大家好，我是Zack。

上个月有个朋友找我，说他用 AI 写了个记账工具，写了三遍都没法用。

我让他把跟 AI 的对话记录发我看看。翻完我发现，三遍对话加起来两万多字，他没说过一句「做成什么样算完」。

他每次就丢一句「帮我做个记账的小工具」，然后 AI 给什么他收什么，跑不起来就再改一轮。

这就是今天想聊的事：不会编程的人用 AI 做东西，卡住你的不是代码，是你没把「做成什么样」说清楚。

下面这套流程，是我现在带 completely 零基础的人走「从一句话需求到能跑的工具」用的，5 句话，每一句都有固定句式。

我原来的做法（也是大多数人现在的做法）

先说我自己的弯路。

去年我第一次让 AI 写小工具，流程是这样的：想到什么说什么，「做个压缩图片的脚本」。

AI 回我一坨代码，我复制、粘贴、运行，报错。

把报错贴回去，它改，再报错，再贴。

一个二十几行的小脚本，我这么来回贴了一个多小时。最后能跑了，但我完全说不清它做了什么，第二天想再跑一次，忘了怎么跑。

后来带别人做，我发现所有人踩的坑跟我一模一样，而且集中在三个地方：

三个坑加起来，一个本来 20 分钟能做完的小工具，普通人要耗一晚上，大多数人在第二、三个坑直接放弃。

换成的做法：5 句话，按顺序说

现在我的流程固定成 5 句话。这 5 句是有顺序的，乱序效果减半。

第 1 句：先给一个能跑的最丑版本

先给一个能跑的最丑版本。不要样式、不要登录、不要配置文件，跑起来就行。

这是开工第一句，目的是把「一次性要成品」的期待砍掉。

你一上来要完整的，AI 给你的多半是跑不起来的半成品——它会在你还没验证主流程的时候，就花大量代码在界面和配置上。

最丑版本先跑通，你立刻能确认方向对不对。方向错了，扔掉也不心疼。

第 2 句：说清「做成什么样算完」

做成这样算完：能输入金额、能存到本地、关掉再开数据还在。

三句话，每句一个可检查的动作。这一步是整个流程里最值钱的。

判断标准很简单：每一句里的每个词，你自己都知道怎么检查对不对。「好用」「智能」「美观」这种词全删掉，你没法检查它们。

我这句验收标准发出去之后，AI 给的东西「看着对但没法用」的情况明显少了。「没法用」的根源就一个：它不知道你要用到哪一步。

第 3 句：报错整段丢回去，附一句「下一步敲什么」

报错如下（整段粘贴）。我是 Mac，告诉我下一步敲什么命令。

两个细节：报错整段复制，别截图别手打；末尾那句「我是 Mac」是在帮它定位你的环境。

新手放弃，一半倒在装环境。版本不对、依赖装不上、报错一屏英文——这时候别自己扛，装环境这事 AI 比你熟。你唯一要做的就是别删减、别翻译，原样给它。

第 4 句：改不动了就重开一轮

改 A 坏 B 了。我们重新开始。我最初的需求是：（把第 1、2 句原样贴回）。

AI 写的代码来回改几轮之后会开始乱：改一处坏一处，越改越离谱。

这时候别在乱掉的对话里硬修。新开一个对话，把最初的需求原样贴回去。上下文干净，它给的东西才干净。

我踩过最费时间的坑就是在烂对话里硬修——两个多小时，不如重开一轮 10 分钟。

第 5 句：跑通了，让它留三行运行说明

东西跑通了。把怎么运行写成三行存进同一个文件夹：先敲什么，再敲什么，看到什么算成功。

最后这句是给两周后的你自己留的。

我吃过亏：工具跑通当天特别有成就感，关掉窗口去吃饭，两周后想再跑一次，翻遍文件夹不知道哪个是入口。

代码在，说明不在，等于没有。现在我每个小工具文件夹里都有一份这样的文件：

运行方法：
1. 打开终端，敲 python3 compress.py
2. 把要压缩的图片放进 same folder 的 images 文件夹
3. 终端打出 "done" 就是压缩完了，看 output 文件夹

三行，谁都能照着跑，包括两周后忘光了的你。

前后对比

同一类 20 行的小工具（图片压缩、批量改名、文本替换），两种做法的差别：

我朋友那个记账工具，后来用这套流程重做了一遍，27 分钟跑通。他就补了第 2 句——之前从没跟 AI 说过「关掉再开数据还在」这句话。

两条能迁移的原则

第一，你不用看懂代码，但要能检查结果。

AI 写的代码你看不懂，不用看懂。你管三样：输入什么、输出什么、错了报什么。

第 2 句的验收标准之所以有效，就是因为它把「结果」翻译成了你能检查的动作。你不需要知道它用什么库存数据，你只需要知道「关掉再开，数据还在不在」。

第二，和 AI 的对话是消耗品，需求是资产。

对话改几轮就会乱，但你写下的那句「做成什么样算完」不会。把它存下来，每次重开对话都原样带上——它比任何对话记录都值钱。

最后

5 句话连起来就是：要最丑版本 → 说清怎样算完 → 报错整段贴回 → 改不动就重开 → 留三行说明。

每一句都可以直接抄进你和 AI 的对话里。

你用 AI 做东西卡在哪一步？是需求说不清，还是报错看不懂？评论区聊聊，我挑典型的写成下期的实操拆解。

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