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别只跟AI聊天：5个动作让它真帮你干活

Sat, 01 Aug 2026 10:00:00 +0800

你平时是不是把 AI 当成了搜索工具？查个信息、润色下文档，然后关掉。

我以前也这样。直到开始做「简单记」——对，那个我天天用来随手记生活小事的小程序——才发现 AI 最大的本事不是"陪聊"，是"交付"：你丢它一句话，它还你一段能跑的代码、一份改好的文件、一张清单。

先亮个底牌：这套小程序，就是我用 WorkBuddy + 腾讯混元（hy3）一点点跑出来的。 我不是程序员，在能源行业干了二十多年，对各种编程语言也是一窍不通。所以下面这 5 个动作，你照着做，也能实现自己的小目标。

今天这篇经验分享，把用下来的方法总结出来、配上例子讲给你听，每个动作我都给你一句能直接复制的提示词，外加我踩过的真坑、写出来的真代码。

一、先说清区别：搜索给信息，AI 给产物

以前我想知道"怎么把每月开销自动归类汇总"，翻十篇教程，教的都是"先打开表格、再点透视表"这种通用步骤，看完还是得自己拼。

现在？直接把想法告诉 AI。看教程、文档一般只教你"怎么做"，AI 不一样——它按你的思路，直接写出能用的东西。

一句话记住：教程教你步骤，AI 按你的想法把活干完。

下面 5 个动作，就是"让它干活"的具体姿势。

二、动作1 · 把模糊想法变成清单

我最开始就丢了一句：“想做个能记日常小事的工具，比如今天跑了多远、开了多久车，类型、单位要能自定义。"——结果它给我写了一堆代码，方向却偏了。

后来我调整了做法：别一上来就要代码，先要一份清单。

可直接复制的提示词：
帮我把「我想做一个能记录 XX 的小工具」拆成一份功能清单。列出：①要记哪些东西；②每种怎么汇总；③要不要提醒、要不要图表；④哪些先不做。用大白话，别写代码。

我拿这份清单，一眼看出该先做哪块、哪些能往后放。等清单对上了，再让它动手，返工少一大半。

教学点：需求拆解，是咱们外行最该练的本事。 你连自己要什么都讲不清，AI 也只能瞎猜。这一点，我在第 1 篇里就说过——它比会写代码值钱十倍。

三、动作2 · 让它搭骨架

清单定了，我才让它生成小程序页面骨架——app.json、页面目录、初版界面。

可直接复制的提示词：
基于上面这份清单，帮我生成一个小程序的页面骨架：需要哪几个页面、每个页面大致放什么、数据怎么存本地。先给结构和目录，不用一步到位写满功能。

我不用一口气吃透全套，先看结构对不对：页面有没有、入口通不通。

教学点：骨架错了改起来容易。 先要"形”，再填"肉"，别一上来就抠细节。这一点，第 3 篇我会专门展开讲。

四、动作3 · 让它当翻译

做到云函数那段，它给我写出一句 app.ai().createModel('cloudbase')，我是一脸问号——这串到底是干嘛的？

直接把代码贴回去问：

可直接复制的提示词：
下面这段代码是干嘛的？为什么这么写？如果我想换成别的大模型，要改哪几个地方？用大白话讲，别堆术语。

它用大白话讲明白：这是让小程序安全调用大模型的方式，密钥放在云端、不落在我手机上。我顺带还学了一招。

放一段它帮我理清的真实的云函数调用方式（这是 hy3 在 WorkBuddy 里给我写、我验收过的）：

// 调大模型，必须走云端，密钥不进小程序包
const model = app.ai().createModel('cloudbase')
const res = await model.streamText({
  model: 'hy3',
  messages: [{ role: 'user', content: '帮我解读这周的运动数据' }]
})

金句：AI 是免费师父。看不懂就问，一个人闷头死磕，反而最耽误事。

（hy3 怎么接、云端怎么配，第 5 篇单独讲，这里先不展开。）

五、动作4 · 一处规则改全站（单一事实来源）

这条是我真吃过亏、用真代码修好的。

「简单记」刚上线时，默认的那 8 类习惯（抗阻训练、有氧运动、学习提升……），在 app.js 和 profile.js 两处各写了一份。结果我在一处加了新类型，另一处没跟上——真机上直接"类型跟事项对不上"，记录页乱了。

