路野｜AI与产品

AI Builder｜开源工具｜工作流实践
用 AI 做产品，把想法变成能用的东西
分享 AI 编程、写作 Skill 和实操经验
作品与教程 ↓

[路野｜AI与产品 @yuyingliujj]

从上班到自由职业，再到 AI：我花了几年时间，才找到自己的节奏

如果让我现在回头看这几年，我会发现自己其实一直没有变。

以前在上市公司上班的时候，我看到低效的工作流程就想改；后来辞职做自由职业，我不愿意一直拿别人的成品去卖，总想着自己做一个出来；

到了现在做 AI、做 Coding，我还是一样——看到一个传统的业务流程，就忍不住想：这东西是不是可以重新做一遍？

可能这就是我的性格。

有点轴，有自己的想法，也不太喜欢按照别人已经规定好的路线走。

而我从上班、辞职、做自媒体，到今天用 AI 做项目，实际上也是一个不断认识自己的过程。

01｜我不是讨厌上班，我只是太想改变一些东西

以前我在一家上市公司工作。

那时候最让我难受的，并不是工作有多累，而是我经常看到一些在我看来效率非常低的事情。

查资料、写文案、做 PPT、做海报……

有些事情明明可以更快解决，但大家可能会花几天时间反复做。我当时的想法也很简单：既然这个流程效率这么低，那为什么不改？

所以我会提一些自己的方案，也会尝试去优化部门里的工作方式。

但后来我慢慢发现，在一个成熟的组织里，很多事情并不是“你的方案更好，就一定会采用”。

当一个普通员工有太多自己的想法时，领导看到的可能不是“这个人很主动”，而是“这个人怎么这么有主见，好像不太好控制”。

现在回头看，我其实并不是讨厌工作。

如果当时真的有人愿意给我足够的权限，让我放手去优化流程、带着团队把事情做好，我会非常愿意全心全意去做。

我真正不适应的，是明明看到了问题，却没有办法改变它。

而且我也越来越确定，即使当时没有辞职，我迟早还是会离开。

因为我的很多想法都会受到制度、岗位和权限的限制，而我这个人的性格，又很难做到“看到了，但当作没看到”。

02｜中午提离职，下午走人，那天天空都是晴的

真正让我下定决心辞职的原因，现在说起来其实也挺简单。

那时候朋友圈里已经有不少人在做自媒体、知识付费、自由职业，他们每天分享自己的项目、收入和生活状态。

我看多了以后也会觉得：别人不上班也能赚钱，那我为什么不能？

所以有一天中午，我提出了离职。

下午，我就离开了公司。

我到现在还记得那天下班以后自己的感觉。没有特别害怕，也没有电视剧里那种悲壮感，反而像突然卸掉了一层东西。

我觉得整个天空都是晴朗的。

那种感觉不是“我终于不用工作了”，而是——我终于可以放开手脚，按照自己的想法去做事情了。

当然后来我才知道，自由职业远没有朋友圈里看起来那么简单。

03｜别人晒出来的项目很简单，轮到自己做完全不是一回事

辞职以后，我没有马上去接项目，而是先进入了当时比较火的自媒体和知识付费圈。

我付费参加过小红书无货源，也做过自媒体相关的项目。

那时候看别人晒收益，会觉得做项目好像特别简单：找一个方向、发发内容、卖卖东西，然后钱就来了。

真正轮到自己做的时候，我才发现完全不是这么回事。

比如我刚开始做公众号，没有流量、没有收益，做几天看不到结果，就很容易坚持不下去。

这算不上什么人生的大挫折，但对刚刚离职的我来说，它第一次打破了一个幻想：

你在朋友圈看到的是别人跑出来的结果，但你真正下场以后，要面对的是很长一段没有结果的时间。

而我后来才发现，我当时最大的问题并不是能力不行，而是太容易被外界带着走。看到别人这个项目赚钱，我就研究这个；看到另外一个方向火了，又觉得自己是不是应该换。

没有自己的节奏，是自由职业最危险的一件事。

04｜一篇文章赚了三万多，我第一次发现自己更适合“做项目”

