我想打造我的第一个 AI 产品
来自一个零编程知识起步之人的分步指南。
从你想做的东西开始
不要从课程开始，从项目开始。我想给自己的博客做一个聊天机器人——正是这一个目标，带动了我后来学的一切。
用 AI 编程智能体来构建
你不需要会写代码——代码由智能体来写，你学的是读懂它、引导它。注册一个 GitHub 账号，学到够用的 Git（能 commit、能回滚），然后用一个编程智能体去做点真实的东西。我在终端里用 Claude Code 和 Codex，工作时用 Google Antigravity（2.0 编辑器和它的 CLI）。这个过程本身就是工作。工具更替很快；真正留下来的，是你在驾驭它们时练出的判断力。
打基础——你来选，限定时间
你需要学多少，取决于你的起点。对术语还陌生——提示、嵌入、RAG、智能体？挑一两门基础，限定时间，然后就停；攒证书是披着进步外衣的拖延。已经熟练了？直接跳到动手构建。这是我 2026 年的诚实评价：要学 / 限时学 / 跳过。
学习评测（eval）与判断力
一旦东西能跑起来，就用务实的方式学评测。保存真实的输入和输出，定义什么算好、什么算差，再让智能体帮你搭出评分标准——以你真实的素材为依据。它绝不能做的，是悄悄替你定标准；校准的人是你。真正耐用的本领，是这份判断力，而不是对某个工具的熟练。
把你的智能体接到你的技术栈上（MCP）
准备好了，就学一学 MCP 的基础——让编程智能体能与你其余工具对话的那一层。先从几乎对任何项目都有用的三个开始：Context7（让它读真实、最新的文档，而不是瞎猜 API）、Playwright 和 Chrome DevTools（让它能驱动和调试真实的浏览器）。之后，合适的 MCP 取决于你在做什么——Web 应用就用 Supabase、Stripe、Resend、Vercel；如今连 iOS 都有了 Xcode MCP。它在 2023 年还不存在；现在已是我构建方式的一部分。
挺过死亡之谷
你会卡住——我卡了好几个月。课程听不进去，一个框架把我坑了，一个工具变贵了。唯一管用的，就是换个思路再试、不放弃。请为这一段做好准备。
发布前先把安全做好
AI 智能体写代码很快——包括不安全的代码。部署之前，做那件不光鲜的检查：别把密钥和 API key 留在仓库里，锁好鉴权和行级访问，并且真正去读智能体生成的依赖和 diff。我第一次部署冒出了 200 多条安全警告。你不需要先去考个六个月的证书；你需要的是发布前检查的纪律。
按标准来发布
别只是发布——发布你敢署上自己名字的作品。对我管用的循环：先用现实检验想法，写 brief，做计划，动手构建，在上线前设一道真正的决策关卡，最后完成一个你敢交给真实用户的收官作品。DIALØGUE 用了六个月，STRAŦUM 用了 75 天。第一个永远最难。想看看各部分怎么拼合，你可以去逛逛这两个。
持续发布：v1 之后的路
真正的工作，从 AI 说「搞定了」之后才开始。重构、App Store 提交、多语言支持、性能、那些枯燥的基础设施——第二年其实就是这样过的。