2026年用 AI 工具构建产品：我的真实工作流

所有人都在谈论 AI 工具。大部分讨论不是在炒作就是在恐慌。作为一个用 AI 辅助来交付产品的人，以下是我真实的日常工作状态。

代码生成：二八法则

AI 编程助手帮我处理了大约80%以前需要手写的样板代码。API 路由、数据库 schema、表单验证——这些都是已解决的问题，AI 确实擅长处理它们。

剩下的20%——业务逻辑、边界情况、"为什么这个 bug 只在 Safari 上出现"——仍然需要人类的判断力。我学会了把 AI 用在无聊的部分，把专注力留给有趣的部分。

// AI 很擅长生成这类代码
export async function GET(request: Request) {
  const { searchParams } = new URL(request.url)
  const page = parseInt(searchParams.get('page') ?? '1')
  const limit = parseInt(searchParams.get('limit') ?? '10')

  const items = await db.query.posts.findMany({
    offset: (page - 1) * limit,
    limit,
    orderBy: desc(posts.createdAt),
  })

  return Response.json({ items, page, limit })
}

用 AI 生成营销素材

我用 AI 图像生成器来制作社交媒体素材、博客文章头图和产品截图。质量不算完美，但对于一个请不起设计师为每条推文做图的独立开发者来说，已经够用了。

我的工作流：生成10个变体，选最好的一个，在 Figma 里微调。总耗时：15分钟。以前用图库素材的流程：搜索45分钟，每张图15美元，最后出来的效果和别人的一模一样。

AI 的短板

AI 不擅长审美。它能生成一个落地页，但无法判断这个落地页好不好。它能写文案，但感受不到这段文案是否能打动你的特定受众。

我还学到了一点：不要在安全相关的事情上盲目信任 AI，必须仔细审查。认证流程、支付处理、数据验证——这些需要人工审核。在这些领域，一个隐蔽的 bug 代价太高了。

我的技术栈

如果你好奇的话，以下是我目前在用的工具：

• 编程：Claude Code 处理复杂任务，Copilot 做行内补全
• 写作：Claude 写初稿，然后大量手动编辑
• 图像：Midjourney 做营销素材，DALL-E 做快速原型图
• 研究：Perplexity 查技术问题，Claude 做代码审查

工具每隔几个月就会换。但原则不变：用 AI 来减少摩擦，而不是替代思考。