产品经理的新挑战：Vibe Coding成为产品经理进入AI时代的必修课》，也表达了我的观点，对于现在这个AI时代来说AI 编程不只是程序员的事，如何用 Vibe Coding 打开“产品经理 + 工程师”的新视角，今天来聊聊我为什么开始学习 Vibe Coding，过程中的方法论，以及有哪些入门工具值得推荐。
作为一名产品经理，我发现自己正站在一个时代的分水岭上。过去，我总是在PRD（产品需求文档）中描绘理想的产品形态，然后等待开发团队的排期；现在，我可以在一个下午就将脑海中的想法变成可运行的产品原型。这不是科幻小说，而是AI编程（Vibe Coding）带来的现实变化。
另外推荐我最近用AI开发小程序的小课，里面分享了我从0到1落地了一个小程序：
我用CodeBuddy开发了一个爆款小程序“育儿补贴计算器”
为什么产品经理要开始Vibe Coding？
在产品管理的日常工作中，我常常遇到这样的困境：有了绝妙的产品想法，却需要等待数周甚至数月才能看到第一个可用的版本。而现在，AI编程正在重新定义"门槛"这个概念。就像汽车驾驶从专业司机的特权变成了基本生活技能一样，编程能力也在经历类似的普及化过程。
纳瓦尔·拉维坎特曾说过，代码（Code）和媒体（Media）是新时代最强大的两个杠杆。作为产品经理，我们天生具备发现用户需求的敏感度，而AI编程能力让我们拥有了将这些洞察直接转化为产品的能力。这就像保罗·格雷厄姆的"修门"隐喻所说的那样：互联网世界到处都是未被满足的需求（"漏风的墙"），而掌握AI编程的产品经理，就能成为那个既能发现问题又能亲手解决问题的"木匠"。
入门路径：
在探索AI编程的过程中，我发现初学者通常会面临两种观点的分歧，但最终都会汇聚到一个统一的实践理念上。
基础派的声音：建议先学习编程基础概念，理解数据库、前端后端的区别，这样才不会只做些简单的展示页面。
项目驱动派的声音：直接从解决自己的真实需求开始，在实际项目中"倒着学"，遇到不懂的概念时立即向AI求教。
经过几个月的实践，我发现最有效的方法其实是"干就是学"。不要等到完全理解了MVC架构再开始写第一行代码，而是立即着手解决一个具体问题。我的第一个AI编程项目就是为团队做了一个简单的需求池管理工具，在这个过程中自然而然地学会了前端布局、数据存储、用户交互等概念。
从个人痛点开始是我强烈推荐的策略。作为产品经理，我们每天都会遇到各种小痛点：重复性的数据整理、简单的内容管理、团队协作工具的不足等。这些都是绝佳的练手项目，因为你清楚地知道要解决什么问题，也能立即验证解决方案的效果。
工具推荐：
在工具选择上，我的建议是从简单开始，逐步升级。以下是我实际使用过并推荐的工具：
Web应用快速开发：bolt.new
bolt.new是一个AI驱动的全栈Web开发代理，让你可以直接在浏览器中构建、运行、编辑和部署完整的应用程序，无需本地设置。截至2025年2月，bolt.new已实现4000万美元的年经常性收益，平均客户每月消费约20美元。
对于产品经理来说，bolt.new最大的价值在于快速验证想法。你可以用自然语言描述一个产品功能，几分钟内就能看到可用的原型。我用它做过团队的简单投票工具、用户反馈收集页面等，效果出人意料地好。
浏览器脚本开发：油猴（Tampermonkey）
这是我认为最被低估的AI编程入门工具。油猴脚本让你可以在任何网页上注入自定义代码，改善使用体验。我曾经写过一个脚本，自动整理Jira中的需求数据并生成周报，每周为我节省了2小时的重复工作。
专业项目开发：Cursor、Claude Code、Augment
对于更复杂的项目，我推荐使用专业的AI编程工具：
Cursor：提供免费个人版、专业版和企业版，Pro版本月费20美元，特别适合小规模项目的信用制系统
Claude Code：基于Claude Pro计划，月费17美元，包含对Claude Opus 4、Sonnet 4和Haiku 3.5的访问，每月约6480-6696条消息限制
Augment：以其上下文掌握能力和固定价格模式著称，特别适合处理复杂的Node.js项目
还有我之前分享的多款最新推出的AI编程IDE：
谁会成为下一个Cursor的平替，盘点 8 款可用 Claude 4 的AI编程工具
核心AI模型选择
在我的实践中，Claude系列模型（特别是3.7及后续版本）在代码生成方面表现最为出色。它不仅能理解复杂的产品需求，还能生成结构清晰、注释完善的代码。
挑战与反思：
在几个月的AI编程实践中，我也遇到了不少挑战，这些经验值得分享：
AI的精度限制：AI在处理一些精细化需求时还有局限，比如生成复杂的SVG图形、处理特定的UI细节等。我曾经花了一整个下午试图让Claude生成一个完美的数据可视化图表，最终还是需要手动调整。
测试变得更加重要：AI让写代码变得容易，但调试和测试变得更加关键。由于你可能不完全理解生成的每一行代码，系统性的测试就变得不可或缺。我现在养成了一个习惯：每完成一个功能模块，就立即进行多场景测试。
角色边界的模糊化：我发现自己正在成为"产品经理+程序员"的复合体。我既要保持对用户需求的敏感，又要具备将想法转化为代码的能力。这种角色融合既是机遇也是挑战。
从想法到产品：
学习AI编程的最终目标不是成为程序员，而是创造价值。我建议每个产品经理都应该尝试完成这样一个循环：
发现问题→快速原型→用户验证→迭代优化→产品化。
我的第一个成功案例是一个简单的团队日报工具。从发现问题到第一个用户付费，整个过程只用了三周时间。虽然金额不大（第一个月收入200元），但这种正向反馈给了我巨大的动力继续深入学习。
最重要的建议：不要追求完美，而要追求完成。你的第一个产品一定不完美，但完成一个能解决实际问题的产品，比无限期地优化一个概念要有价值得多。
写在最后：拥抱变化，创造价值
作为产品经理，我们生活在一个前所未有的时代。技术的发展让我们有机会从想法的描述者变成价值的创造者。AI编程不是要让我们变成程序员，而是要让我们成为更好的产品经理——既能洞察需求，又能快速验证想法的产品经理。
如果你也是一名产品经理，正在犹豫是否要学习AI编程，我的建议是：现在就开始。不需要等到完美的时机，不需要制定完美的学习计划，找到一个你想解决的小问题，打开Claude或者bolt.new，开始你的第一行代码。
我相信，在 AI 的加持下，未来的产品人，一定是能一边发现问题，一边动手解决的人。