我是小虎，浙江大学计算机本硕，专注AI编程。
在代码的世界里，最好的领航员不是最快的打字员，而是最会提问的船长。 🧭
大家好，我是小虎。
一位在代码海洋里航行了二十余载，如今又在AI浪潮之巅，重新扬帆的老水手。
最近的生活，可以用“痛并快乐着”来形容。
自从前段时间在洋哥的直播间里，像被一道闪电击中般，将自己的IP定位，从宽泛的“AI工具应用”，精准聚焦到了“AI编程”这个垂直领域后，我的人生仿佛按下了快进键。
我深知，这是一个需要用作品说话的赛道。
理论喊得再响，不如一个能跑起来的项目来得实在。
于是，我一头扎进了AI破局的 “AI编程行动家加强营” ，和一群优秀的同行者们一起，日夜兼程地学习、实践。
CodeBuddy、Claude Code、GitHub…这些既熟悉又陌生的工具，成了我每天打交道最多的伙伴。
正当我“闭门造车”之际，一个真实的需求找上了门。
一位多年的老朋友，要我开发一个珠宝商城小程序，详见
[CodeBuddy实战：拆解一个真实商业项目的全过程【第一集】]
我心里一动，这不就是最好的“毕业设计”吗？
我拍着胸脯答应了下来。原以为，有AI这个“超级外挂”，这事儿应该手到擒来。
可没想到，这短短一周多的开发历程，简直是一场惊心动魄的“西天取经”。
我踩过的坑，比我写的代码还多；我熬过的夜，比天上的星星还亮。
但好在，最终九九八十一难都扛了过来，小程序基本成型。
那些兜兜转转浪费的时间，那些抓耳挠腮的debug瞬间，最终都沉淀为了我最宝贵的经验。
今天，我想把这场“取经”路上的血泪与星光，毫无保留地复盘给你。
无论你是对AI编程充满好奇的小白，还是希望用技术为自己IP或企业赋能的探索者，相信我这篇万字的“踩坑实录”，都能为你省下至少一半的摸索时间。
1. 我解决了什么问题？（从微信聊天到线上商城的跨越）
在讲技术之前，我们必须先搞清楚，我们到底要解决一个什么具体场景的问题。否则，技术就是无根之木，炫技而已。
【具体场景】
我的朋友，我们暂且称他为“王总”。王总的珠宝生意，是典型的高客单价、重私域的模式。他的日常是这样的：
- 新品展示靠朋友圈：每天在朋友圈发九宫格，配上一大段文字。图片被压缩得一塌糊涂，客户想看细节得单独私聊发原图。效率极低。
- 客户管理靠Excel：哪个客户买了什么，有什么偏好，全靠一个巨大的Excel表格手动记录。查询、跟进全凭记忆和
Ctrl+F，客户一多就乱成一锅粥。 - 交易过程靠聊天：客户看中了，就在微信里转账、截图、确认地址。整个过程毫无章法，对账麻烦，也缺乏品牌感和信任感。
- 库存管理靠手写：店里的库存变动，基本靠一个小本本记着，线上线下数据完全不同步。
【王总的痛点】
总结下来，王总的痛-点非常清晰：
- 展示不专业：缺乏一个能集中、高清、系统化展示珠宝的线上平台。
- 效率低下：大量的重复性沟通和手动记录工作，耗费了巨大的精力。
- 客户体验差：购买流程繁琐，缺乏安全感和尊贵感。
- 数据一团糟：客户数据、订单数据、库存数据无法统一管理和分析。
【我的解决方案 & 项目目标】
基于以上痛点，我为王总规划的，不是一个功能大而全的复杂商城，而是一个小而美的珠宝展示与交易小程序。
它的核心目标是：
- 商品展示模块：要有高清轮播图、详细参数、图文详情，让每一件珠宝都能闪耀其光芒。💎
- 用户中心模块：实现微信一键登录，方便用户管理自己的信息和订单。
- 购物车与订单模块：提供流畅的加购、下单体验，并能生成清晰的订单记录。
- 后台管理系统（V1.0简化版） ：先实现最基础的商品上架、下架和订单查看功能。
这个项目，对于传统开发团队来说，可能需要产品经理、UI设计师、前端、后端、测试，至少2-3周的工作量。