我把两处代码和报错贴给 AI，它一句话点醒我：规则只写一处，全站引用。 于是我俩把它抽成一个文件当"唯一可信源"：

// utils/defaultData.js —— 全站唯一默认数据源
const defaultTypes = [
  { id: '1', name: '抗阻训练', unit: '个',   minValue: 1,    maxValue: 100,  stepValue: 1, emoji: '💪' },
  { id: '2', name: '有氧运动', unit: '公里', minValue: 0.1,  maxValue: 50,   stepValue: 0.1, emoji: '🏃' },
  // …… 共 8 类，单位、上下限、步长都在这里统一定义
]
module.exports = { defaultTypes, defaultItems }

然后在 app.js（首次启动）和 profile.js（重置数据）里，都只 require 它，谁也不许再偷偷写一份：

// app.js / profile.js 都改成这样
const defaults = require('./utils/defaultData.js')
const defaultTypes = defaults.defaultTypes
const defaultItems = defaults.defaultItems

可直接复制的提示词：
我这个项目里，XX 配置在 A 和 B 两个地方各写了一份，经常对不上。帮我把它们抽成一个公共文件，两个地方都引用它，并告诉我改完要注意什么。

教学点：单一事实来源。 改一处即改全部，杜绝"改了这漏了那"。这条不只对写代码有用，你平时整理表格、管理文档，底层逻辑也是一样的——比如团队不要每人存一份通讯录，要共用一份总表当唯一来源，谁改了以总表为准，就不会出现"你那份和我的对不上"。

六、动作5 · 把报错丢给它

真机预览突然报错，是家常便饭。我没慌，把整段错误日志贴回给它。

可直接复制的提示词：
我在真机预览时报错了，日志如下（贴上来）。请告诉我：①大概是什么问题；②该改哪段代码；③改完怎么验证。别只说"重装试试"。

它有次点出：我用了个旧接口，新版本已经不让用了。我照它说的换掉，还顺手加了兼容性兜底——这段就是习惯模块里"换头像"的真实写法（hy3 提醒我：旧接口 chooseImage 已废弃，改用 chooseMedia，并且要判断老版本有没有这个能力）：

// 换头像：先用 chooseMedia，老版本不支持就温柔提示
if (!wx.chooseMedia) {
  wx.showToast({ title: '当前版本不支持更换头像', icon: 'none' })
  return
}
wx.chooseMedia({
  count: 1,
  mediaType: ['image'],
  sourceType: ['album', 'camera'],
  success: (res) => { /* 拿到图片后上传 */ }
})

金句：报错不是灾难，是给 AI 的精准输入。你越把现象讲细，它改得越准。

七、不会编程也能用：用这 5 个动作整理"月度报销表"

怕你以为这套只服务于写代码，我拿个纯办公、零代码的例子收尾——月度报销。

假设领导让你把全公司的报销单整理清楚。还是那 5 个动作：

清单：“帮我把月度报销整理成清单：要哪些列（日期/事项/金额/类别/备注）、怎么汇总、要不要按部门分。”
骨架：“生成一份 Excel 表头结构，再加一个『按类别汇总』的公式示例。”
翻译：把一段看不懂的 SUMIFS 公式贴回去：“这行干嘛的？我想改成按月份汇总该怎么改？”
单一来源：“把所有『餐饮』统一改成『差旅餐饮』，别漏也别多改。"——一处改全表。
查 bug：“这个公式报 #VALUE!，日志如下，帮我改。”

你看，一个公式都不用会背，全程就是"给 AI 布置任务 + 验收结果”。这就是第 1 篇说的：门槛在"想清楚"，不在"写代码"。

八、收藏这张「给 AI 布置任务 · 自查清单」

截图存下来，以后给 AI 布置任务前扫一遍：

✅	给 AI 布置任务前自查
1	我说清要什么了吗？（先要清单，别一上来要代码）
2	我先看骨架对不对了吗？（结构错了改起来便宜）
3	看不懂的代码，我问了吗？（AI 是免费师父）
4	规则只写一处了吗？（单一事实来源，别到处硬编码）
5	报错我贴日志回去了吗？（现象越细，改得越准）
6	每一次，我都亲自验收了吗？（最重要的一条）

收尾：5 个动作串成一条线

清单 → 骨架 → 翻译 → 批量改 → 查 bug。

本质就八个字：说清楚 — 生成 — 理解 — 修正。

你不用会写代码，但你得会"给 AI 布置任务"和"验收结果"。这俩能力，比背语法值钱十倍。

最后再补一句：上面这些代码，都是 hy3 在 WorkBuddy 里给我写的，我逐行验收——用什么 AI 都行，我是 WorkBuddy + 混元，你用顺手的就成。 工具是皮，方法是骨。

