Gusto kong mag-build ng unang AI product ko
Step-by-step na gabay mula sa isang taong nagsimula nang walang alam sa coding.
Magsimula sa kung ano ang gusto mong gawin
Huwag magsimula sa mga kurso. Magsimula sa isang project. Gusto ko ng chatbot para sa blog ko β ang isang layuning iyon ang nagtulak sa lahat ng iba pang natutunan ko.
Mag-build kasama ang isang AI coding agent
Hindi mo kailangang marunong mag-code β ang agent ang sumusulat ng code, at matututo kang basahin at patnubayan ito. Gumawa ng GitHub account, matuto ng sapat na Git para makapag-commit at makapag-rollback, tapos mag-build ng totoong bagay gamit ang isang coding agent. Gumagamit ako ng Claude Code at Codex sa terminal, at Google Antigravity (ang 2.0 editor at ang CLI nito) sa trabaho. Ang paglalakbay mismo ang trabaho. Mabilis magpalitan ang mga tool; ang nananatili ay ang judgment na nabubuo mo habang pinapatnubayan ang mga ito.
Mga Resource
Codex at GPT-5.4 vs Claude Code at Opus 4.6 β Bakit Pareho Ko Na Silang Ginagamit
blog
Bakit ko kinansela ang Claude Max matapos ang 13 buwan at ano ang susubukan ko sa Codex sa susunod na 30 araw
blog
Inayos Ko Ulit ang Site Ko Gamit ang Dalawang AI Model: Opus para sa Design, Codex para sa Execution
blog
Paano Ko Ni-rebuild ang Buong Blog Backend Ko sa 4 na Araw Gamit ang Claude Code
blog
Pundasyon β Ikaw ang pipili, may takdang oras
Kung gaano karaming kurso ang kailangan mo ay depende sa pinagsimulan mo. Bago sa vocabulary β prompting, embedding, RAG, agents? Kumuha ng ilang pundasyon, lagyan ng takdang oras, tapos tumigil; ang pangongolekta ng certificate ay pagpapaliban na nakabalatkayong progreso. Sanay ka na? Diretso na sa pag-build. Ito ang totoong 2026 verdict ko: kunin / takdaan ng oras / laktawan.
Matuto ng evals at judgment
Kapag may gumagana na, matuto ng evaluations sa praktikal na paraan. I-save ang totoong inputs at outputs, magpasya kung ano ang itsura ng maganda at pangit, at hayaan ang agent na tumulong magbuo ng rubric β nakaugat sa totoo mong materyales. Ang hindi nito dapat gawin ay tahimik na itakda ang standard mo; ikaw ang magka-calibrate niyan. Ang judgment na ito, hindi ang kahusayan sa isang partikular na tool, ang skill na tumatagal.
Ikonekta ang agent mo sa stack mo (MCP)
Kapag handa ka na, matuto ng basics ng MCP β ang layer na nagpapausap sa coding agent mo sa iba mong tools. Magsimula sa tatlong nakakatulong sa halos lahat ng build: Context7 (para magbasa ito ng totoo at updated na docs sa halip na manghula ng API), Playwright at Chrome DevTools (para makapagpatakbo at maka-debug ito ng totoong browser). Pagkatapos, ang tamang MCPs ay depende sa binu-build mo β Supabase, Stripe, Resend, Vercel para sa web apps; kahit ang iOS ay may Xcode MCP na ngayon. Wala ito noong 2023; ngayon bahagi na ito ng paraan ko ng pag-build.
Lagpasan ang death valley
Ma-stuck ka β na-stuck ako ng ilang buwan. Hindi pumapasok ang mga kurso, may framework na bumigo sa akin, may tool na naging mahal. Ang tanging gumana ay sumubok ng ibang approach at hindi sumuko. Asahan mo ang bahaging ito.
I-secure bago mag-ship
Mabilis magsulat ng code ang AI agents β pati insecure na code. Bago mag-deploy, gawin ang hindi kaakit-akit na review: ilayo ang secrets at API keys sa repo, i-lock ang auth at row-level access, at basahin talaga ang dependencies at diffs na ginawa ng agent. Ang unang deployment ko ay nagbigay ng 200+ na security warnings. Hindi mo kailangan muna ng anim na buwang certificate; kailangan mo ng disiplina na suriin bago mag-ship.
Mga Resource
Mag-ship ayon sa isang standard
Huwag basta mag-ship β mag-ship ng trabahong ipangangalan mo. Ang loop na gumagana sa akin: i-reality-check ang ideya, magsulat ng brief, planuhin, i-build, maglagay ng totoong decision gate bago mag-launch, tapos tapusin ang capstone na ibibigay mo sa totoong user. Ang DIALΓGUE ay tumagal ng anim na buwan; ang STRAΕ¦UM, 75 araw. Ang una ang laging pinakamahirap. Kung gusto mong makita kung paano nagkakasya ang mga piraso, puwede mong i-explore pareho.
Patuloy na mag-ship: Ano ang susunod pagkatapos ng v1
Ang tunay na trabaho ay nagsisimula pagkatapos sabihin ng AI na 'tapos na.' Mga rebuild, App Store submissions, multilingual support, performance, ang nakakabagot na infrastructure β ganito talaga ang itsura ng pangalawang taon.