后来，公众号给了我第一次真正意义上的正反馈。

我记得有一篇文章给我带来了三万多元的收益，那也是我第一次真正感受到：原来一天产生的收益，可以达到以前上班时完全想象不到的数字。

后来有一个月，我的公众号流量主收益做到了二十多万；整个公众号项目累计下来，流量主收益也做到了一百多万。

钱当然很重要，但现在回头看，那段经历真正改变我的，其实不是收入数字，而是它让我开始认识自己的优势。

我发现自己其实很适合做项目。

给我一个方向，我喜欢研究它、拆解它、自己跑通，再想办法把整个流程优化掉。相反，我不太喜欢那种长期靠包装自己、分销别人产品、不断销售自己的模式。

我不太愿意为了成交，把自己包装成另外一个人。

如果让我重新回到那个阶段，我反而会告诉当时的自己：

不要再到处找下一个项目了，把手上的东西做深。

积累资源，坚持到底，慢慢形成自己的方法和风格。只要平台还在、需求还在，一个项目就不会因为别人告诉你“风口过去了”而突然没有价值。

有时候最后能成为一个领域里的标杆，不一定是因为你比所有人聪明，而是因为很多人做了三个月就走了，你做了三年还在那里。

这是我后来才明白的事情。

05｜我最后悔的一件事，是曾经站在岸上质疑 AI

如果说自由职业这些年有什么事情让我真正后悔，我觉得不是哪个项目少赚了多少钱。

而是——我没有第一时间拥抱 AI。

GPT 刚出来的时候，我其实是排斥的。

那时候我觉得人工智能不就是聊天吗？AI 写出来的文章没有人味。我自己写公众号的时候，让 AI 写一篇东西出来，我还要花几十分钟去修改。

我当时甚至会想：如果用了 AI 以后，我反而还要花这么长时间修改，那我为什么要用它？

所以有很长一段时间，我是站在一个质疑者的位置去看 AI，甚至看到别人做 AI 教程，我第一反应也是先怀疑。

这一观察，就是一年多。

后来我看到一些同样从普通账号开始的人，在 AI 刚出现的时候就开始写公众号、做自媒体、发内容，一直积累了几年，最后已经做成了非常大的账号。

那时候我会忍不住想：

如果当时我没有站在旁边看，而是第一天就下场，现在会是什么样？

这个问题没有答案。

但它给了我一个很深的教训：面对新东西，保持质疑没有错，但不要因为质疑，就拒绝下场。

06｜DeepSeek 让我重新追上来，但 Coding 真正改变了我

后来 DeepSeek 出来的时候，我的反应已经和 GPT 刚出现时不一样了。

我开始第一时间写内容、做围观群、研究相关的东西，也因此拿到了不错的正反馈。

从那以后，我开始形成一个自己的判断：当一个新的趋势刚刚出现苗头的时候，不需要等所有人告诉我“这个东西已经被验证了”再进去。

先研究，先写，先做，先留下自己的积累。

因为一旦拿到第一次正反馈，我就很容易持续做下去。

但真正让我彻底改变对 AI 看法的，不是写文章，而是 AI Coding。

我本身并不是传统意义上的程序员，所以刚开始用 Codex 做程序的时候，对我冲击最大的甚至不是“它居然会写代码”，而是它解决问题的过程。

它会问我问题，会拆解我的想法，会告诉我不同方案之间有什么区别，也会把很多我以前根本接触不到的专业知识摆在我面前。

慢慢地，我开始意识到：

AI 对我的意义，不只是帮我干活，它其实是在扩展我的认知边界。

以前一个完全陌生的领域，我可能需要先学习很久才能开始做；现在我可以先把脑子里的想法说出来，让 Agent 帮我拆解、补充、提出方案，然后我再根据自己的业务判断去选择。

我不需要先成为这个领域最专业的人，才有资格开始解决问题。

这件事情对我的改变非常大。

07｜别人都在教“一小时做一个产品”，我反而开始越来越慢

刚开始 AI Coding 的时候，我也犯过一个现在看起来很典型的错误。

我想一步到位。

需求文档一次写完，技术 SPEC 一次写完，UI 一次设计完，然后全部交给 Agent，用目标模式让它一口气做完。

结果非常有意思。

最后出来的页面很好看，功能很多，第一眼甚至会让人觉得“AI 太牛了”。

但真正开始使用以后，问题全部出来了：功能之间无法联动、业务流程断裂、数据逻辑不一致，最后 Debug 的时间甚至比一步一步开发还长。

表面上一个小时做出了一个产品，实际上可能只是一个小时造出了一座屎山。

所以现在我的做法反而和市面上很多 AI Coding 教程不太一样。

我越来越慢。

给甲方做项目，我会先理解业务，再确定大致需求，然后做 PRD、SPEC 和 UI 设计。真正进入 Coding 以后，我宁愿一天只稳定做好一个功能，验证没问题以后再做下一个，最后再把这些已经跑通的模块拼回整个产品。