而我的挑战是：作为一名“ AI****加持”的独立开发者，如何在一周左右的时间里，从0到1，完成这个项目的核心功能开发。
这，就是我这场实战的起点。
2. 我用了哪些AI工具？（我的“神仙”队友们）
单打独斗的时代已经过去，现在是“人机协同”的时代。
想完成这个挑战，我必须组建一个强大的“虚拟团队”。我的团队成员如下：
【总司令（我本人）：小虎】 🧠
- 角色：项目经理、产品经理、架构师、首席提问官。
- 职责：定义需求、设计系统架构、拆解任务、向AI下达指令、审查代码、拍板决策。记住，AI是执行者，你才是大脑。
【主力程序员：CodeBuddy（国际版）】 💻
-
平台介绍：这是一款AI原生的代码编辑器，你可以把它想象成一个内置了“最强大脑”的VSCode。它不是一个插件，它本身就是一个为AI编程而生的集成开发环境（IDE）。
-
内置模型：我主要使用了它集成的三大模型：
- Claude 4.0 (积分系数2.0)：逻辑推理能力强，适合做系统设计和复杂逻辑的梳理。
- GPT-5 (积分系数0.7)：本次实战的****MVP ！ 代码生成质量极高，又快又准，关键是积分还便宜，性价比之王！
- Gemini 2.5 Pro (积分系数1.05)：表现中规中矩，我主要用它来做交叉验证，当GPT-5卡壳时，换个“人”问问。
【首席顾问：CodeBuddy（国际版）计划模式和增强提示词功能】 📚
- 角色：我的高级技术顾问。
- 职责：在项目启动初期，我用它来做高阶的技术选型和架构探讨。比如，我会问它：“我是一个独立开发者，想快速开发一个商城小程序，请帮我分析一下使用原生小程序、Taro、Uni-app的优缺点，并推荐最适合我的技术栈。”，增强提示会补全我的问题，计划模式的回答逻辑清晰，旁征博引，能帮我从更高维度做出正确决策。
【版本****管理员 ：Git & GitHub 】 🗂️
- 角色：我的“后悔药”和“时光机”。
- 职责：负责记录我每一次的代码修改。这一点至关重要，后面我会用血泪教训告诉你为什么。
【数据库检察官： SQLite ****CLI 】 🔍
- 角色：数据库的“X光机”。
- 职责：当我需要快速查看数据是否正确写入数据库时，用它比让AI写一堆
console.log调试代码要高效100倍。
我的工作流是这样的：
- 用CodeBuddy国际版计划模式做高阶规划，用增强提示词功能来让对话更专业
- 在CodeBuddy里，把大任务拆解成小任务，用GPT-5作为主力模型生成代码。
- 每完成一个独立的小功能，立刻使用Git进行版本保存。
- 遇到数据库问题，使用SQLite CLI进行快速排查。
- 如果GPT-5陷入死循环，就切换到Claude 4.0或Gemini 2.5 Pro换个思路。
- 全程，我作为“总司令”，牢牢把控着项目的方向和质量。
3. 操作流程是怎样的？（小白也能看懂的“造物”之旅）
万字长文，无法把每一行代码都贴出来。
但我会把关键的步骤和思路，用最通俗的语言给你讲清楚，让你看到一个项目是如何在AI的帮助下，从无到有“生长”出来的。
第一阶段：画图纸（1-2小时）
万丈高楼平地起，靠的是一张好图纸。写代码也一样，这个“图纸”就是系统架构和数据库设计。
我打开计划模式，发送了我的第一个 “奠基级Prompt” ：
★
“你好，CodeBuddy。我是一名有多年IT经验但近期刚重拾编程的开发者。我准备用AI工具为朋友开发一个珠宝商城微信小程序。请你扮演一位资深的软件架构师，为我提供一套完整、简洁、易于实现的技术方案。
项目需求如下：
- 前端：商品列表、商品详情、购物车、用户中心、下单。
- 后端：商品管理、订单管理。
- 技术要求：前后端分离，技术栈要对独立开发者友好，方便快速迭代。
