利用AI完成一个小型互联网工作室的实践探索

一、介绍

这只是我一个想法，抱着“试试看”的心态去实践的。各行各业的大佬或天马行空的创意者都欢迎一起来探讨这个方向。

近几年，AI-generated content（AI生成内容）发展非常迅速，最常见的应用包括图像生成、程序员圈中的自动生成代码等。网上也有很多相关教程介绍这些内容。从这个趋势来看，未来AI势必会对我们的生活和工作产生深远影响。

所以我突然冒出了一个想法：**尝试使用AI完成一个小型互联网工作室的全部工作内容。**因为我本身是程序员出身，就从自己相对熟悉的代码生成方向入手，进而尝试让AI完成整个互联网项目开发流程中每个角色的任务，包括：

发掘需求 → 分析需求 → 确定产品 → UI设计 → 技术选型与架构设计 → 前后端开发 → 产品测试 → 运营推广

下面是我详细的实操过程分享。

二、详细介绍各个部分（含实操例子）

1. 发掘需求

这个部分是整个项目的开始，也是最难、最关键的一环。一般这个阶段是由老板亲自负责，决定了产品的方向与定位。应该多花时间在早期的市场调研、成本预估、周期规划和后期变现方式上。

很多产品难产的原因，往往就是调研不充分。当然，失败的原因还有很多。

🔹AI实操例子：
我向大模型提问当前有哪些低成本、易入门的创业方向。AI返回了“单身经济”“语言学习”“小众旅游”等方向。我进一步追问哪个方向投入少、收益稳定，AI建议“英语口语练习”较为适合小团队，于是我选择了“AI语音口语陪练”作为实验项目。

2. 分析需求

方向确定后，老板会找产品经理沟通产品定位。很多时候产品经理从发掘阶段就开始介入了。这个环节大致包括：

• 查找市场上已有的相关产品，筛选几个排名高的和排名低的对比；
• 实地体验这些产品，记录它们的优缺点；
• 汇总信息，构建自己产品的雏形；
• 产品、需求、技术多部门沟通，结合预算与周期确定最终的功能范围。

👂题外话：
程序员常听PM说：“别家APP这个功能都能做，你为啥不行？”哈哈哈。程序员也会吐槽产品经理：“这工作也太好干了吧，拼拼凑凑做个四不像。” 这类段子非常多~

🔹AI实操例子：
我用AI分析英语学习类APP，找到了“英语流利说”“Tandem”等几个典型产品，然后让AI总结每个产品的特色与短板，最后基于这些总结让AI生成我的MVP功能清单。

3. UI设计

UI部门在拿到线框图后开始做视觉设计，并与产品部门反复沟通确认，直到确定最终版。最终输出的设计图需包含尺寸标准和切图资源，交给前端使用。

🔹AI实操例子：
我使用了AI绘图工具（如Midjourney）生成界面原型。提示词如下：

“设计一款年轻化、蓝白主色调的英语学习APP首页，采用卡片式布局。”

结果AI生成的效果图基本可以直接拿去前端实现。

4. 技术选型与架构设计

技术部门拿到需求后，会根据预计用户量与产品生命周期选择技术方案。大多数初创项目都选用开源成熟的技术栈。因为我是程序员出身，熟悉Node.js，同时很多Node的部署资源都可以免费白嫖，主打一个“零成本起步”。

🔹AI实操例子：
我输入产品背景，要求AI推荐合适的技术栈与服务架构。AI推荐了：

• Node.js + Express 后端
• MongoDB 数据库
• Redis 缓存
• 免费服务器部署（如Vercel、Render）

甚至还画出了项目架构图、目录结构和数据库模型。

5. 前端技术选型与开发

前端方向包括iOS、Android、桌面、Web等。小程序本质也是Web。由于我主要是Web方向的经验，这次就以Web为主，后期也可以打包为小程序。

🔹AI实操例子：
我用RooCode初始化前端项目，提示词大致为：

“使用Vue3 + Vite，支持路由和状态管理，首页展示语音练习卡片和评分结果。”

AI生成了项目模板，接入了语音识别API，还包含了基础样式和测试代码。

6. 后端技术选型与开发

后端一般承担数据接口、数据库操作、缓存、鉴权、日志等任务。我的后端经验比前端更丰富，感觉后端更适合AI操控，因为大语言模型在处理文字结构上的能力更强。

🔹AI实操例子：
我输入了以下请求：

“请为语音打分应用设计数据表，生成MongoDB模型、API接口文档，并生成路由、控制器和单元测试代码。”

AI成功输出了所有内容，我按需微调即可完成后端项目。

7. 产品体验与测试

QA（质量保证）是产品开发的最后阶段。需要判断开发成果是否符合预期，以及产品的质量是否达标。产品质量会直接影响用户体验，甚至决定产品的生死。

🔹AI实操例子：
我用Playwright生成自动化测试脚本，验证注册流程、打分流程是否正常。同时让AI评估用户操作流程是否存在流失风险，AI建议添加“跳过注册”选项和快速体验入口。

8. 运营推广

运营主要分析用户数据（日活、留存、转化），并做广告投放、流量变现等工作。

🔹AI实操例子：
我让AI分析模拟的用户数据（第1天留存20%，第7天留存不到5%），AI给出运营建议：

• 添加打卡机制和积分系统
• 第3天推送“回归奖励”
• 针对不同用户分层定向推送通知

我还用AI写了公众号文案、SEO标题和APP商店的描述内容。

三、总结

最近程序员圈关于代码生成的AI工具如雨后春笋般出现，更新速度惊人。只要我们善用这些工具，就能大幅提升开发效率、节省人力成本。

虽然现在的AI仍不完美，但雏形与发展方向已基本清晰。它将成为程序员和创作者们的重要助手，甚至替代一部分初级岗位。

真正的难点是：如何设计高质量提示词，让AI准确理解你的需求。 只要我们持续实践、不断优化提示词，引导AI为我们服务，它的潜力是巨大的。

其他行业我不太了解，但我相信AI在程序员领域一定会有非常好的发展。
欢迎一起学习交流，共勉！

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