当AI让开发变得触手可及，真正的挑战才刚刚开始。本文记录了如何利用Claude快速开发小红书笔记导出插件的全过程，从失败到成功，再到使用后的反思。这不仅是一次技术实践，更揭示了在AI时代，产品经理的核心竞争力正在从「怎么做」转向「做什么」。
个人喜欢把小红书的点赞当做收藏来用
看到觉得不错的内容就会用点赞做记录
几天前看到网友将小红书笔记导出+谷歌Notebooklm，做内容分析和存档，觉得思路不错，最大的问题是如何批量导出小红书笔记列表
市面已经有插件能实现了，但基本都要收费
那就试试自己做一个吧
Claude果然不负所托，很快就做出来了（太强了）
第一版并没有成功。页面滚动了，显示采集中，但是采集数量显示为0
于是提供了一个笔记链接给AI（根据之前的经验，AI会搞不清楚笔记的真正链接）
这一步，Claude并没有直接改写代码，而是要API的接口路径和响应内容（不懂没关系，AI会教）
这一步比较让人惊喜，同样的功能和提示词，试了Google AI studio，deepseek，Gemini，无一例外都没有要求提供更多的信息，而是咔咔上来就直接输出，结果都用不了
获得了正确的笔记链接和接口响应，这时插件已经可以正常使用了：
但是，链接行是单独的一列，为了让体验更好一点（标题自带笔记超链接），于是：
至此，完美解决了我的需求
1.点赞列表完成了，增加“收集收藏列表”却失败了
加上导出收藏列表的需求后，试了好几次都不成功，并且连带点赞列表收集也失效了
为了解决这个问题，进行了几轮修改，但改来改去都不成功，还把免费额度都用完了（不想折腾了，默默用回第一版）
这也说明，当AI遇到一些有难度的bug时，是很难自己修复好的，或者修复的成本很高，经常越修越糟糕
2.同样的提示词，试了Google AI studio，deepseek，Gemini，要么是无法直接输出文件，只能给出代码要自己写入文件，要么就是输出用不了
正如前文所说，只有Claude在编辑过程要求提供更具体的信息，输出也是直接打包好的文件，对小白更友好
自己用AI做了一些小应用的体验——
构思的时候很理想，做的时候很好玩，做出成果很开心，结果使用频率并不高
拿这次的点赞列表导出插件来说，数据导出后，放到飞书文档里，不过是换一个地方继续吃灰
有了AI的辅助，小型应用的开发变得越来越简单，网上独立开发的应用也越来越多，但真正的好作品并没有变得更多
创作门槛变低，最先出现的是内容流水线和同质化，优秀的作品仍然是稀缺的。由此看，产品经理的思考分析能力，对需求和市场的判断，以及商业化的能力——仍然是非常重要的能力
“做出来”变得简单，“做什么”就变得更难
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题图来自Unsplash，基于CC0协议
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