请为我提供：
- 推荐的前后端技术栈，并说明理由。
- 项目的核心文件目录结构。
- 数据库设计，请用Markdown表格形式，列出所有需要的表（如用户表、商品表、订单表等）以及每个表的关键字段和数据类型。”
”
为什么这个Prompt很关键？
因为它不是简单地问“怎么做”，而是设定了角色（架构师）、明确了需求、限定了输出格式。
这样的提问，能最大程度激发AI的“专业能力”。
几秒钟后，Claude给了我一份堪称完美的“施工图”：
- 技术栈：推荐使用
Taro(一套遵循React语法规范的多端开发框架，写一套代码可以编译成小程序、H5等) +Node.js(使用Express框架) +SQLite(轻量级数据库，无需复杂配置，对小型项目极度友好)。这个组合简直是为我量身定做！ - 文件结构：清晰地列出了
client（前端）和server（后端）两个文件夹，以及内部的pages、components、services等标准结构。 - 数据库设计：给出了
users、products、cart_items、orders、order_items五张核心表的详细设计。
有了这张图纸，我心里就有底了。接下来，就是去CodeBuddy里“施工”。
第二阶段：打地基（1天）
我打开CodeBuddy，新建了一个项目，然后把“施工图”交给了我的主力程序员——GPT-5。
第一步：搭建项目骨架
我直接在CodeBuddy的聊天框里输入：
★
“根据我们之前确定的技术栈（Taro + Node.js + SQLite），请帮我初始化整个项目。
”
创建miniprogram和server两个目录，并分别在其中搭建好基础的Taro和Express项目框架。”
CodeBuddy的Craft模式（自动执行模式）启动，终端窗口里代码飞速滚动，几分钟内，一个标准的项目骨架就搭建好了。
这在过去，至少需要我花半天时间去查阅各种文档、安装各种依赖。
第二步：创建数据库和表
我又对它说：
★
“在
server目录下，初始化SQLite数据库，并根据我们设计的五张表（users, products, cart_items, orders, order_items），生成创建这些表的SQL语句，并执行它们。””
GPT-5不仅生成了SQL，还写了一个database.js的初始化脚本。
我只需要在终端运行node database.js，数据库和表就都建好了。
第三步：实现用户注册与登录
这是打通前后端的第一个关键节点。我把它拆解成更小的任务：
- 后端任务：“请为我编写用户注册和登录的API接口。注册接口需要对密码进行加密处理，登录接口需要验证用户信息并返回一个token。”
- 前端任务：“请用Taro创建一个用户登录页面，包含输入框和按钮。点击登录按钮时，调用后端的登录接口，成功后将token保存到本地存储，并跳转到首页。支持微信一键登录。”
这个过程，CodeBuddy展现了它强大的能力。
它能同时理解前后端的代码，并确保它们之间的接口调用是匹配的。
当我把前后端的代码文件都打开时，它甚至能在我修改了一个文件的代码后，智能地提示我另一个关联文件也需要修改。
当我在微信开发者工具里，成功登录并看到首页的那一刻，我知道，这个项目的“地基”已经打牢了。🚀
第三阶段：盖楼层（3-4天）
这个阶段，就是不断重复“拆解任务 -> 提问 -> 生成代码 -> 调试 -> Git提交”的循环。
比如，开发“商品列表页”：
- 我：“GPT-5，我们需要一个商品列表页。请先帮我设计一下后端API，用于分页获取商品数据。”
- GPT-5：生成
