一个不会设计的人,用 ChatGPT+ UIPro-CLI + OpenClaw 做了在线一个拼图工具的反思

3 月 23 日
 tansj526

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一、三个 AI ,三种角色,一个人

先说一个很多人没意识到的事实:这个项目不是「一个人和一个 AI 」的故事,而是「一个人和三个 AI 」的故事。

第一个 AI:ChatGPT —— 产品顾问

在写任何代码之前,我花了大量时间在 ChatGPT 网页版上聊天。

我的第一句话是:

“我想做一个免费的在线拼图工具,不用登录,完全免费,用完即走。帮我想想,别人已经有什么了?我还能做什么?”

ChatGPT 给了我一个大而全的方案:竞品列表(美图秀秀、Canva 、PicsArt )、核心功能拆解(拼图、长图拼接、裁剪、特效)、技术选型建议(纯前端实现,保障隐私)。

我什么都不懂,但我知道这个方案太大了。

我说:「调整一下 MVP ,只做网格拼图、长图拼接、裁剪。另外一定要纯前端,数据不能上传服务器。」

然后我探索了 Canvas 绘图的能力边界、图片处理的性能问题、纯前端实现的可能性。

到这里为止,一切看起来像是一个正常的技术调研过程。

但真正的转折发生在我说出这句话的时候:

“我不想对技术选型做什么限制。我只想做提出需求的人。”

这不是一句随口说的话。这是我在那个时刻做出的一个判断——我不应该假装自己是设计师或程序员。我应该做我真正能做好的事情:想清楚我到底要什么。

从那一刻起,我不再问 ChatGPT 「用什么框架」,而是让它帮我写一份纯粹的产品需求文档。

ChatGPT 产出了一份 PRD ,其中有一个设计原则,后来成了整个项目的灵魂:

「用户不需要注册,不需要付费,不需要学习。打开即用,用完即走。」

ChatGPT 的贡献是巨大的。但它写了零行代码。

第二个和第三个 AI:UIPro-CLI + OpenClaw —— 程序员

我拿着 ChatGPT 帮我写的 PRD ,进入了 Windsurf IDE 。

第一条消息:

“这是一个需求文档,我希望你根据它来开发一个在线拼图工具。纯前端实现,图片不上传服务器。我的开发平台是 macOS 。”

AI ( UIPro-CLI )分析完 PRD ,输出了完整的技术方案——选了 Vue 3 、TypeScript 、Canvas API 、Pinia ,画了数据模型、目录结构、分期计划。

我说:“完全同意你的方案。请开始开发。”

我甚至不知道它选了什么。我是后来才搞明白 Canvas 绘图 API 、Pinia 状态管理这些事的。

AI 一口气生成了项目骨架,启动了 npm run dev。

一个功能完整的拼图工具雏形就这样出现在我屏幕上。

从那一刻起,我的工作变了。我不再是提需求的人。我变成了这个工具的第一个用户,也是最苛刻的用户。

那我是什么?

三个 AI ,各有分工:

AI 角色 产出
ChatGPT 产品顾问 竞品分析、PRD 、设计原则
UIPro-CLI 主力程序员 架构、前端、布局引擎、特效
OpenClaw 辅助程序员 部分功能实现、Bug 修复

而我?

我是产品经理。我是测试员。我是那个说「不合理」的人。

↑ 用拼图工具做了三张图。右侧是正在测试的布局模板。所有处理都在本地完成,不上传服务器。


二、70% 的时间在做一件事:用自己的工具然后吐槽

很多人以为 AI 编程就是:说一句话 → AI 写完 → 完事。

不是的。差远了。

我的时间分配是这样的:

架构 & 核心功能搭建    ██░░░░░░░░ 20%
自测 & 吐槽 & 迭代     ███████░░░ 70%
部署 & 发布           █░░░░░░░░░ 10%

70% 的时间,我在做的事情是:打开工具,上传几张照片拼一下,然后记下所有让我不爽的地方。

每天记一批,攒够了发给 AI:

  1. 网格拼图那个边框太粗了,能不能细一点
  2. 长图拼接后预览卡顿,是不是渲染性能问题
  3. 滤镜切换的时候闪一下,体验不好
  4. 裁剪工具那个控制点太小了,不好点
  5. 还有啥能优化的你看着办吧

注意:这些消息里没有任何技术内容。

我不知道「边框」在代码里叫什么。我不知道「预览卡顿」是 Canvas 渲染问题还是图片解码问题。我不知道「控制点」是用什么图形库画的。

我只知道这个东西不好用。

而这,恰恰是最有价值的信息。


三、一个哲学问题:什么东西不能被生成?

在这个项目里,AI 生成了:

AI 没有生成的是:

  1. 「我想做什么」—— 这个想法来自我每次做产品图都要打开 Photoshop 的烦躁
  2. 「这个不合理」—— 每一个 bug 报告、每一个体验吐槽都来自我真实的使用感受
  3. 「这样不够好」—— AI 每次说「已修复」,我都要亲自验证,不合格就打回去
  4. 「先想清楚再做」—— 在 ChatGPT 中从技术探索转向产品定义的那个关键判断
  5. 「给 AI 一个好的参考」—— 去 GitHub 找优秀开源拼图库让 AI 学习的决策

让我把这五件事抽象一下:

人类做的事 本质
想做什么 意图
这个不合理 判断
这样不够好 品味
先想清楚再做 策略
找参考给 AI 资源调度

意图、判断、品味、策略、资源调度。

这五样东西,在今天,AI 一样都生成不了。

不是因为 AI 不够聪明。而是因为这五样东西的源头不是信息——是欲望、是偏好、是价值观、是一个人活到现在所有经历的总和。

AI 可以写出一万种「好看的界面」。但只有你知道「好看」对你来说意味着什么。

AI 可以提供一百种技术方案。但只有你知道你愿意为什么东西花两周时间。

代码是手段。判断才是目的。


四、AI 的真正恐怖之处,不是它能写代码

AI 能写代码,这已经不是新闻了。

真正恐怖的是:AI 让「能力」和「成本」脱钩了。

以前,如果你想做一个在线拼图工具,你需要:

现在你需要的是:

这意味着什么?

