2025 年即将过去，我来整理一下我这一年所做的事情。
2025 年给我最大的感受就是“寒气”：经济下行严重，工作内卷加剧。这一年里，我的领导换了两次，公司业务也一直处于横盘状态。这种不确定性让我一直在探索一些副业，试图修筑一道防波堤，以防哪天突然失业。
另一方面，LLM Agent 、Vibe Coding 等 AI 技术发展迅猛，你追我赶。我也尝试过用 AI 运维自媒体，发微信公众号、发 Twitter ，做一些小工具。在 Twitter 上看到大家都在用 Vibe Coding 实现想法，我也决定亲自动手做一个。这个工具见证了我从一个想法到一个产品落地的全过程，我觉得这是我本年度做的最有价值的事情之一。
两年前，我开始尝试按照“可理解性输入”的方式坚持阅读英文原著。两年下来，我大概读了 8 本原著，英语阅读能力确实有了很大的进步。
在平时的阅读过程中，我偶尔发现有一些句子结构特别复杂，需要单独拿出来仔细分析。而正是对这些复杂句式的拆解，让我的阅读能力边界一点一点地扩展。同时，在记笔记时我也会强迫自己锻炼写作能力，虽然有 Grammarly 进行语法修正，但它的订阅费确实有点贵。
所以我就想：能不能自己用 Vibe Coding 做一个工具，既能帮我拆解复杂句式，又能帮我修正写作呢？
于是我尝试全程从 0 到 1 进行 Vibe Coding 。虽然我本身是搞 Java 的，但在开发这个产品的过程中，我全程没有亲自写一行代码。现在给大家回顾一下这个过程。
在开始之前，我先丢几张图，让大家看一下产品的最终形态。
首先是落地页的首页，做了多语言，logo 是我让 gemini 根据我的产品特点并参考 apple icon 设计理念 生成对应的 prompt ，然后通过 Nano Banana 生成的。效果比我想象中的好。
然后是 chrome 的插件的菜单。借助 ai 的能力，很容易就可以实现英语以外的语言能力。整个页面都是 gemini 设计 claudecode 绘制的 ascii 并实现的。
网页中，选中文字，可以实现 explain 和 poisedly 的功能。explain 解释复杂语句，poisedly 类似于 grammarly 进行语法检查和优化写作。
整个从 9 月初开始，一直搞到了 12 月份。下面是我的历程。
首先是确认产品逻辑。我会把自己最朴素的想法丢给 Gemini 和 Claude ，让他们帮我生成产品文档。
一开始我主力使用 Claude ，但后来发现 Claude 就像一个搞技术出身的，聊不上两句就想着给你写代码；而 Gemini 的表现更像一个产品经理，可以从很好的产品视角帮你思考问题。
由于是第一次自己设计产品，我担心会有遗漏，所以和 Gemini 聊完产品后，我会把结果让 Claude 再挑一挑毛病，最后才把产品的基本形态确认下来——就是现在的 poisedly.com。虽然现在回过头看，这产品的形态很简单，就两个核心功能，但在当时我还是反反复复讨论了将近两周的时间。
AI 生成的文档通常默认带有一种“大厂汇报感”，文档里充斥着愿景、用户画像分析、销售策略等。作为个人开发的产品，其实这些东西都不需要。我们需要让 AI 帮我完善产品的逻辑，以及检查可能出现的漏洞和定价规则——毕竟产品赚不赚钱另说，第一次搞，可千万别把自己亏进去。
所以这个时候，生成产品文档就需要跟 AI 讲清楚：我们文档的阅读对象是“个人开发者”和其他的“编码 AI”，让它只关注产品逻辑。这样一个产品才从一个模糊的想法变成了一个完整的文档。
在产品逻辑的讨论上，Gemini 的表现更好。Gemini 的“心机”比较多，花花肠子多，鬼点子也多，但是实际上手干活吧，就表现得一般般，给人一种敷衍应付和不专业的感觉。依我看，Gemini 就像是领导身边的“马屁精”和“人精”。相对来说，跟 Claude 聊上两句话，它就想着给你写代码，Claude 更像是一个刚工作 2-3 年的“职场小白”，总是急着露一手来证明自己。
产品逻辑确认清楚了，其实还没到编码阶段，还有两个重要的事情要做：UI 设计和营销文案。
首先说 UI 设计。落地页和产品的交互页面都需要提前沟通好逻辑。我看网上有人画草稿拍照片给 AI ，抱歉，我连个草稿都画不出来。这个时候就可以让 Claude 用 ASCII 字符的方式来绘制我们的产品页面。同时还要设计落地页每一幕的元素和微动画脚本。
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│ [ 📋 复制 (Copy) ] │
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│ [ ✨ Poisedly 英语化 ] │
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我一开始的路径是：先画 ASCII 草图，然后直接让 AI 实现。但是当我进行修改调试的时候，发现每一次改动代码，需要反反复复和 AI 沟通，AI 总是很难一步到位地帮我改正确，而且有时候 AI 又卡又慢，让人非常沮丧。
后面我摸索出了一套更高效的流程：
先让 Gemini 给我描述每一个页面的元素和微动画脚本的底稿；
我和 Gemini 先把底稿的细节都聊通；
再放 Claude 根据我的底稿绘制一个 ASCII 的草图；
把草图确认清楚以后，再让 AI 去实际编程实现。