下一篇，我讲讲动作 1 里那份清单，怎么变成真正的数据模型——也就是「简单记」到底把数据存成了什么样。

你们平时用 AI 主要干啥？评论区告诉我，咱互相抄抄作业 👇

能源老哥没学编程，却做出小程序

Sat, 01 Aug 2026 09:00:00 +0800

你有没有过这种念头：要是有个 App，专门记我想记的东西就好了？

下一秒，这个念头往往就被掐灭了——“可我不会写代码啊，没时间学，太麻烦了。” 💡

今天这篇经验分享，我想用我的真实故事告诉你：这个念头，今年真的被我落地了。

先说结论：我在能源行业干了二十多年，平时只会用电脑写方案、做报表。上个月，我自己的微信小程序「简单记」上线了，现在天天都在用。🔥

金句先放这儿：时代真变了。以前"做个软件"是程序员专属的硬核技能；现在，像我这样的外行，也够得着了。

一、我为什么非得自己做一个

我有记录的习惯，这算是我管理时间的小方法。时间花哪了、早上跑了几公里、开车开了几小时……这些零碎的小事，我都想留个痕。📱

以前靠备忘录。但致命问题是：它能记，不能算。跑了一个月，我想看总共多少公里？备忘录一脸茫然。

也试过习惯类 App。要么不能自定义，我想记"开车时长"，它偏让我套模板；要么单位锁死，我想用"小时"，它非给"分钟"；要么广告满天飞，不充会员就限制功能。

我要的其实很简单：随时能记、越方便越好；能自定义分类、事项和单位；数据能同步。

既然市面上找不到合适的，那就自己做一个。

二、在这之前，我也自学过编程

买书、跟教程、敲代码。结果？太痛苦了。😣

我不是开发人员，工作用不上，学完就忘。隔两周不碰，语法全还回去了。

我认了：靠自己从头学，走不通。不是学不会，是性价比太低。

三、人和 AI 怎么分工？我定方向，它来落地 🤖

很多人以为"AI 写代码"= 甩手不管。大错特错。

真实情况是：很多专业环节我根本不知道怎么干，比如写代码，尤其是写出各种语言的成千上万行代码。但我把想要什么讲清楚，AI 照着做出来。

我的活儿就两件事——

说清楚要什么。（最费脑，也最重要）
验收对不对。（跑一遍、点一遍，不对就拉回来重说）

金句：AI 不是替你思考，是替你把想法变成现实。偏了，你来纠。✅

整个过程就八个字：提需求 → AI写代码 → 功能验证 → 纠偏。

四、AI 时代的"破局三板斧"

第一板斧，想明白"要什么"：需求拆解才是核心壁垒。 AI 永远替不了你想真正的业务需求。你只给一句模糊的"做个好用的 App"，它只能猜；但当你精准到"记录每天读书页数、月底自动汇总"，它就能动手。在 AI 时代，把模糊想法拆成清晰指令，这项能力比会写代码值钱得多。

第二板斧，学会当"验收人"：在测试与反馈中逼近完美。 别指望 AI 一次生成的代码就完美。你得亲自跑、亲自点，做最严苛的验收人。写错了不可怕，把现象喂回去，让它接着改。好产品不是一键生成的，是你带着 AI 一步步磨出来的。🔥

第三板斧，懂逻辑胜过懂语法：门槛在"想清楚"，不在"写代码"。 与其死磕语法，不如想清楚架构：数据怎么组织、存本地还是云端？这些外行也能想明白。真落到那几行代码，反而最简单。

金句：AI 时代真正的挑战，从来不是"怎么写"，而是"想清楚 + 验明白"。

五、简单记最后长啥样

支持自定义类型与单位、本地秒开不卡顿、换手机数据无缝同步；还能让大模型给你写"本周生活解读"，一键生成精美战绩卡发朋友圈，每天签到慢慢攒出专属成就。🚀

听着不少？全是上面那个循环，一小步一小步堆出来的。

六、这个系列接下来讲什么

后面 5 篇，我把做法拆开揉碎：WorkBuddy 提效动作、数据模型设计、本地+云端双引擎、云函数接大模型、签到成就留存。

每篇都有真实代码、详细配置、我踩过的坑。你未必做小程序，把这些思路移到办公自动化、Excel 提效上，一样好使。

结尾

我没劝你去写小程序。

只想感叹：AI 爆发的这一年，最大的变化不是机器变多聪明，是像我这样不会编程的普通职场人，脑子里那些落不了地的想法，终于有了一条够得着的路。🛤️

路不是自动铺好的。方向你定，活 AI 干，走没走偏、合不合心意，还得你自己验收。

你们觉得呢？评论区告诉我——你最想用 AI 做出个什么样的小工具？👇