从空仓库到全链路跑通。全程AI辅助开发，前前后后烧掉几亿Token，把一套多职业AI工作台SaaS的核心骨架全部落地。登录认证、模块引擎、端到端加密、管理后台、图形化安装向导一应俱全，就差往工作台里填充具体的业务功能细节。直到看到Workbuddy推出AI工作台生成功能的那天，我冷静想了想，按下了暂停。
准确说，这不是一个功能全满的成品，而是一套完整可扩展的工作台SaaS底层架构。
核心逻辑：用户答题然后用模块引擎动态 AI 推荐， AI拼装出对应工作台功能。
说白了，SaaS的壳子和底层引擎全部做完了。剩下的只是填充业务细节：AI帮手接线、支付闭环、座位表拖拽、富文本升级、各类职业模板的功能打磨。按这个节奏，再肝一两周完全能上线首版。
值，也不值。
几亿Token砸下去，最直观的感受就是：一个人真的能打出一个团队的产量。
但代价同样明显。AI出活快，坑也埋得快。边界情况、性能陷阱、安全漏洞，AI不会主动考虑，全都要人一点点抠出来。到后期我的固定流程已经变成：AI出初稿 → 人工审架构 → AI补细节 → 跑类型检查 → 跑构建 → 修AI留下的隐性问题 → 补文档。Token·时间 成本是明面上的，校验成本是隐性的，而且越到核心逻辑越费神。
真正让我决定放弃的，不是做不下去，而是想透了一个本质问题：当AI可以直接生成工作台的时候，预置多少套模板都没有护城河。
更何况，大多数人也就图个新鲜，真正深度使用工作台的用户少之又少，所以留存就很难做。
我走的是「预制模板」路线：提前做好配置，用户选一个就能用。而AI生成走的是「按需生成」路线：你说清职业和需求细节，AI当场就能拼出一个专属工作台——当然细节需要持续打磨，但架不住人人都能靠AI当开发者。
我这个项目最核心的卖点——「多职业匹配、专属工作台」，恰恰是AI最擅长、也最容易被标准化的部分。大厂想做就是分分钟的事。你花半个月搭好引擎、做几十套模板，用户用AI几分钟就能生成几百套，还能按需定制细节。用户想要的是贴合自己的细节，预制再多模板也很难精准命中。
与其硬着头皮上线、在红海里用爱发电，不如趁还没陷进去太深，及时止损。
代码不会删，毕竟是半个月实打实的产出，平心而论质量并不差。后面大概率会开源，或者拆成几个小工具单独复用。
半个月做完一套SaaS骨架，放在刚接触开发的时候是想都不敢想的事。但也正因为AI把开发门槛拉得太低了，赛道内卷的速度也远超以往。独立开发最宝贵的从来不是代码，而是时间和精力，耗在没有壁垒的方向上太浪费了。
毕竟，AI时代做产品，最怕的从来不是做不出来，而是苦哈哈做完才发现：人人都能靠AI当开发者，AI生成的东西，比你的还要好。
山高路远，下个项目见。
本文 (烧几亿Token搭完AI工作台SaaS平台，在上线前止损)版权归 Liseezn 所有，
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