/api/products接口代码。 - 我：“很好，现在帮我用Taro编写前端页面，调用这个接口，并用卡片的形式把商品展示出来，每张卡片包含商品图片、名称和价格。”
- GPT-5：生成
product_list.jsx页面代码。 - 我：（在开发者工具里预览）“样式有点丑。帮我优化一下卡片样式，加上阴影，图片做成圆角，价格用红色突出显示。”
- GPT-5：生成更新后的CSS代码。
购物车、商品详情、下单……所有的功能，都是这样一层一层“盖”起来的。
在这个过程中，我更像一个“包工头”，不断地给AI工人分配任务、验收成果，而不是亲自去搬砖。
第四阶段：精装修（1-2天）
当核心功能都完成后，剩下就是一些“精装修”的活儿。比如：
- 统一全局样式：“请帮我定义一套全局的CSS变量，包括主题色、字体大小、边框圆角等，并应用到所有页面。”
- 增加加载动画：“在每次请求API时，显示一个加载中的提示，完成后隐藏。”
- 处理异常情况：“当网络错误或服务器返回500时，前端应该给用户一个友好的提示，而不是页面崩溃。”
这些细节，极大地提升了用户体验。AI在处理这些标准化的“装修”工作时，同样得心应手。
经过一周多的奋战，小程序的雏形终于诞生。
王总在手机上点开预览时，眼神里充满了惊喜。那一刻，所有的辛苦都值了。
4. 踩了哪些坑？有什么技巧？（全文核能高爆区！）
好了，前面讲的都是“光明面”。现在，我们来聊聊那些让我“怀疑人生”的“至暗时刻”。
这部分内容，请逐字阅读，因为你未来90%的时间，都会花在和这些“坑”作斗争上。
坑1：黑匣子作业——没有进度记录 🤦♂️
【事故现场】
项目第二天，我上午吭哧吭哧写了3个小时，实现了商品详情页的大部分功能。
下午出门办了点事，晚上回来再打开CodeBuddy，忘了让AI读取项目进度和信息，就直接指挥AI开始工作了。
【血泪教训 & 避坑指南】
因为没有让AI先了解项目进度，CodeBuddy完全不管之间我们定好的架构和流程，自己瞎写一气，把不属于架构里的东西都带进来了，为此我花了很大的力气才把AI乱改的东西给还原。
-
方法：一定记得让AI读取项目进度和记录进度。
-
操作：
- 每天开始工作前，让AI读取项目进度，比如：
请读取项目的进度，评估代码的质量。 - 每次准备关闭电脑前，记得让AI写下当前做到了哪一步，遇到了什么问题，明天的计划是什么。
- 每天开始工作前，让AI读取项目进度，比如：
-
效果：第二天打开电脑，让AI第一时间读取，AI就化身为最聪明的程序员给你干活。
坑2：AI的“金鱼记忆”——上下文遗忘 🐠
【事故现场】
这是我和AI协作时，遇到的最大、最频繁的坑。
在开发订单模块时，我和GPT-5连续交互了两个多小时。一开始，它完全记得我们定义的订单表（orders）有user_id、total_price、status等字段。
但聊着聊着，我让它创建一个“查询用户历史订单”的功能时，它生成的代码里，赫然写着SELECT * FROM user_orders WHERE customer_id = ?。
它自己编了一张****user_orders表，还把user_id改成了customer_id ！
这点上，CodeBuddy不像Claude code的人性化，在上下文窗口快满时，CodeBuddy并不会给你一个明确的提示。
它就那么悄无声息地“忘了”，然后开始自由发挥。
【血泪教训 & 避坑指南】
你必须把AI当成一个记忆力只有7秒的“金鱼”，时刻提防它“失忆”。
- 技巧1：定期“唤醒记忆” 。每隔一段时间，或者在开始一个新功能前，主动把核心信息“喂”给它。比如，我会把数据库设计的Markdown表格，重新发给它，并说：“请记住，这是我们项目的核心数据库结构，接下来所有的操作都要严格遵守它。 ”