我现在判断 AI 有没有价值，也不是看它能不能让我“十分钟完成”。

只要它比原来的人工方式效率更高、效果更好、成本更低，它就是有价值的。

AI 提效，不等于 AI 越快越好。

这是我踩过坑以后才形成的判断。

08｜后来我发现，我好像又回到了当年那个“爱管闲事”的自己

有时候我会觉得挺有意思。

绕了一大圈，我现在做的事情，和当年在上市公司里想做的事情，其实没有那么大的区别。

我现在看到一家传统企业的 SOP，脑子里还是会本能地冒出很多问题：

这个步骤为什么还要人工做？

这个东西为什么每次都要重新排版？

做一张海报为什么要花这么长时间？

这些资料能不能自动整理？

这套流程能不能让 Agent 接过去？

区别只是，当年的我看到问题以后，很多事情做不了。

现在有了 AI，我终于有能力把脑子里的想法真正做出来。

甚至有时候，我会自己掏钱买工具，自己先把自动化流程跑一遍。确定它真的有用以后，再拿给别人用，再教别人怎么做。

所以 AI 对我来说，可能从来都不只是一个赚钱风口。

它给了一个特别喜欢优化流程、又特别有自己想法的人，一套真正能够把想法落地的工具。

09｜我现在越来越确定：我不想盲从 AI，也不想盲从甲方

如果现在一定让我给自己一个标签，我可能会用两个词：

FDE，AI 实战者。

但标签本身其实没有那么重要。

我真正想做的，是进入一个真实业务以后，理解它到底是怎么运转的，找到真正的问题，然后用 AI、Agent、Coding 或自动化去重新优化它。

而且我现在越来越不喜欢一句话：

“甲方说要什么，我们就做什么。”

因为甲方提出的是需求，但那个需求背后到底是不是问题，需要判断。

同样，我也不会因为 AI 给了我一个看起来很专业的答案，就认为它一定是对的。

我希望自己始终有判断。

不盲从甲方，也不盲从 AI。

工具越来越强以后，我反而觉得“人自己的判断”会越来越值钱。

10｜现在的我，不想再被别人的朋友圈带着跑了

从上市公司辞职，到做自媒体、做公众号、做知识付费，再到错过 GPT 最早的一波机会，最后真正进入 AI、Coding 和 Agent，这几年我走过不少弯路。

赚过钱，也错过过机会。

做成过项目，也因为没有坚持而留下过遗憾。

如果现在让我总结这些经历，我反而不会告诉别人“应该辞职”“应该做 AI”，更不会告诉别人下一个风口在哪里。

因为我自己吃过最大的亏，就是太容易看到别人赚钱以后，开始怀疑自己的节奏。

现在我越来越觉得：

找到自己的节奏，比找到所谓的风口更重要。

别人一个小时做完一个程序，我不需要一个小时。

别人告诉我某个方向马上要爆，我也不一定马上冲过去。

我会听、会看、会研究，但最后还是自己判断。

如果确定这件事情值得做，我就希望自己能够沉下去，把它一点一点做深，直到形成真正属于自己的东西。

所以如果你问我，现在和刚辞职的时候最大的区别是什么？

可能并不是我会了多少 AI 工具，也不是赚过多少钱。

而是以前的我，总是在寻找“别人已经验证过的正确答案”。

现在的我，开始愿意为自己的判断负责。

走自己的路，让别人说去。

我不觉得自己现在已经成功了，也不想把过去包装成一个“普通人辞职逆袭”的故事。

恰恰相反，我觉得自己踩过很多坑，也浪费过很多时间。

但这些经历至少让我越来越清楚：

我是谁，我擅长什么，我不喜欢什么，以及接下来想把什么事情一直做下去。

这可能就是我这几年，从上班到自由职业，再到 AI，真正得到的东西。

而我的故事，应该还只是刚刚开始。

[路野｜AI与产品 @yuyingliujj]

@Lee_points 看过了，基本是大杂烩！

[路野｜AI与产品 @yuyingliujj]

什么情况下需要写prd+spec？

[路野｜AI与产品 @yuyingliujj]

@AndyL5cc 好像要开发者账号，我之前试过

[路野｜AI与产品 @yuyingliujj]

@vista8 自从manus出逃境外，就没啥好感了。。

[路野｜AI与产品 @yuyingliujj]

@cups_table @RealYDT 哈哈哈，前几个月还一个劲捧codex。

[路野｜AI与产品 @yuyingliujj]

@RealYDT @JingMing_LandAI 那可不是，合规了我才放心使用。

[路野｜AI与产品 @yuyingliujj]

@yaohongan2025 我是想着做一个综合性的工作台，把X的集中在一起。

[路野｜AI与产品 @yuyingliujj]

我还在做prd、spec的时候，已经有人把需求实现了。

我就在想啥时候有必要做prd、spec？

[虹安 @yaohongan2025]

