hi，大家好，我是seven。一个专注用AI赋能品牌的实践者。
事情是这样的。
最近这段时间，我把一个脑子里的想法，慢慢做成了一个真的能打开、能对话、能生成内容的 AI 产品，叫 Say it。
它做的事情其实很简单。
你和 AI 实时语音对谈，像聊天一样，把自己的观点、经验、情绪、判断慢慢说出来。说完之后，它再帮你整理成 小红书、公众号和朋友圈 三种不同版本的内容。
如果只看结果，这像是一个内容工具。
但我真正做下来之后，越来越确定一件事。
一个 AI 产品从想法到上线，最难的根本不是代码。
最难的是两件事。
第一，你到底知不知道自己要做什么。
第二，你能不能把这件事拆成一个能被 AI 执行的流程。
所以今天这篇文章，
我想把我这次做 Say it 的真实路径直接摊开讲。
如果你也想做一个自己的 AI 产品，希望你看完之后，不只是“有启发”，而是真的可以照着这条路径，去做出自己的第一版。
做完一个 AI 产品，我总结出最有效的是这 7 步
01.不要从创业概念出发，要从你每天最烦的工作流出发
Say it 不是我凭空想出来的。
它来自我自己已经重复很多次、而且真的觉得很烦的一条内容工作流。
我平时做内容，不太喜欢直接对着空白文档硬写。因为很多观点其实不是“想”出来的，而是“聊”出来的。
你让我坐着写，我反而容易卡。
但如果有一个 AI 围绕一个主题来采访我，我再通过口述去回答，很多本来模模糊糊的想法，反而会在交流里慢慢清楚。
这种感觉很明显。
你不是在“生产内容”，你是在“把脑子里散着的东西一点点说清楚”。
问题也出在这里。
前面这一步很顺，后面这一步很碎。
我说完之后，要整理口述稿。
整理完，还要润色。
润色完，还要改平台版本。
小红书一套逻辑，公众号一套结构，朋友圈又是另一种分寸。
于是你会在不同工具之间来回切，不断补上下文，不断重新解释自己到底想表达什么。
这个过程真的很烦。
也是因为这个，我后来才会冒出一个很直接的念头。
既然这明明是一条完整链路，为什么不能把它直接ALL IN ONE？
打开页面。
开始说。
说完。
出稿。
就这么简单。
所以如果你问我，做一个 AI 产品第一步是什么。
不是先想商业模式。
不是先想 logo。
也不是先想“我要做一个多厉害的东西”。
而是先问自己一句：
你每天最重复、最碎、最烦、最值得被重做的动作是什么？
如果这个问题你答不上来，先别急着开发。
因为你大概率不是在做产品，你只是在找一个借口玩 AI。
02.上来先写一句人话版 PRD，别急着写代码
这一步特别重要。
尤其如果你和我一样，不是技术出身。
我这次最大的感受就是，前期构思比写代码重要太多了。
不是说代码不重要，而是如果你一开始没想清楚，后面 AI 会特别热情地帮你把错误方向越做越完整。
所以我一开始先逼自己写清楚三件事。
第一，这个产品一句话是干嘛的。 比如 Say it 最开始的一句话定义就是：
用户开口说 5 到 10 分钟，AI 通过实时语音采访帮他想清楚，再在会后自动产出小红书、公众号、朋友圈三种内容草稿。
第二，它做什么。 比如实时语音采访、会后提炼、多平台差异化成稿。
第三，它不做什么。 比如一开始不做视频剪辑、不做复杂团队协作、不做一堆花里胡哨的后台功能、不做所有平台自动发布。
这一点我特别想强调。
“不做什么”，和“做什么”一样重要。
因为 AI 太会做加法了。
你不提前写清楚边界，它会把产品做得越来越满，最后每个功能好像都有点用，但用户根本抓不住核心。
03.工具栈先定下来，别一开始追求最完美
很多人卡在“我到底该用什么技术栈”，卡着卡着就不做了。
我这次反而是先选了一套 够用、成熟、能快速跑通 的组合。
我的实际链路是这样的：
- Namecheap：买域名
- Codex：负责具体写代码
- GitHub：做代码托管和版本管理
- Vercel：连接 GitHub 自动部署上线
- Supabase：负责数据库、用户数据、历史记录这些
- Gemini Live：负责实时语音对谈
- 微信支付：因为目标用户主要在国内
你会发现，这套东西一点都不神秘。
甚至说白了，现在个人做一个 web 产品，能跑通的路径已经很清楚了。
你先买个域名。
然后让 AI 帮你把项目搭起来。
代码推到 GitHub。
Vercel 连上 GitHub 之后，每次代码更新，它都会自动部署。
数据库就放 Supabase。
实时语音如果你做类似对谈产品，就直接用 Gemini Live。
用户真付钱的时候，再接支付。
这条链路的重点不是“最先进”。 而是 足够顺、足够快、足够容易验证。