- 技巧2：善用Chat与Craft模式。CodeBuddy有两种模式。Craft模式是让AI拿到指令后放飞自我、一顿操作。Chat模式是它会先告诉你它准备怎么做，等你确认后，再执行。
- 技巧3：拆分长对话。不要指望一个对话窗口能帮你盖起一栋楼。完成一个大模块后，就新开一个聊天窗口，把这个模块的核心代码作为“前情提要”贴进去，再开始新的开发。
坑3：过度信任的“甩手掌柜”——放任AI 🤯
【事故现场】
初期，我对AI的能力惊为天人，觉得它无所不能。有一次，我给了它一个模糊的指令：“帮我优化一下购物车的逻辑，让它更健壮。” 然后我就去泡了杯茶。
回来一看，傻眼了。CodeBuddy的Craft模式，像一个过度热情的实习生，不仅改了购物车的代码，还“自作主张”地把一些全局变量里，它认为“不合理”的代码也给改了。
结果就是，购物车功能是“健壮”了，但其他相关的功能，比如商品无法添加到购物车，用户也无法正常登录了。我花了整整一个下午，去收拾这个“烂摊子”，比我自己重写一遍还累。
【血泪教训 & 避坑指南】
永远不要给AI模糊的****指令 ，永远不要彻底放手！
- 指令****要具体：不要说“优化一下”，要说“请在用户添加重复商品到购物车时，将数量加1，而不是新增一条记录。请只修改
cart_controller.js这个文件。” 指令越精确， AI****犯错的概率越低。 - 小步快跑，及时验证：让AI每写一小段代码，你就立刻去运行、去测试。千万不要等它写完一个完整的大模块再去测，那样一旦出问题，就是“屎山”级别的灾难。
坑4：裸奔的危险——忽视Git版本管理 😱
【事故现场】
这是我犯下的最愚蠢，也是最惨痛的错误。
项目第三天，我为了图省事，一整天都没做git commit。
傍晚时，小程序的一个核心功能突然全面崩溃。
我确信是下午的某次修改导致的，但我完全不记得改了哪里。
我试图让AI帮我修复，结果AI在错误的道路上越走越远，代码被改得面目全非。
那一刻，我真的想砸电脑。一整天的心血，付诸东流。
我唯一的选择，就是删掉所有代码，回到前一天用Git保存的版本，重做！
【血泪教训 & 避坑指南】
朋友们，请把这句话刻在你的DNA里：在AI编程时代，Git的重要性被放大了100倍！
-
为什么？ 因为AI生成代码的速度太快了！过去程序员一天写的代码量，AI可能半小时就搞定了。这意味着，你犯错和制造混乱的速度也同样被放大了100倍。
-
黄金法则 ：高频提交（High-Frequency Commits）
- 每完成一个小功能点，立刻**
git commit** 。 哪怕只是改了一个按钮的颜色。 - 在进行任何有风险的大改动前，必须**
git commit** 。 - 每天下班前，检查一下，必须**
git commit** 。
- 每完成一个小功能点，立刻**
-
把Git当成游戏的“存档点” 。这样，无论你把游戏玩得多“崩”，你总能读档回到上一个安全的状态。
坑5：一个“AI”的独角戏——陷入思维定势 🤔
【事故现场】
有一个bug，是关于小程序里登录成功后个人中心刷新数据的问题。我把问题抛给GPT-5，它给了一个解决方案。我试了，不行。
我又问，它调整了一下，再给一个方案。我又试了，还是不行。
来来回回折腾了快两个小时，GPT-5就像卡壳的复读机，始终在那几个相似的解决方案里打转。它陷入了自己的“思维定势”。
【血泪教训 & 避坑指南】
不要把宝全押在一个AI模型上。要学会让AI“结对编程” 。
- 交叉验证：当一个AI无法解决问题时，立刻把同样的问题和代码，换一个AI编程工具。我把那个刷新问题，扔给了Claude code。Claude code从一个完全不同的角度给出了一个解决方案，一次就成功了！
