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- Phase 1 标记 100% 完成，Phase 2 标记 ACTIVE - Dev AI 工作台重写：8个任务入队 + 依赖关系图 - 一鸡多吃：6篇对外分享文章（项目缘起/框架思路/阶段复盘/3篇决策故事） - 新增 share-context Skill（内部文档→对外分享自动化） - P01 文档同步更新（需求/架构/接口定义） Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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# 项目缘起：为什么我要做一个 AI 错题本
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> 一个不会写代码的产品经理，用 AI 从零开发一个 App 的全记录。
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## 起点：一个做了很多年的梦
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我一直在做教育相关的事情。
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这么多年来，我见过太多学生被同一个问题困扰：**错题整理太痛苦了**。手抄错题、自己分类、凭感觉复习——每一步都在消耗学生的耐心。而传统错题本 App 呢？拍照 OCR 识别率低、分类粗糙、推荐随机。用一个学生的话说：「花了半小时录入，得到的分析和我自己翻两页书差不多。」
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我想做一个真正有用的错题本。但问题是：**我不会写代码。**
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过去这个想法就只能停留在想法。直到 AI 编程工具出现了。
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## 核心问题：AI 能写代码，但能做一个完整的产品吗？
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2025 年底开始，AI 编程工具层出不穷。Cursor、Copilot、Claude Code——它们能帮你写函数、修 bug、甚至生成整个页面。
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但我有一个更大的问题：**一个不会写代码的人，能不能靠 AI 从零做出一个能上线的产品？**
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这不仅是写几段代码的问题，而是：
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- 产品需求谁定？
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- 架构设计谁做？
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- 多个 AI 之间怎么分工？
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- AI 写的代码质量怎么保证？
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- 遇到 AI 解决不了的 bug 怎么办？
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我决定用自己当实验品，把这个过程完整记录下来。
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## 为什么选错题本
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除了个人情结，还有一个技术判断：
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**错题本是 AI 编程能力的最佳试金石。**
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它需要：
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- 前端（小程序 UI）——考验 AI 的 UI 还原能力
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- 后端（API + 数据库）——考验 AI 的架构能力
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- AI 集成（OCR + 分类 + 推荐）——考验 AI 调用 AI 的能力
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- 图像处理（拍照增强 + 笔迹去除）——考验 AI 的算法能力
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- 数据闭环（用户修正 → 反哺训练）——考验 AI 的系统设计能力
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能把这个项目做出来，基本上什么类型的 AI 编程任务都能覆盖了。
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## 1 人 + 3 AI：我的协作模式
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我给自己设计了一套「AI 团队」：
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| 角色 | 做什么 | 权限 |
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| **Arch AI**（Claude） | 架构设计、PRD、技术选型、决策记录 | 读写文档 |
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| **Dev AI**（Claude + Coze） | 写代码、数据库、API、前端页面 | 读写代码 |
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| **QA AI**（Coze 沙盒） | 自动化测试、回归验证 | 只读代码 |
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所有 AI 都听我指挥。我只负责三件事：**做决策、验结果、写分享。**
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这套模式的核心思想是：人类决定「做什么」和「为什么」，AI 负责「怎么做」。
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## 这个系列会记录什么
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1. **产品从零到一**：PRD 怎么写、架构怎么设计、决策怎么做
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2. **AI 协作的真实体验**：AI 什么时候好用、什么时候翻车、怎么让 AI 配合工作
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3. **技术选型的思考**：为什么选这个不选那个，每一个选择背后的权衡
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4. **踩过的坑**：AI 写的代码跑了但不对、架构设计推翻重来、旧方案合并的痛苦
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5. **数据和思考**：每个阶段的交付物、决策记录、经验教训
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这不是一个「AI 太强了帮我做了一切」的爽文。这是一个真实的、有成功有失败、有纠结有突破的开发记录。
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*下一篇：[框架设计思路](01_框架设计思路.md) — 为什么传统的项目文档结构对 AI 不友好*
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