发布新产品是件极其恐怖的事。
你辛辛苦苦干了半年。 代码敲了上万行。 产品上线那天，你满怀期待。 结果呢？0个人关心，0个真实用户。
这是无数创业者的噩梦。 为了避免失败，大家开始疯狂内卷。 花3个月做市场调研。 花2个月建落地页收集邮箱。
但今天的主角，完全反其道而行之。 他不用等几个月。 他能在24小时内，甚至同一天内。 把一个想法直接变成可收费的完整软件。 没写一行核心代码，全靠AI。 他是怎么做到的？
他叫Josh，一个骨灰级连续创业者。 之前，他花了整整7年时间。 苦哈哈地养大了一个叫Baremetrics的公司。 最后以400万美金的价格套现卖掉。 但他是个典型的ADHD（注意力缺陷多动障碍）患者。 只做一件事？他的大脑会憋疯。 他的思维天生就在四处乱窜。
现在？他彻底放飞自我了。 他同时在做至少5个AI产品。 帮开发者测试网页的机器人。 帮品牌抓取大模型幻觉的监控器。 甚至因为母亲确诊胰腺癌晚期。 他顺手就做了个医疗文档AI解析工具。 全家亲戚都能一键同步病情。 一个人，活成了一个50人的产品矩阵公司。
冲突来了：一个人怎么管得过来？ 在过去，这是绝对不可能的。 传统开发中，哪怕只加一个小小的功能。 你都要写需求、配环境、写代码、查Bug。 ADHD患者最怕什么？就是上下文切换。 上午看A项目的代码，下午看B项目。 脑子一团浆糊，很容易搞出致命Bug。
更痛的是，时间根本不够用。 你一个人一天只有24小时。 如果你按传统方式“精雕细琢”。 几个月不发版，最后发现根本没需求。 你几万块的服务器成本直接打水漂。 Josh自己也极度焦虑。 难道只能砍掉脑子里的绝妙点子？ 难道一个人注定做不了多条业务线？ 不，他找到了破局点。
转折点在于，他彻底改变了使用AI的姿势。 普通人把AI当“打字机”或者“副驾驶”。 遇到报错就问一句，复制粘贴一下。 而Josh，把AI当成了一个“外包研发部”。
他引入了一个叫Conductor的工具。 开始让不同的AI模型互相监督、互相挑刺。 甚至开发了一个专门用来“骂”AI的插件。 彻底搞定了一套全自动的闭环工作流。 从那天起，他再也不自己手敲冗长的代码。 而是像一个坐在监控室里的包工头。 喝着咖啡，看着AI把产品一块块拼出来。
到底怎么操作？来看他这套价值百万的AI建站SOP。
第一步：不做落地页，直接用Claude Opus搞深度研究
有了新点子，千万别直接让AI写代码。 也别傻乎乎地去画什么原型图。 Josh用的是Claude Opus（目前逻辑最强的模型之一）。 他有一个名为“Research”的专属AI技能。 输入一句话需求，比如：“加个社交平台自动回复功能”。
AI会自动干什么？ 它会直接去网上爬取竞争对手的网站。 它会去翻阅Reddit上成百上千的用户吐槽。 它会自己去查最新的API接口文档。 最后，给你吐出一份极其详尽的“技术调研报告”。 告诉你需要调什么接口，有什么坑。 全程不需要你动一根手指头。
第二步：切分工作树（Work Tree），每次只干一件事
AI最怕什么？最怕上下文超载。 你让它一次性写5000行代码，它绝对会胡言乱语（幻觉）。 所以，调研完后，进入“实施规划”阶段。
Josh会让AI把整个开发过程，强制切分成3到4个独立阶段。 每个阶段，都在Git上开一个全新的分支（Work Tree）。 相当于给AI戴上眼罩，每次只盯眼前这一件事。 比如，阶段一：只写数据库。 写完了？停。 Josh自己打开浏览器，像真实用户一样点一点。 加载慢不慢？按钮对不对？ 如果不满意，直接让AI在这个分支里改。 就算改崩了，一键回滚，损失为零。 用这招，他彻底消灭了AI中途写飞的风险。
