产品经理叛逃记：我用 Claude Code 两个月手搓了三个产品

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产品经理叛逃记：我用 Claude Code 两个月手搓了三个产品

不会写代码的产品经理，用 AI 把自己变成了全栈

前言：一个「不会写代码」的产品经理

先交代背景。

我是一个产品经理，工作七八年了。画过无数原型，写过几百页 PRD，和程序员吵过架也喝过酒。

但我不会写代码。

准确说，我会一点点。能看懂 Python 语法，能改几行 CSS，能写简单的 SQL 查询。但要从零搭一个完整的产品？门都没有。

直到 Claude Code 出现。

两个月时间，我用它从零做了三个产品：

产品类型技术栈状态
SoloMD桌面应用Tauri 2 + Vue 3已上线
StoryAlterWeb 平台Next.js + Supabase已上线
此章Web 应用Next.js + PostgreSQL已上线

不是 Demo，是真正可用的产品。有用户，有反馈，在持续迭代。

这篇文章，我想分享这个过程中的真实体验：一个产品经理如何用 AI 工具，完成了从「有想法」到「能实现」的跨越。

第一章：为什么要自己做？

找人开发的痛

产品经理最大的痛苦是什么？

有想法，但做不出来。

每次有一个 side project 的念头，摆在面前的选择：

  1. 找外包：贵（几万起步），沟通成本高，质量不可控
  2. 找朋友：欠人情，进度不可控，需求变更就是友尽
  3. 找技术合伙人：最理想，但人家为什么要和你合作？
  4. 学编程：学了三年 Python，还是只会写爬虫

每一条路都走过，每一条都撞过墙。

AI 编程的曙光

2023 年开始，AI 编程工具越来越成熟。我尝试过 GitHub Copilot、Cursor、各种 GPT 插件。

有用，但不够。

这些工具更像是「增强版自动补全」—— 你得先知道要写什么，它帮你补全代码。对于不会编程的人来说，你连「要写什么」都不知道。

直到 2024 年底，我遇到了 Claude Code。

第二章：Claude Code 有什么不同？

不是补全，是对话

Claude Code 和其他 AI 编程工具最大的区别：它是一个完整的 Agent，不是一个补全工具。

你可以这样和它对话：

我想做一个 Markdown 编辑器，支持所见即所得，
打包体积要小于 20MB，支持 Windows/Mac/Linux。
帮我选择技术栈并搭建项目。

它会：

  1. 分析需求
  2. 推荐技术栈（Tauri 2 + Vue 3 + CodeMirror 6）
  3. 解释为什么这样选
  4. 创建项目结构
  5. 写出第一版代码
  6. 告诉你怎么运行

这不是「写代码」，这是「做产品」。

它能做什么？

经过两个月的高强度使用，我总结出 Claude Code 的能力边界：

强项：

  • 搭建项目脚手架
  • 实现常规功能（CRUD、表单、API 调用）
  • Debug 报错信息
  • 重构和优化代码
  • 写测试用例
  • 解释复杂代码
  • 跨文件修改

弱项：

  • 复杂算法设计（需要更多引导）
  • 视觉设计（只能实现，不能创意）
  • 性能极致优化（能做到 80 分，剩下 20 分需要人工）

关键认知转变

用了几天后，我意识到一个关键点：

Claude Code 不是让你「学会编程」，而是让你「不需要学会编程也能做出产品」。

这两者的区别很大。

我现在依然不太懂 Rust 的生命周期，不太懂 React 的 Hooks 原理，不太懂 WebSocket 的底层实现。但我能用 Tauri 做桌面应用，能用 Next.js 做 Web 平台，能用 Supabase 做后端。

产品经理需要的不是「理解原理」，而是「达成目标」。Claude Code 让这件事成为可能。

第三章：三个产品的诞生

产品一：SoloMD（桌面应用）

需求起源：Typora 收费了，我需要一个轻量的 Markdown 编辑器

技术挑战：

  • 从未做过桌面应用
  • 不懂 Rust
  • 不懂 CodeMirror

与 Claude Code 的对话：

我：我想做一个 Markdown 编辑器，类似 Typora 的所见即所得模式。
    技术选型你来定，要求打包体积小于 20MB。

Claude：建议使用 Tauri 2 + Vue 3 + CodeMirror 6...
        [详细解释]
        需要我帮你创建项目吗？

我：好，创建项目。另外，「所见即所得」具体怎么实现？
    就是光标离开某一行后，Markdown 标记符号隐藏。

Claude：可以用 CodeMirror 的 Decoration 系统实现...
        [写出核心代码]
        我已经创建了 cm-live-preview.ts 文件。

