非程序员怎么用AI做产品？先从身边的问题做起

非程序员当然可以用AI做产品，但别一上来就想做一款功能齐全的App。更适合的起点，是把手头一个反复出现的麻烦解决掉：比如每天都要整理同类资料、客户总会问相同问题，或者一个操作步骤总让人卡住。先把其中一件事做成能用的小工具，比先画一张很大的产品蓝图更靠谱。

96AI增长圈这次分享的几个案例，走的都是这个路子。有人把日常管理流程搬到手机上，有人尝试通过语音完成建档，也有人因为车机软件总是装不上，做了一个检测设备信息的小工具。看起来做的东西不一样，但起点都很朴素：先把自己或身边人遇到的问题弄明白。

对刚接触淄博AI培训、又觉得编程离自己很远的人来说，这种方式更容易上手。AI能帮忙搭页面、写初步代码、改交互，但前提是你得先说清楚：到底想解决谁的什么问题。

96AI增长圈案例分享

先从一个老是要处理的问题里找

很多人一提做产品，就去看别人做什么、什么方向热。可方向越大，越容易下不了手。因为你还没想清楚：这个东西给谁用，他为什么要打开，它帮他省掉的是哪一步。

不如回头看看日常工作和生活里，那些已经让人烦过很多次的事情。销售总要从一堆客户记录里找重点跟进对象；行政反复催大家补同一类信息；客户每次咨询都要解释一遍服务流程；同一种设备总有人问能不能安装某个软件。这些事未必听起来新鲜，但如果它出现得足够频繁，就值得琢磨一下能不能换一种做法。

课程里的车机检测工具，就是从安装失败开始的。设备上显示的系统版本看着没问题，软件却怎么都装不上。后来在评论区里，讲师又看到不少人遇到相似情况，于是把“判断设备适配情况”单独做成了一个工具。

自己遇到的问题，不一定马上就是产品需求；但同类问题反复出现，就可以先试着做一个简单版本。

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“帮我做一个客户管理工具”听起来像是需求，实际上什么都还没确定。客户是谁、资料在哪、要筛什么、最后拿什么结果去用，都没有说清楚。AI拿到这样的描述，往往只能先给你一个看起来完整的页面。

动手前，先把几件事记下来就够了：

比如，“做客户管理工具”可以换成：“销售每天要找出超过三个月没联系的客户，第一版只要能从现有表格里筛出名单，并导出跟进清单。”这样一来，使用者、资料来源和结果都清楚了。

AI能帮你把需求变成页面和功能，但它不知道哪些事情在业务里更要紧。先把问题讲明白，AI才知道该从哪里帮。

不少产品不是做不出来，而是第一版背的东西太多。还没开始用，就已经加上登录、消息提醒、权限分级、数据看板和各种特殊情况。结果是讨论越来越长，真正能拿来试的东西却迟迟没有。

课程中的车机检测工具，第一步只做几件明确的事：读取设备信息，结合已有信息作出推定，再给出适配建议。它没有试图把所有设备问题都解决掉。另一个用于控制刷手机时间的个人应用，也只是围绕“设定额度、完成运动、换回使用时间”这一条路径展开。

第一版不需要面面俱到。能让使用者把原来那件麻烦事做完，并且知道结果有没有问题，就已经够了。功能以后可以慢慢补，前提是有人真的需要。

页面做出来后，别只看演示效果。演示用的资料通常整齐，现实里的表格和记录却没那么规矩：有人少填一列，有人把同一项内容写成两种说法，还有些历史数据根本对不上。很多问题，只有把平时在用的资料放进去，才会露出来。

第一轮测试不用找太多人。找一两位本来就在做这项工作的人，让他们按平时的方式试一次，再看三个地方：结果对不对、哪一步最别扭、还有哪些内容不得不手工补。美家网

如果用下来发现，大家偶尔才会碰到这个问题，或者每次都得人工重新判断大部分内容，那就没必要硬把它做下去。反过来，如果使用者能说出“这个地方省掉了我原来的一步操作”，就说明方向可能是对的。

根据反馈继续改，或者及时停下来，都是正常的产品过程。

如果这个工具后来不只是自己用，而是准备给团队一起使用，就要进一步梳理资料从哪里来、按什么规则处理、结果由谁核对。关于企业怎样从重复工作中挑选适合先做成工具的场景，可继续阅读：企业怎么用AI做实用工具？先把一个重复业务流程跑通。

AI能协助写代码和整理内容，但它不能替人承担业务判断。涉及客户资料、报价、合同、付款或内部数据时，测试前要先确认能不能使用，必要信息要做脱敏处理。

工具给出的结果也不能不加判断地直接对外使用。以课程中的检测工具为例，它提供的是基于设备信息作出的推定，具体是否兼容，还是要在实际设备上核对。做给别人用时，也要把当前版本能做什么、不能做什么写清楚，别让使用者把测试结果当成最终结论。

这些事情看上去琐碎，但早点说在前面，后面少很多误会。

不会写代码，能不能做出第一个小工具？

可以。你不一定要独自完成每个技术环节，但要能讲清楚使用者是谁、现在哪一步麻烦、希望得到什么结果。业务问题说得越具体，AI或协作开发者越容易接得住。

功能是不是越多越好？

不一定。第一版先把一件事跑通更重要。功能加得太早，很容易把测试拖慢，也很难看出用户真正需要的是哪一部分。

做出来后没人继续用，是不是白做了？

不算。至少你会知道这个问题没有想象中频繁，或者原来的处理方式比工具更顺手。这些判断，比一直停在想法阶段更有用。

非程序员用AI做产品，最重要的不是先给自己贴上“开发者”的标签，而是留意那些一直没有被处理好的小问题。挑一件出来，先做一个能试的版本，再听听使用者怎么说。96AI增长圈分享的这些尝试，也是在提醒大家：AI让动手变得容易了，但要不要继续做下去，还是得回到问题本身。