第三步：左右互搏，用GPT-3.5/4给Claude挑刺
这是最精彩的一步。 代码是Claude Opus写的，看着挺完美，对吧？ 别信它。 在这个分支合并之前，Josh会切走模型。 换成GPT去进行“对抗性代码审查”。
就像公司里，A程序员写完代码，B程序员来Review。 GPT就像那个极其严苛的代码审核员。 它会死死盯着Claude写的代码。 “这里内存泄露了。” “那个接口没做异常处理。” 每次审查，GPT都能精准抓出3到5个隐藏的Bug。 不用你一双肉眼去排查，两套AI直接左右互搏。
第四步：“职场霸凌”法，把AI逼到极限
有时候，两个AI都觉得没问题了。 但跑起来还是报错。怎么办？ Josh自己写了一个开源的Mac小工具，叫Chops。 里面装了一个极其反直觉的技能，叫：“But for Real”（来真的）。
运行这个技能，就相当于在职场里拍桌子骂人。 它会用极其霸道的语气强迫大模型： “兄弟，你肯定哪里搞砸了！给我回去重新看一遍！” 有时候AI糊弄事，Josh甚至会全部打大写字母发飙。 你猜怎么着？ AI真的吃这一套！ 在被“霸凌”之后，它往往能乖乖地再找出3到5个深层Bug。 对待机器，有时候你必须要狠一点。
第五步：建立自进化知识库（Claude.md）
你教了AI怎么做，下次它又忘了，烦不烦？ Josh完美解决了这个痛点。 每一次开发结束，他会运行一个叫“Learnings”的复盘技能。
这个技能会把刚才所有的对话记录、报错历史全部吃透。
然后问自己：“我刚才到底犯了什么蠢？”
接着，它会自动把这些血泪教训，更新到一个叫 claude.md 的全局配置文件里。
这个文件里写满了规范：
“我的数据库是PostgreSQL。”
“测试必须用Agent Browser打开。”
下次再开新项目，AI第一件事就是读这个文件。
它永远不会在同一个地方跌倒两次。
彩蛋步骤：先做产品，最后再让AI写营销文案
大多数人是先想好Slogan，再做产品。 Josh觉得这太扯了。 他的流程是：先在Adobe Illustrator里自己画个Logo。 定好主色调（比如深橙色）。 然后用AI把软件做出来。 等软件跑通了，他再把整个功能列表丢给AI： “看，软件长这样，功能有这些，现在给我生成配套的营销官网和文案！” 这才是真正的所见即所得。
这一套打法，彻底颠覆了硅谷奉为圭臬的《精益创业》理论。 Eric Ries在书里教我们： 要用最小可行性产品（MVP）去测试市场。 过去，MVP是一个假的网页，一个收集邮箱的按钮。 因为写代码成本太高了。 但在AI时代，代码成本无限趋近于零。 验证需求最快的方法，不再是画饼。 而是花24小时，让AI把真东西敲出来，直接怼到用户脸上。 有人付钱，就是有需求。没人付钱，下周直接关停服务器。
当然，看到这里，你别急着去辞职。 这套“AI全包”的打法，有极其严格的适用边界。 它不适合毫无技术背景的纯小白。 Josh能这么玩，是因为他有25年的真刀真枪写代码的经验。 他懂Rails架构，他懂数据库结构。 AI写出来的东西，他一眼就能看出版图对不对。 如果地基歪了，他能立刻叫停。 如果你连代码逻辑都不懂，AI只会给你建一座随时崩塌的沙堡。 外包可以给AI，但“品控”的权力，必须捏在自己手里。
别再拿“没时间”当借口了。 也别再花半年时间去憋一个所谓的大招。 时代变了，兄弟。 既然造轮子的成本已经变成零。 那你今天晚上，打算把什么疯狂的想法扔给AI？