我：运行报错了：Cannot find module '@lezer/markdown'

Claude：需要安装依赖，执行 npm install @lezer/markdown...
        [修复问题]

就这样，一个来回一个来回，SoloMD 从无到有被「聊」出来了。

开发周期：3 周（业余时间）

核心学习：

  • Tauri 的前后端通信机制
  • CodeMirror 6 的扩展系统
  • Rust 的基础语法（被动学会的）

产品二：StoryAlter（AI 写作平台）

需求起源：我自己写网文，发现现有 AI 写作工具都很「泛」，不懂我的风格

核心 feature：

  • 训练「写作分身」，学习用户风格
  • 智能大纲生成
  • 章节自动续写
  • 角色卡管理
  • BYOK（Bring Your Own Key）模式

技术挑战：

  • 多 AI 提供商适配（OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek…）
  • 流式输出
  • 复杂的状态管理
  • 数据库设计

关键对话：

我：我需要支持 7 个 AI 提供商，用户可以切换。
    每个提供商的 API 格式不一样，怎么设计？

Claude：建议使用适配器模式...
        [画出架构图]
        [创建 providers/ 目录结构]
        [实现各个适配器]

我：流式输出在前端怎么处理？我要一个字一个字显示。

Claude：使用 Server-Sent Events (SSE)...
        后端：[代码]
        前端：[代码]
        CSS 打字机效果：[代码]

开发周期：4 周

核心学习：

  • Next.js App Router
  • Supabase 的 Row Level Security
  • 流式响应处理
  • Prompt Engineering（这个是产品经理的老本行了）

产品三：此章（人生决策平台）

需求起源：朋友总找我帮忙分析人生选择，我想把这个过程产品化

核心 feature：

  • 3 分钟建立个人档案
  • 多维度决策分析
  • What-If 场景模拟
  • 决策日志追踪

技术挑战：

  • 复杂的对话流程设计
  • 长上下文记忆
  • 数据可视化

这个产品让我学会的一件事：

在做「What-If 场景模拟」功能时，我最初的想法是让 AI 一次性输出所有可能的路径。结果输出太长，用户根本看不完。

我问 Claude：

我：输出太长了，用户体验不好。有什么办法？

Claude：建议改成交互式的决策树...
        用户选择一个分支 → 展开该分支的后续发展 → 再选择...
        这样用户有参与感，信息也更聚焦。

        [给出实现方案]

这不只是技术方案，这是产品方案。

Claude Code 有时候比我这个产品经理还懂用户体验。

开发周期：3 周

第四章：真实的工作流

我的日常开发流程

6:00  起床，打开 Claude Code
6:30  描述今天要做的功能
7:00  Claude 完成第一版，我开始测试
7:30  发现 bug，粘贴报错信息
7:45  修复完成，继续下一个功能
9:00  出门上班

      ...白天正常工作...