因为你现在不是在参加技术选型比赛。
你是在验证一个产品到底有没有价值。
04.让一个 AI 写，让另一个 AI 审，你自己做产品经理
我这次的工作方式，其实很适合非技术人参考。
我的原则一直是：
我不一定亲手写代码，但我必须掌握需求和判断权。
具体做法是：
- 我让 Codex 负责具体的代码执行
- 再把 Codex 给出的方案，交给 Claude Code 去 review
- 如果 Claude 觉得方案有问题，就继续改
- 如果没有问题，再进入下一步开发
这套方式特别适合非技术人。
因为你不需要一行行自己敲。
但你要负责另外几件更重要的事：
- 需求有没有讲清楚
- 这个功能到底要不要
- 这个页面是不是太复杂了
- 这个交互用户会不会懵
- AI 写出来的东西有没有跑偏
说白了。
AI 可以当程序员。
AI 也可以当审稿员。
但你自己必须当产品经理。
不然你就会很快发现，AI 虽然写得很快，但也能非常快地把一个错误方向写得特别完整。
05.第一版只做最小闭环，别贪
这一点我真的是边做边被教育。
最开始我也会自然地想很多功能。
要不要做很多页面，要不要做使用前的用户设置，要不要让用户能够自己设定提示词，要不要先把所有东西都配齐。
后来越做越发现，第一版真正要做的，其实只有一个最小闭环。
对 Say it 来说，就是：
开始对话 → 完成对话 → 生成三种内容
只要这三步没顺，其他都是假的。
所以我后面我直接把除此之外的所有功能都砍了。
比如我就砍了登录后才能试用、先设置用户信息的档案、用户自定义提示词、选择语音交流时间等等多余的功能…
不要多余页面。
不要太重的设置。
不要先做那些“以后可能有用”的东西。
先让用户真正走通这条路径。
如果你现在也想做一个产品，我建议你先这么问自己：
用户第一次打开网页，最短要点几下，才能拿到价值？
把这个路径压到最短，尽可能减少用户的交互、摩擦和思考
通常就对了。
06.真实部署一定要尽早，不要永远停留在本地自嗨
这是我这次一个特别深的体会。
很多问题，你在本地永远发现不了。
只有一上真实环境，它们才会像鬼一样全部跑出来，几乎每一个功能，都会出现一些需要修改的问题。
比如：
- 实时语音会不会断连
- 数据库连接会不会爆
- 登录流程会不会出问题
- 支付到底能不能跑通
- 域名和部署环境是不是对得上
- 真机、手机端、不同网络下表现是不是完全不同
这些问题，你不真正上线测试，是不会知道的。
所以我后面基本是这个节奏：
- 本地先跑通 demo
- 推到 GitHub
- 让 Vercel 自动部署
- 用真实网页、真实账号、真实手机去测
- 出问题再回来修
这个过程非常烦。
真的非常烦。
但它绕不过去。
因为一个产品从“能跑”到“能用”，中间隔着的，不是灵感，是一堆很现实的问题。
07.支付和商业化要后接，但路径要提前想清楚
我这次会选择微信支付，其实理由很现实。
因为 Say it 的核心目标用户，主要还是在国内。
那你就不能假装大家都会很自然地接受 Stripe 这种路径。
所以这类产品，一开始就要想清楚：
- 你的用户是谁
- 他习惯怎么付钱
- 你的支付方式是不是在他那个场景里最顺手
我的选择就是微信支付。
当然，这部分真正接起来的时候，也会有很多细节坑。
包括商户号、回调、环境变量、支付链路、前后端联调这些，都会比你想象中更烦。
但商业化这件事，你最好早点考虑。
不一定第一天就接，但最好一开始就知道自己最后要往哪接。
不然你很容易做着做着，发现产品跑通了，但收钱这件事完全没设计过。
那就会很尴尬。
最后
如果你看完这篇文章，也有点想自己试试。
别上来就问，要不要学 React，要不要学数据库，要不要学哪个框架。
先做一件更简单的事。
把你自己每天最熟的那条工作流，完整写下来。
从第一步到最后一步。
哪一步最烦。
哪一步最重复。
哪一步最值得被自动化。
哪一步其实最影响结果。
你先把这个写出来。
然后再问 AI：
我想把这条流程做成一个最小可用产品，应该怎么拆？
你会发现，很多事情就开始动起来了。
我现在越来越相信，AI 真正带来的变化，不只是效率。
它把“做产品”这件事，从一个过去很远、很重、很技术化的事情，慢慢拉回到了普通人也能参与的范围里。
当然，还是会踩坑。
还是会不断推翻重来。
但你真的可以开始了。
而且很多时候，你最该做的，不是再想一周。
而是先把那个你已经想了很久的需求，做出第一版。
自己先用起来。
先让它活着。
剩下的，再慢慢修。
去做就好了。
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