- 组建你的“ AI****顾问团” ：把GPT、Claude、Gemini都当成你的顾问。遇到难题，就“开个会”，听听各位顾问的意见。
坑6：手无寸铁的肉搏——忽视外部工具 🛠️
【事故现场】
在调试后端往数据库写数据的逻辑时，我反复确认不了数据到底有没有成功写入。我的笨办法是，让AI在代码里加各种console.log(result)，然后在终端里看打印结果。
没过多久，我的后端代码里就塞满了各种临时的、乱七八糟的调试语句，删都删不干净，严重污染了代码。
【血徒教训 & 避坑指南】
AI虽强，但它不能替代一切。磨刀不误砍柴工，一些经典的小工具能让你的效率指数级提升。
- 学会使用数据库****命令行工具：比如我这次用的
SQLite CLI。我只需要在终端里敲一行sqlite3 database.db "SELECT * FROM products;"，就能立刻看到products表里的所有数据。比让AI写一堆调试代码，快10倍，而且代码库永远保持干净。 - 类似的工具还有：Postman/Apifox（用于API接口测试）、VSCode里的一些高亮和格式化插件等。花半小时学会它们，能为你省下几十个小时的“肉搏”时间。
一些关于CodeBuddy的独家技巧
除了上面这些通用的大坑，针对CodeBuddy这个工具，我也总结了几个独家“薅羊毛”和避坑技巧：
- GPT-5才是真香：别迷信最贵的Claude 4.0（积分系数2.0）。在代码生成这个场景下，GPT-5（积分系数0.7）的性价比是断层式领先。同样的工作，花销只有三分之一。
- 公测期“无限积分”大法：目前CodeBuddy公测期，新邮箱注册就送500积分，每天还送50。付费用户送1000，每天送100。功能上差别不大。万一积分不够用了，你懂的…… 😉 趁着公测期，赶紧薅。这个“漏洞”以后肯定会堵上。
- 内置源码管理器的“陷阱” ：CodeBuddy自带一个源码管理器。有一次，我在
git commit之前，手滑点了一下它的“提交”按钮。结果，它用一个旧的缓存版本，把我辛辛苦苦写的新代码给覆盖了！而且这个操作无声无息，我不知道，还直接git push了上去。等我发现时，一天的活儿全白干了。结论：永远使用你熟悉的Git命令行或VSCode的Git插件，谨慎使用不熟悉的内置工具！
5. 效果如何？（数据说话，AI到底有多猛？）
复盘了这么多坑，那AI编程到底值不值得？我们用数据说话。
-
开发效率：
- 传统模式：以我过去的经验，这个项目如果我自己手敲，从零开始，考虑到技术生疏和查阅文档的时间，至少需要15-20个工作日。
- AI****协同模式：我实际花费了大约8个工作日，就完成了核心功能的开发和调试。效率提升了约150% 。
-
代码量：
- 整个项目（前后端）核心代码量大约在40000行左右。
- 我估算，其中至少有90%的代码是由AI直接生成的。我的工作，更多的是那10% 的定义、指导、联调和修复工作。
-
时间节省：
- 如果按照节省了10个工作日，每天8小时计算，相当于节省了80个小时的纯“搬砖”时间。
- 这80个小时，我没有浪费在记忆API语法、解决拼写错误上，而是全部投入到了项目架构、业务逻辑和用户体验这些更高价值的思考上。
-
带来的收益：
- 对朋友王总：他即将拥有自己品牌的第一个线上商城，能极大地提升品牌形象和运营效率。这是一个从0到1的质变。
- 对我自己：
- 技能验证：这个项目，是我从“学习AI编程”到“会用AI编程”的里程碑。它给了我无与伦比的信心。
- IP****赋能：我不再只是一个讲AI理论的博主，我成了一个能用AI交付真实商业项目的开发者。这篇文章，就是我最好的“作品集”和“信任状”。
