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大家好，我是沙磊，已经在产品经理的领域奋斗了超过十五年。最近，我利用AI IDE成功开发了两个完整的项目，惊讶于AI编程的能力远超我的预期。今天，我想分享我的实战经验，希望能给你们带来启发。
01 AI编程的四个层级，你处于哪个阶段呢？
最近网络上一个热门话题引发了广泛讨论：“你目前使用AI编程的深度如何？”选项从“完全不使用”到“完全依赖AI开发完整项目”应有尽有。
经过我的整理，这可以分为四个层级：
A层是“完全不使用”，这可能是因为习惯了传统的开发方式，或者对AI工具持怀疑态度；
B层是“偶尔使用来修改语法和修复bug”，例如使用Copilot进行代码补全，或者请AI协助查找拼写错误；
C层是“利用AI实现小功能”，像是编写简单的爬虫脚本或数据清理工具；
D层则是“完全依赖AI来开发完整项目”——这一层让我非常好奇：AI真的能够独立“指挥”完成一个项目吗？
在我尝试了多款AI IDE之后，我终于找到了答案。我不仅达到了D层，还成功开发了两个实用工具。这种“通过AI学习AI”的体验让我感慨“技术普及的时代已经到来”。
02 实战案例：AI助我开发的两个“小应用”
我所完成的项目并不算“高大上”，但却非常“接地气”——都是围绕特定场景开发的实用工具。下面我将详细介绍：
第一个项目是“酒店电视投屏助手”。我利用阿里Qoder进行产品设计，主要使用Cursor AI IDE，采用Kotlin语言开发了一款可安装在安卓电视上的APK应用。
“虽然这是一个原生安卓应用，但从框架搭建到接口调试，100%的代码都是AI为我生成的。”我只需将需求细分为“包含图片轮播广告”“支持主流投屏协议”等小任务，AI便能提供可执行的代码，剩下的只需进行测试和调整。目前这款APP已经开发完成，我已将相关代码和文档上传至开源社区Gitee。
第二个项目是“潮汐表小程序”。每次带孩子去海边时，我总是面对一个困扰：不知道何时退潮、何时涨潮，常常到了海边才发现潮水已经上涨，孩子因此感到失望。我曾试图在网上寻找潮汐时间，但得到的信息往往不是本地的，且内容复杂难懂。于是，我借助Cursor和微信开发工具，按照之前开发酒店电视助手的经验，仅用两天时间就完成了这个潮汐表小程序的构建。
我最引以为豪的是“动态潮汐曲线”和“未来10天的潮汐数据”。前者将当天的涨潮和退潮时间以动态曲线的形式展示，帮助用户更清晰地了解潮汐时间表。
而后者则能够直接查询未来10天的潮汐情况，方便计划带孩子海边玩耍或周末钓鱼的人，避免到时失望而归。
03 当兴趣遇上AI，技术边界在不断扩展
最近，我正在推进一项新项目：开发一个可以检测隐藏摄像头的微信小程序，旨在帮助用户在酒店入住时，快速扫描环境以提升安全感。以前，我可能只是提出想法、绘制设计图，然后将需求交给程序员来实现。但如今，借助AI，我几乎能全程独立完成从构思到上线的全部过程。
例如，在开发这个摄像头检测工具时，AI不仅帮助我理清了调用手机相机和图像识别的逻辑，还快速生成了前端界面的代码和算法调用示例；在调试过程中遇到权限或兼容性问题时，我能够直接请求AI协助修改代码，优化模型判断逻辑，甚至连小程序的上架流程也能逐步指导我完成。我不再只是一个“提需求的人”，而是真正参与到设计与开发的全过程，成为了创造者。
我明显感受到：AI正在将“专业技术”转变为人人可用的“通用工具”。过去开发软件需要掌握前端、算法甚至硬件协议，而现在AI能够直接帮助我编写关键函数、调试设备接口，我只需明确目标并调整细节。AI并不是在替代我，而是在我“想做”和“能做”之间架起了一座桥梁。
技术门槛降低之后，普通人的创意反而更容易实现。
04 我的观察：AI编程，从“辅助工具”到“核心支撑”
完成这两个项目后，我有三点感受：
首先，AI编程的深度，主要取决于“需求拆解的能力”。它不是让AI“直接创建项目”，而是将大的需求细分为小任务，由AI逐一解决，再进行整合与调试。这与传统开发思路相似，但AI大幅提升了解决小任务的效率，约提升了10倍。
其次，选择合适的工具至关重要。我尝试了Cursor、Trae、CodeBuddy、Qoder等多个AI工具，发现每种工具在不同领域的表现有所不同——例如CodeBuddy在小程序生态方面更为出色，而Cursor在处理逻辑复杂的任务时更为稳定。选择对的工具可以让我们少走许多弯路。
最后，AI并不是“懒人神器”，而是“效率杠杆”。在开发这几个项目的过程中，我也经历了不少问题：例如在开发“酒店电视投屏助手”时，总是无法调通设备发现协议；而在制作“潮汐表小程序”时，因为时间转换的问题导致显示异常。但不得不说，有了AI之后，解决这些问题的效率大为提升——过去遇到错误时需要翻阅文档、请教高手，可能耗费大半天时间，而如今只需将错误信息反馈给AI，几分钟内就能定位问题并找到可行的解决方案，甚至可以让它帮助我优化代码逻辑。
技术的魅力在于将“不可能”转变为“可能”。当AI从“设计助手”演变为“项目伙伴”时，我们所需要的不是焦虑“会否被取代”，而是思考“如何更好地利用这个伙伴，让自己的创意更快实现”。
本文由 @水少石多 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载
题图来自Unsplash，基于CC0协议