这样的效率会高不少。这就像画画：先画简笔画，再画轮廓，再画细节，最后上色一样。这样每一步的改动成本都比较低，也比较灵敏。
同时注意，广告词也非常重要。所以在底稿阶段，我就让 Gemini 帮我优化这些广告词。为此我还专门阅读了金枪大叔的《借势》，并把里面的核心内容喂给 Gemini ，让它依据这些核心内容生成对应的 Sub-agent Prompt 。然后每一次讨论开始之前，都让 Gemini 带入这个 Prompt 来讨论广告词的设计。
完成了这一步以后，一个产品的基本雏形就完成了，可以先实现 MVP 的能力了。在这个过程中，还是 Gemini 大放光彩，Claude 只是帮忙绘制了低保真的 ASCII 图片。
实际这个过程中是我后续摸索出来的。我向来是先写代码，前端用 Next.js ，后端用 Python 的 FastAPI 架构。但是我用了 1 个月的周末时间把第一个简单的功能写完、准备部署的时候，才发现两个尴尬的问题：
重复造轮子：我自己写的登录逻辑，原来有第三方的 SDK 可以拿来直接使用，比如 Firebase SDK ，里面已经完整包括了登录、注册、密码找回等，而且兼容 Google 、Apple 等多个三方平台登录。而我当时还在为邮件密码找回的问题一筹莫展。
部署环境不兼容：代码写好了，总得找一个地方部署。经过多方搜索，我发现了 Cloudflare 的 Pages 和 Workers 可以供我免费部署前端后端，甚至还有免费的 DB 供我使用。但问题是，我选的前后端架构不支持，Cloudflare 的后端只支持 JS 。为了能用上这就免费的午餐，我只能让 AI 把后台又重新写了一遍。
所以，即使是用 AI 编程，也要有技术方案设计这一个步骤，而且我觉得“部署”这个环节在 AI 编程中是非常必要的。
这个时候我们就可以让 Claude 根据产品文档和 UI 设计，以及我们要部署的平台生成一个技术文档。审查以后，还要再问一遍 AI：“其中有哪些有免费的第三方平台可以使用？” 以避免自己重复造轮子。在技术方案审查中，我们要额外注意数据表结构设计，可以让 Claude 和 Gemini 相互检查，确保没有大的问题。如果后续有其他扩展打算，就需要让 AI 提前做好相应的设计准备。这个阶段 Gemini 和 Claude 贡献打平。
所有一切都准备就绪了，就可以开始编码实现了，但并不意味着就可以高枕无忧了。
AI 在编码的过程中，幻觉问题会让你非常沮丧。经常会遇到 AI 吭哧吭哧有理有据地一顿倒腾，结果啥都没干成，然后 AI 还在那里一本正经向你邀功；或者有时候因为设计上的问题，AI 在那里反复折腾，经常是这里改好了，那里又有问题了，而 AI 还在那里让你放心，保证下一次就能修好。
为此，遇到这种现象时，可以用以下两个办法：
强制对齐：为了防止 AI 在那里瞎搞，你可以在每一个指令后面都加上这样一句话：
"Repeat the task i provided to make sure you are fully understand. Ask me anything that may confuse you before you start, Dive into the details and search infors as more as you can do, can list your plan steps for me to check before you start."
后面有了 Claude Skills ，我就把这句话做成了一个 Smart Worker 的技能。本质上，这是让 AI 和你的想法对齐，防止你和 AI 的理解不一致，避免因为沟通失真而导致的无效返工。
Claude 写前端还可以，但是对于后端一些算法的表现就差强人意了，不过还好后面出了 Codex 。Codex 在后端的表现出众。所以我现在的 AI 军团基本是如下分工：
Gemini：负责嘴炮（产品、逻辑、创意）。
Claude：负责前端和文档。
Codex：负责后端。
MiniMax：实习生角色，负责打杂。
代码搞完了就万事大吉了吗？不不不。
整个过程中从产品到技术都有 AI 承包了，但是还有一个角色至关重要，那就是老板的角色，也就是我的角色。产品搞出来以后，如果只是自嗨那就算了，但是如果想出去卖，就需要下功夫做营销、做销售，打通收款渠道。
为此，我在国庆的时候专门去了一趟香港，办了港卡，并开通了 Stripe 做收款。同时，产品上的定价方案还得不断调整测算，既避免定价太高没有人用，也避免定价太低把自己亏进去了。
产品搞出来了，但是卖出去就是一个非常大的问题。这种情况下，只能靠自己。我也就是在产品基本搞出来以后，才发现：原来流量才是最大的问题。
说实话，我从一开始就没有想好搞完以后如何卖出去，所以现在一直是处于无人问津的情况。虽然提交给了搜索引擎，但是由于英语学习类的产品都烂大街了，所以没有任何来自于搜索的流量。所以现在仍然是 0 的收益。
但我仍然认为这是一件有意义的事情。最起码是我尝试做一些不一样的东西，并切实感受到了参考产品竞争的现实。
之前被大厂保护得太好了，以为技术好、产品做出来就有钱赚，现在发现并不是如此。没有“卖”，一切都是那个 0 。而这也迫使我自己去思考、去面对、去补充自己的短板。而这也将是我 2026 年新的起点。
哦，这个产品是 poisedly.com。
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