说：一次全做完。
然后我就去睡觉了。
醒来发现：14 个功能全部完成，编译成功，一次跑通。
这违背了软件开发的基本规律。
软件工程有三大铁律。第一：分角色。产品、UI、前端、后端、测试，每个人做一块。因为人的精力有限，需要专业化分工。第二：分阶段。需求 → PRD → UI 设计 → 开发 → 测试，一步步来。因为人会出错，需要每个阶段把关。第三：分而治之。10 个功能分 10 次做，一个一个测试，一个一个上线。因为人的注意力有限，一次处理不了太多复杂度。
这些铁律存在了几十年，是整个软件工程的基础。Claude Code 把这些全打破了。
我让它一次做 4 个功能，它做完了；我让它一次做 14 个功能，它也做完了。而且一次跑通，不需要反复调试。为什么？因为 AI 没有「人的局限」：它可以同时处理 14 个功能的上下文，不会因为任务复杂而疲劳，一个「人」就能同时扮演产品经理、UI 设计师、前后端工程师、测试工程师等所有角色。
更颠覆的是，我发现：对 AI 来说，一次做完 10 个功能，比把它拆成 10 次做更高效。
这和人类完全相反。人类开发，任务越复杂越容易出错，所以要拆分，降低单次复杂度。AI 开发，每次提示都要把完整上下文作为 token 发给服务器。如果拆成 10 次，每次都要重新发送，消耗大量 token；如果一次做完，只发送一次，token 成本反而更低。
这意味着：AI 时代的开发方法论，和人类时代完全相反。人类是「分而治之」，AI 是「合而治之」。这不是小调整，是范式转变。
我现在的感受是：用其他工具，感觉是在用一个「带 AI 功能的工具」；用 Claude Code，感觉是在和一个很牛的工程师对话。
不，不止是工程师。它还是知识渊博的产品经理、审美在线的设计师、细致耐心的测试工程师、负责代码版本管理的 DevOps。
它能做的事包括：功能策划、开发计划制定、代码编写、编译与测试、代码版本管理。我现在的工作方式是：每次开会前、吃饭前，给 Claude Code 布置一个任务。等我开完会、吃完饭，它就已经做完了。这不是在用「工具」，这是在给团队成员分配工作。
「AI Coding」这个名字，害了很多人。
它让非程序员觉得：这跟我没关系；让程序员觉得：这只是个辅助工具。结果是，所有人都低估了它。
如果换个名字，比如「全能产品研发团队」，感受就完全不同了。想象一下：每个人都有一支自己的产品研发团队，不需要太多编程知识就能入门。你只要说清楚想法，它就帮你实现。这有多酷？
这意味着：产品经理可以自己做出产品，设计师可以自己实现设计，创业者可以自己做 MVP，甚至普通人也可以把脑子里的想法变成 App。门槛至少降低了 100 倍。
我最初的判断是：1 个工程师 + Claude Code = 10 个工程师。用了几天后，我修正了这个判断：可能是 100 倍。
为什么？传统开发一个 iOS App，需要产品经理定需求、UI 设计师做设计、iOS 工程师写代码、测试工程师测试，还需要大量协调、沟通和会议。至少 3–5 个人，1–2 个月。
而我用 Claude Code 做 iOS App：我一个人，3 天，从想法到上线。这不是 10 倍效率，而是 100 倍。
当然，这有前提：项目不能太大（几万行代码 OK，几十万行可能不行），需求要相对明确，不涉及太多外部系统对接。但即便只在这个范围内，也已经足以改变游戏规则。
Claude Code 正在改变的，不只是「编程」。
它在改变三件事：
谁能做产品（从程序员扩展到所有人）；怎么做产品（从团队协作到个人创造）；做产品的成本（从几十万降到几千块）。
这不是工具升级，而是生产方式的变革。就像蒸汽机不只是让纺织快了 10 倍，而是催生了工厂制度；Claude Code 也不只是让编程快了 100 倍，而是让每个人都能把想法变成产品。
这才是真正的变革。面对这样的变革，我们需要做出怎样的改变？这，才是我们需要认真思考，并尽快采取行动的问题。时代的红利永远都有，为什么不能属于我们自己呢？
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今天分享的知识星球语音是「我的一次完整的 AI 编程经历及启发」。
大家好，在这篇文章中，我分享了一个越来越清晰的判断：在 AI 的帮助下，个人第一次可以替代一支完整的产品研发团队。这不只是效率提升，而是产品开发范式的根本变化。
这期语音，正是这个判断背后的一次真实实践复盘。元旦假期，我用 Manus 等 AI 工具，完整走了一遍从需求提出、方案设计，到代码实现和结果验证的全过程，解决的是一个非常具体的问题：基于国际象棋棋局截图，完成残局复盘。整个过程耗时 1 天，消耗约 3 万 Manus 积分，折合约 1000 元人民币。和传统人类开发所需的时间、沟通与协作成本相比，这次实践让我直观感受到：个人完成完整研发闭环，已经成为现实。
在这段接近 20 分钟的语音中，我会系统分享：整个实现流程是如何展开的？过程中遇到了哪些关键卡点？哪些地方最容易让人「从入门到放弃」？以及，如何在实践中有效控制资源（积分）消耗，提高成功率。
我也已用 AI 将这次实践整理成 PPT 和文字版本，方便大家理解与复用。希望这期语音，能帮助你真正理解 AI 编程的本质，并开始用它解决属于你自己的真实问题。
我们也借助AI整理了PPT和文字版本，方便大家理解语音的内容。
收听方法：扫描下方二维码。