粉丝数这东西特别会骗人。一个关注一千、粉丝也一千的号，和一个关注五十、粉丝一万的号，看着差不多，其实完全是两种东西。 https://t.co/FIMCmsMswa

[路野｜AI与产品 @yuyingliujj]

问一下各位大佬们！X里这种教程的排版这么优雅，在网页里是写长文的位置吗？

[路野｜AI与产品 @yuyingliujj]

@yaohongan2025 @xilo2991 哈哈哈，换作是我，我要做prd、spec、ui spec

[路野｜AI与产品 @yuyingliujj]

@CyberMonk0x @HarriesSteele

[路野｜AI与产品 @yuyingliujj]

Ai写的东西，用Ai检测Ai率，有点自欺欺人，很多做爆文的课程都是以这个为噱头。

[金尘马 @jinchenma_ai]

说一个关于公众号的吧。

从去年开始，就有人说公众号上的文章要用腾讯自家的朱雀AI检测工具检测一下，看看是不是文章有过多的AI痕迹。

公众号从来没有说过他们检测 AI 的手段是用的朱雀 AI 检测。哪怕真的有 AI 检测的话，也不可能把这个工具开放出来。

实际上，我在写公众号的时候，从去年开始基本上每篇文章都会用 AI 进行辅助创作，但这依旧不影响它的推流。

其实主要还是看内容质量。那种一键让 AI 生成的所谓“爆款”垃圾内容，如果你是平台，你会给它流量吗？你会让这样的东西在平台泛滥吗？

[路野｜AI与产品 @yuyingliujj]

我也刚来，我也是大佬，快follow me！

[鱼哥 @MrGafish]

国内经济是不是真的不行了

𝕏 上最近来了好多国内的大佬

是那种在国内就能轻松赚钱的人

按理是看不上𝕏上这点小钱的

唯一的解释就是

不行了

[路野｜AI与产品 @yuyingliujj]

国内平台的套路，海外也能复现一遍。

[Morry.AI @Morry4AI]

这篇讲的是出海赚钱，但对内容创作者来说，同样是一套很好的自媒体变现思路。

关键是把自己的路径搭完整：

找到需求 → 内容建立信任 → 网站承接用户 → 产品完成交易 → 看利润持续迭代。

别让内容只停留在流量和播放量里。

把内容、网站、产品和成交真正连接起来，才是一条可以长期积累的变现路径。

[路野｜AI与产品 @yuyingliujj]

@GoSailGlobal @mundane799699 我也想要 ，我去网站付费。

[路野｜AI与产品 @yuyingliujj]

@yatudou14 现在我抖音都不看了

[路野｜AI与产品 @yuyingliujj]

我和合伙人一直有个分歧：到底怎么才算快？

他觉得现在AI一天就能把功能做出来，为什么还要花三天？

我更在意另一个问题：今天跑起来的东西，下次改需求，还能不能顺手改？

几个 Agent 一起干，前端、后端、功能都能快速堆出来。

可如果模块边界没划清，今天改 A，明天 B、C 跟着报错。省下来的开发时间，很容易又花在返工上。

AI 写代码，越得把“高内聚、低耦合”落到具体规则里：一个模块管好自己的事，模块之间通过清楚的接口协作。

界面可以朴素，非核心体验可以晚点补，但数据安全、权限边界和基本测试，不能都推给以后。

我现在更认同的做法是：先划边界，再小步迭代，每次改完都验证。

[路野｜AI与产品 @yuyingliujj]

@realchendahuang 哈哈，提炼出大哥的风格，然后自动迭代学习。

GitHub仓库地址：https://t.co/TM48AGlwfQ

[路野｜AI与产品 @yuyingliujj]

随手就可以完成的事，就随手把它完成。@realchendahuang

[路野｜AI与产品 @yuyingliujj]

@laogua_daily 这个好需求，我验证下。

[路野｜AI与产品 @yuyingliujj]

基于花叔 @AlchainHust 的 huashu-art-motion在Claude opus 5系列中的出色表现，我做了一个开源优化版。

围绕 Codex GPT-6 系列+国产模型系列梳理提示词，重点补齐：

1.需求引导与内容确认：结合素材给参考，每个阶段展示实际产物并询问确认。

2.个人资产复用：Style DNA、风格提示词与角色库保存本地，随时调用。

3.配音与字幕：火山逐字字幕＋时间定位节点，DubbingX 可选配音，兼顾低成本与自定义音色。

4.批量创作：B端多选题共用风格与角色，逐项确认、保存进度、失败续做。

感谢原作者，来源与变更已在 README 注明。
https://t.co/ObBnNp1R3d

[路野｜AI与产品 @yuyingliujj]

@bookingX0 @AlchainHust 我测试下来 还行，它会返回json