21:00 下班回家
21:30 继续开发，review 早上的代码
23:00 睡觉

周末会多花几个小时。

有效的对话技巧

用了两个月，我摸索出几个高效使用 Claude Code 的技巧：

1. 先描述「是什么」，再描述「怎么做」

❌ 不好的提问：

帮我写一个函数，接收用户输入，然后调用 OpenAI API，
把结果存到数据库，再返回给前端。

✅ 好的提问：

我要做一个「AI 对话」功能：
- 用户在输入框输入问题
- 系统调用 AI 生成回答
- 回答要流式显示（打字机效果）
- 对话历史要保存

请帮我设计并实现这个功能。

2. 报错就粘贴完整信息

Claude Code 读取报错信息的能力很强。不要尝试自己解读错误然后描述给它，直接粘贴完整的堆栈信息。

3. 说「我不懂」

你刚才写的代码里用了 useCallback，这是干什么的？
为什么这里要用？不用会怎样？

它会耐心解释，而且解释得比大多数文档清楚。

4. 让它画图

帮我画一下这个功能的数据流向图。

它会用 ASCII 或 Mermaid 画出来，对于理解系统架构很有帮助。

5. 定期让它 review

review 一下 src/components/ 目录下的代码，
有什么可以优化的地方吗？

它经常能发现我没注意到的问题。

我踩过的坑

1. 过度依赖，不做思考

最开始我会让 Claude 做所有决策：技术选型、架构设计、UI 布局。结果做出来的东西「能用但平庸」。

后来我学会了：产品决策自己做，技术实现让 AI 做。

「用户需要什么」是我来判断的，「代码怎么写」是 Claude 来执行的。

2. Context 太长，它会「失忆」

一个会话里聊太久，Claude 会忘记之前说过的话。

解决方案：

  • 重要的信息写到 CLAUDE.md 文件里
  • 新开会话时先让它读取项目结构
  • 复杂任务拆成多个小任务

3. 不 review 就上线

Claude 写的代码大多数时候是对的，但不是 100%。我有几次没仔细看就部署，上线后才发现 bug。

现在的习惯：

  • 关键逻辑必须逐行读
  • 涉及钱和用户数据的代码，double check

第五章：这意味着什么？

对产品经理的影响

短期：多了一个强力工具，可以做 MVP 验证、写 Demo、理解技术实现。

长期：「产品经理」和「独立开发者」的边界正在模糊。

以前，产品经理的价值是「需求翻译」—— 把用户需求翻译成程序员能理解的 PRD。

未来，产品经理的价值是「需求实现」—— 直接把用户需求变成可用的产品。

不是每个产品经理都需要这样做，但这条路已经存在了。

对程序员的影响

我用 Claude Code 做了三个产品，但这不意味着「程序员要失业了」。

实话说，这三个产品的代码质量，比不上一个有经验的程序员手写的。能用，但不够优雅。性能够了，但不够极致。

Claude Code 降低的是「从 0 到 1」的门槛，不是「从 1 到 100」的天花板。

真正复杂的系统、高性能的要求、创新性的架构，依然需要人类程序员。

对创业的影响

这才是我最兴奋的地方。

以前，一个想法从「有」到「验证」，需要：

找人 → 沟通 → 开发 → 测试 → 上线
（耗时 1-3 个月，花费 3-10 万）

现在：

自己做 → 上线
（耗时 1-3 周，花费 API 费用几十美元）

验证想法的成本，降低了一个数量级。

这意味着你可以更大胆地尝试。失败了？就失败了，损失的只是业余时间和几十美元。

我的三个产品，可能有的会成功，有的会失败。但至少我验证了它们，而不是让它们永远停留在「想法」阶段。

第六章：给想尝试的人

你需要什么？

  1. 一个具体的问题想解决：不是「我想学编程」，是「我想做一个 XX 来解决 XX 问题」
  2. 基础的计算机素养：会用命令行、会翻墙、会读英文文档
  3. 耐心：第一个项目会很慢，很多概念需要边做边学
  4. 几十美元：Claude Pro 订阅（$20/月）+ API 费用

推荐的起步路径

第一周：做一个静态网站

  • 用 Astro 或 Next.js
  • 部署到 Vercel
  • 学会基本的前端概念

第二周：加上后端

  • 接入 Supabase 或 Firebase
  • 实现用户注册登录
  • 理解数据库基础

第三周：接入 AI

  • 调用 OpenAI API
  • 实现一个简单的对话功能
  • 理解 Prompt Engineering

之后：做你真正想做的产品

心态调整

不要想着「学会编程」，想着「做出产品」。

我到现在也不会手写 React 组件，不会手写 SQL 查询，不会手写 Rust 函数。但我做出了三个可用的产品。

知识可以在做的过程中积累，但做本身才是目的。

结语

两个月，三个产品。

回头看，最大的收获不是这三个产品本身，而是一种可能性的确认：

产品经理可以不依赖程序员，把想法变成现实。

这不是要取代谁，而是多了一种选择。

以前的选择：

  • 找人做
  • 不做

现在的选择：

  • 找人做
  • 自己做
  • 不做

自由度增加了，可能性就增加了。

如果你也是一个「有想法但做不出来」的人，不妨试试。

相关链接

作者：智通 产品经理 / 独立开发者（新晋）

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