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Chandler Nguyen
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我想打造我的第一个 AI 产品

3-6 个月的旅程有志于创造的人、转行者、副项目爱好者

来自一位 2021 年开始学编程、同时仍在做广告的人的分步指南。我认为基础培训很重要,所以它是这条路径的一部分。

1

从你想做的东西开始

选一个你真正想做的东西,因为它会告诉你该学什么。我想给自己的博客做一个聊天机器人,这个目标带动了我接下来学的内容。

2

用 AI 编程智能体来构建

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。

3

打基础:学好基本功

我认为参加基础培训很重要。对提示、嵌入、RAG、智能体这些术语还陌生?先从一两门基础课开始。已经熟练了?可以直接动手构建。这是我 2026 年的评价:要学 / 限时学 / 跳过。

4

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。

5

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。先把 MCP 服务器连接到权限受限的测试项目,绝不要连接生产环境密钥。

6

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。

7

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,这就是我去考 Google Cybersecurity Certificate 的原因。部署之前先学好这些基础,发布之前先检查。如果你的应用会处理真实用户数据或付款,上线前请有资质的人审查一遍。

8

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。

9

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。

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