年中思考：从写代码到做产品
从后端开发到 AI 应用，再到独立产品尝试，记录我对执行力、真实需求和工程基础的重新理解。
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整理自年中笔记，保留原稿“截至 7 月”的时间语境。原稿没有标注具体写作日期，页面日期为本站整理日期。
加入公司一年多了，截至 7 月，成长无疑是飞速的。
去年来京求学、工作，不仅是两千多公里的地理跨越，也是离开舒适圈之后，对自己整个身心的挑战。
从后端开发到 AI 应用
最近这一年，我在做 AIGC 文本创作的开发工作。从传统后端转向 AI 应用开发，一开始做的仍是熟悉的业务逻辑，AI 主要用来辅助编程。后来，关注点逐渐从 Prompt Engineering、上下文管理，走到 Harness 和 Loop 工程。
工具也在变化。从聊天、IDE，到编程、设计、研究、演示文稿、图像和音频，AI 参与工作的范围越来越广。Cursor、Claude Code、Codex、Pencil、Figma、Gemini，以及原本熟悉的开发工具，都在改变我的工作方式。
从打字编码，到文字加语音描述任务，我越来越觉得，这是一个拼执行力的时代。
我理解的执行力，是选对方向、快速启动、持续推进、灵活调整。
每个人的单位产出并不一样。判断执行力，最终还是要落到可验证的有效产出上。
当时记录下来的 Token 累计用量，也已经进入了百亿量级。
做得更快，也更需要工程基础
AI 大大缩短了产品原型和 Demo 的开发时间，也降低了尝试的门槛。但与此同时，它对开发者的软件工程基础提出了更高要求。
当产品能全速迭代，注意力每天都在快速切换时，代码也可能以同样的速度变得难以维护。没有好的基础和架构设计，功能做得越快，后面需要清理的东西可能越多。
当然，重构放在当下，已经不是一件那么可怕的事情了。耐心铲掉积累的问题，仍然是开发的一部分。
从“我需要”，走向“谁真的需要”
最近一直在思考：什么样的 AI 产品，更适合这个时代？
以前想到一个创意，我常常会觉得：“这个做出来，肯定很多人用得上。”这种判断通常从自己的需求出发。我以为自己遇到的问题，一定也有很多人遇到；只要把它做好，就会有人来用。
于是开始聊产品方案、做可行性计划，做 H5、小程序和 MVP，花很多时间 Vibe Coding、设计和打磨。等到准备上线，才发现商业逻辑的闭环很弱。
有些事情不是做不出来，而是不值得这样投入。
对于一到三个人的小团队，精力、知识储备和资源都有限。需要很强的行业背书、大量数据、资源整合或流量铺设的生意，不能因为技术上能做，就默认适合自己做。
那些做过、想过的小点子
从今年 4 月开始关注 OPC，我陆续想过一些方向：
- 泽木：AI 租房决策系统，聚焦房源信息整合、通勤评估、避坑判断和租房决策报告。
- VibeLoop：AI Coding 会话记忆与复用工具，把每次 Agent 开发过程沉淀成可复用的经验。
- 栖境：AI 驱动的沉浸式文字世界，探索叙事结构、规则引擎和自研前端结合的互动内容产品。
- 电自圈：面向电动两轮用户，从购车到用车、养车的一站式服务平台设想。
有些尝试已经停下，有些在真正动手之前就被自己否定了。最大的变化，是我开始从纯技术视角，慢慢转向产品运营和用户的真实需求，也开始往大前端方向投入。
看起来慢了一些，但这是我需要补上的一段路。
给自己的五步检查
做产品时，我也会用这套顺序提醒自己：
- 质疑需求。
- 简化、删减需求。
- 优化流程。
- 在前三步的基础上加速迭代。
- 最后再自动化。
如果第一步就错了，后面做得再快，也可能只是花更多精力和成本，把一个不值得做的流程自动化。
接下来，我想更多地思考那些天然容易传播、能用较小投入验证价值的事情。这篇文字，也算是初次走上产品独立思考之路的一份记录。