- 商业机会：已经有其他朋友看到我的小程序后，来咨询定制开发的可能性了。这为我开辟了一条全新的、高价值的变现路径。
结论： AI****编程不是让你失业，而是让你从一个“码农”，进化成一个“建筑师”。 🏗️
6. 下一步怎么优化？
这个项目只是一个V1.0版本，还有巨大的优化空间。
-
项目本身的优化：
- 支付功能：集成微信支付，形成交易闭环。
- 后台系统：开发一个功能更完善的Web后台，方便王总自己管理商品、订单和客户，而不是依赖我操作数据库。
- 营销功能：增加优惠券、会员积分等功能。
-
我个人工作流的优化：
- 构建我的“Prompt库” ：把这次项目中用到的那些效果特别好的“神级Prompt”整理起来，形成我自己的SOP。下次再做类似项目，可以直接调用，效率更高。
- 深化学习：继续在行动家加强营里学习更复杂的AI编程技巧，比如AI辅助的自动化测试、AI辅助的性能优化等。
- 探索****AI Agent：尝试用AI Agent来自动化处理一些重复性的开发任务，比如让一个Agent专门负责写后端API，另一个Agent专门负责写前端页面，而我来做总调度。
7. 给其他圈友一句建议
如果只能给对AI编程感兴趣的朋友一句建议，那一定是：
不要只停留在“看”和“想”，立刻、马上，动手去“造”一个东西，哪怕它只是一个最简单的“Hello World”网页。
AI编程这项技能，就像游泳。你看再多的教学视频，也学不会。
只有当你真正跳进水里，呛几口水，扑腾几下，你才能找到感觉。
你的第一个项目，不需要完美，但必须完成。
完成它，你获得的将不仅仅是一个作品，更是驾驭AI、创造价值的底层自信。
写在最后
从浙大计算机系毕业，到在大厂打拼，再到自己创业，我与代码打了半辈子交道。
我曾以为，我的编程生涯早已随着公司的关闭而画上了句号。
但AI，让这位老兵的武器库，瞬间升级成了“未来装备”。
我不再需要和年轻人比拼记忆力和体力，我可以把我过去二十多年积累的系统设计经验、项目管理经验、对商业逻辑的理解，通过AI这个“超级放大器”，转化为实实在在的生产力。
这，或许就是时代给像我这样的人，最好的礼物。🎁
如果你对我的珠宝小程序项目细节感兴趣，或者你也希望用AI为你的IP或企业，打造一个专属的赋能工具，但又不知从何下手，欢迎在评论区留言，或者直接加我微信聊聊。
让我们一起，在这波澜壮阔的AI时代，成为那个手握方向盘的船长。
想，全是问题；干，就完了！ 💪
更多阅读：
- [CodeBuddy实战：小白8个步骤搞定程序部署到云服务器，附AI编程提示词+保姆级教程]
- [CodeBuddy实战：我用一场对话，化解了云服务器的“暴力破解”危机]
- [【CodeBuddy实战】一个AI编程提示词，我打通了公众号文章到RPA自动发送的“最后一公里”]
- [CodeBuddy实战：拆解一个真实商业项目的全过程【第一集】]
- [CodeBuddy使用界面全解析：第一次打开该怎么看]
- [70后大叔硬核独白：我为什么决定死磕腾讯CodeBuddy日更一年]
- [【全集】CodeBuddy新手从0到1，保姆级AI编程指南，万字长文，建议收藏]
- [揭秘！CodeBuddy的灵魂文件CODEBUDDY.md是如何诞生的？一切从/init开始。]
- [90%的代码让AI写是什么体验？我用腾讯CodeBuddy玩了一整天，结果…]
- [腾讯版Claude Code来了！老程序员的AI新玩具：CodeBuddy CLI初体验]
Hey，大家好！我是小虎，浙江大学计算机本硕，专注AI编程。
每天2条朋友圈，分享AI编程干货。（很多不方便公开讲的都在朋友圈里）
