一名设计师在两次尝试 AI 编程失败后，通过转变思路最终成功开发并上架了一款微信小程序。核心的转变在于不再让 AI 从零开始凭空创造，而是采用了一种更具结构性的方法：首先，让 AI 获取真实的有效数据；其次，基于数据进行界面设计；最后，将复杂的开发任务拆解成多个小步骤，在不同的对话中与 AI 协作。 这种方式将 AI 定位为可控的辅助工具，显著提升了开发效率和项目的成功率。
从屡次失败到找到方向
作为一名怀揣产品梦的用户体验设计师，最初尝试自学编程时，很快就被网络请求、数据库等超出认知范围的技术难题劝退。后来，AI 编程工具的兴起带来了新的希望，但结果依然是失败。
并没有像各个自媒体大佬那样两个小时作出一款上架赚几十万的app。
多次碰壁后，作者决定以“随便玩玩”的心态进行第三次尝试，目标是制作一个《杀戮尖塔2》的卡牌图鉴小程序。他像许多人一样，直接向 AI 下达指令：“给我做一个杀戮尖塔2的卡牌图鉴小程序”，结果 AI 完全是在“瞎编”内容，根本无法使用。
转折点：改变与 AI 的协作方式
在与朋友交流后，作者意识到问题的关键：不是 AI 不行，而是自己的使用方法错了。
既然 AI 给你的数据是瞎编的，你可以去找正确的数据让它来做啊。
这个建议点醒了他。AI 无法无中生有，但可以处理明确的任务。既然 AI 无法创造准确的数据，那么可以让它去获取数据。
成功的关键步骤
作者调整了策略，将整个开发流程拆分为几个清晰可控的阶段，事情开始变得简单。
第一步：先搞定真实数据
作者让 AI 爬取了一个游戏攻略网站的公开数据。由于这是一个目标明确的单线程任务，AI 成功地生成了一个包含所有卡牌信息的 JSON 文件。拥有了真实、结构化的数据，整个项目的基础变得坚实可靠。
第二步：先设计，再开发
作为一名设计师，作者发挥了自己的专业优势。他没有直接进入代码阶段，而是要求 AI 根据已有的数据结构，先生成小程序的设计稿。
- AI 产出了一套看起来相当不错的设计方案，甚至包含了设计系统。
- 这一步让一切开始变得可控。 在不涉及真实代码的情况下，可以轻松地修改页面样式或调整数据呈现方式，大大降低了后续开发的沟通成本和不确定性。
第三步：进入正式编程
有了充足的前期准备——正确的数据结构和清晰的流程样式——真正的 AI 编程阶段异常顺利。小程序几乎从一开始就可以正常运转，后续的调整和查错也变成了更有条理的细节优化工作。
重要的技巧与总结
在整个过程中，一个非常重要的技巧是 不要在一个对话里做完所有任务。作者为数据爬取、页面设计、功能开发等不同环节开启了独立的对话。这样做可以避免上下文信息过多，导致 AI 无法理解指令。
最终，这种新的协作方法被证明是行之有效的。总结下来，核心要点包括：
- 提供真实数据： 不再让 AI 从零开始凭空创造，而是给它明确的素材。
- 先做设计： 在编码前，根据数据结构生成清晰的设计方案，确保方向正确。
- 拆分任务： 将复杂的开发过程分解为多个简单、独立的小步骤。
- 多开对话： 为每个独立任务开启新的对话，保持 AI 的专注，避免上下文混乱。