意味着「有没有技术团队」不再是你能不能把想法变成产品的决定性因素。

意味着一个摄影师可以自己做拼图工具。一个电商运营可以自己做产品图制作工具。一个自媒体人可以自己做封面生成器。

意味着创造力的瓶颈从「能不能实现」变成了「有没有想法」。

从「会不会做」变成了「知不知道该做什么」。


五、给所有想用 AI 做工具的人

如果你看完这篇文章,想自己试试用 AI 做一个产品,这是我最想告诉你的几件事:

1. 先想清楚你要什么,再碰 AI

不要一上来就说「帮我写个 XXX 」。

花时间在 ChatGPT 上聊。调研竞品。了解别人怎么做的。然后写一份需求文档——哪怕只有一页纸。

PRD 是你给 AI 的边界。没有边界的 AI ,会给你一个什么都有但什么都不对的东西。

2. 不同的 AI 擅长不同的事

ChatGPT 网页版适合开放式探索、产品思考、竞品分析。Windsurf / Cursor 中的 AI 适合精确的代码编写和工程执行。

不要指望一个 AI 什么都做。像管理团队一样管理你的 AI 。

3. 你最大的价值是说「不」

AI 永远会说「好的,已完成」。它不会告诉你这个方案不合理,不会告诉你这个交互很蠢,不会告诉你用户不会喜欢这个。

你的工作不是说「好」,而是说「不行,重来」。

每一个成功的产品背后,都有无数个被否决的方案。AI 不会否决自己,这件事只有你能做。

4. 尽早建测试

AI 写测试的速度极快。一句话几十个 test case 。

不要等到项目末期才想起来写测试。在核心功能成型后就让 AI 写。这会节省你后面无数的手动验证时间。

5. 遇到难题,给 AI 找参考

当你发现 AI 反复修同一个问题修不好时,不要继续用自然语言描述。

去 GitHub 上找一个解决了同样问题的开源项目,下载下来扔给 AI 说「先学这个」。

一个好的参考实现,胜过一千句需求描述。

6. 记录一切

我留下了 8 份对话记录。数百条消息。数万字。

这些记录不仅帮助我复盘,还让我写出了这篇文章。

跟 AI 协作的过程本身就是知识。记录它,你会在回头看时发现很多当时忽略的洞见。


六、终极问题:设计师会失业吗?

我知道你在等这个问题。

我的回答是:问错了。

「设计师」从来不是一个统一的职业。它包含了:

AI 正在极速替代第一种。这是事实。

但后四种——体验、系统、理解、判断——AI 目前做不了,短期内也做不了。

不过,这件事的意义远比「谁会失业」深刻得多。

它意味着:以前只有设计师能做的事,现在每个人都能做了。

不是设计师失业了——而是每个人都变成了设计师。

或者更准确地说:每个人都变成了产品经理。因为现在,从想法到产品的距离,只剩下一份需求文档和几句清晰的判断。


七、代码已死,判断永生

我花了两周时间,用三个 AI ,做了一个 15,000 行代码的在线拼图工具。

我没有写一行代码。

但我做了几百个判断。

哪些功能要做,哪些不做。 这个布局好不好用。 那个滤镜够不够好看。 这个 bug 修没修干净。AI 该在什么时候介入,什么时候闭嘴。

每一个判断都很小。但所有判断加在一起,就是这个工具。

代码是 AI 写的。但工具是我的。

因为工具不是代码。工具是一千个判断的总和。


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它不完美。它是一个不懂设计和编程的人和三个 AI 的实验。但它确实在跑,确实有人在用。

如果这篇文章让你觉得「也许我也可以」——那就对了。你可以的。

你需要的不是学设计。你需要的是想清楚你要什么,然后有勇气对 AI 说「不行,重来」。

↑ 拼图工具的效果预览。所有图片处理都在浏览器本地完成,隐私安全。


附录:硬数据

指标 数据
项目总代码量 ~15,000 行(前端)
我手写的代码量 0 行
我掌握的技术栈 0 个
参与的 AI 3 个( ChatGPT + UIPro-CLI + OpenClaw )
AI 分工 ChatGPT: 产品顾问 / UIPro-CLI + OpenClaw: 工程执行
对话记录 8 份
关键消息 数百条
开发周期 ~2 周
单元测试 0 → 120+
布局模板 50+ 种
图片特效 20+ 种
隐私保护 纯前端,图片不上传服务器
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所在节点    AI Agent 智能体
2 条回复
boxy123
4 月 2 日
感谢分享
surunzi
4 月 3 日
我的感受是目前如果你参与进 ai 写代码的过程中,review 不合理的设计,帮忙排查 bug ,直接确定技术选型和具体实现方案,会比直接让它胡乱写更高效,后期也更好维护。几个月时间已经写了 60+ 的小工具,整体代码量也就几万行而已,每个工具都会在我日常使用时中不断改进完善。https://github.com/liriliri/tinker 当然,写完就扔的一性性工具肯定直接让 ai 自己发挥了,能跑就行。

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