几近及时新闻：🗞️ 我最大的生成式AI胜利 (2025-06-29) :: 在浏览器中查看
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本周通讯100%由我（人类）生成。您将在视频中看到大量的AI输出。了解为何这种披露是个好主意，以及将来可能成为与欧盟进行任何形式业务往来的强制要求。
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我的思考：我最大的生成式AI胜利
过去一周，作为我新书《几近永恒：生成式AI的48条基础原则》的推广之旅的一部分，我参加了播客巡回采访。其中一个问题引人深思，当时我的回答虽然正确但不够全面，所以今天我们来弥补一下。
这个问题是：您在生成式AI方面取得的最大胜利是什么？
生成式AI在众多领域拥有如此强大的能力，以至于很难想到哪一个单一事件能代表一次巨大的胜利，但在那一刻，我脑海中首先浮现的是软件开发。
为什么？因为生成式AI在生成软件方面表现卓越。它可以用任何主流编程语言进行编程，而且今天的模型非常智能，几乎可以完成您告诉它们的任何任务。
然而，它们也容易犯大量错误、偏离轨道、陷入无限循环。所以今天，我们来谈谈我是如何利用生成式AI来构建软件的。
现在，在我们继续之前，您可能会说，但克里斯，我不是软件开发人员。我不是程序员。我不知道如何编程。
我其实也不是。我的编码能力很差。最好也只是平庸。但我提问能力出色，思维敏锐。我懂得足够的行话，能很好地提示生成式AI，而且我通常有不错的想法。这种特质组合，在我看来，是AI+人类的最佳组合：AI负责体力劳动，我提供想法和方向。从很多方面来看，这就像管理和委派。我没有动手打字，但我绝对在管理这个项目。
所以，让我们深入了解我是如何做到的，或许您能从中找到一些自己可以使用的东西。如果您想尝试一下，又不想自己安装任何东西，您可以随时将代码复制粘贴到像Google Colab这样的免费环境中。
第一部分：5P框架
一切都始于Katie Robbert出色的Trust Insights 5P框架：
- 目的（Purpose）：我们为什么要构建这个软件？
- 人员（People）：谁将使用它？他们的需求和限制是什么？
- 过程（Process）：我们将如何构建它？
- 平台（Platform）：我们用什么语言和工具构建它？
- 绩效（Performance）：我们如何知道我们成功了？
今天我们来举一个简单的示例，一个我们可以轻松构建的例子。假设我想从我的YouTube频道导出现有视频列表并对其进行分类，然后制作一个视频观看指南，就像我的内容速查表一样。这任务相当直接，除了一个问题：我的频道上有数百个视频，这意味着我不能简单地将整个列表复制粘贴到生成式AI工具中，然后让它输出一个干净的结果。
特别是如果我想要对事物进行分组和分类，使它们整洁有序。因此，我可以从我的YouTube频道导出原始数据列表，然后我们需要编写一些代码来处理它，决定如何分类我的视频，并最终生成一个精美的指南，我可以作为额外内容与您分享。
我将通过创建用户故事来确定目的，例如：
作为一名YouTube内容创作者，我需要创建一个自2024年1月以来的分类YouTube视频速查表，以便我的观众能够快速找到他们想要观看的视频。
用户故事符合“作为{角色}，我需要{任务}，以便{结果}”的格式——这是一种分解项目诸多需求的非常便捷的方式。您可以从Katie的AI就绪营销策略工具包（免费，需填写表格）中了解更多。毫不夸张地说，我在过去10年中学到的所有关于出色规划的知识，几乎都来自她。
人员（People）非常清楚：您，我的受众。我希望您能快速找到您正在寻找的内容。
过程（Process）……就是我们正在做的事情。广义上说，我的软件需要摄取一个CSV文件，推断正确的YouTube URL，使用生成式AI确定的主题集中的模糊关键词匹配对视频进行主题分类，然后用HTML和CSS生成一个精美的视频指南，按主题和日期（降序）组织，所有视频标题都链接回原始视频。
平台（Platform）将使用Python来生成结果。结果本身将是简洁、美观的HTML样式。我选择Python，不是因为我喜欢它（我真的不喜欢，我比较老派，更喜欢类C语言），而是因为它是生成式AI最擅长的语言。我还可能指定其他关键细节，例如软件必须完全独立，不依赖任何外部API或服务。它必须在没有任何互联网连接的情况下运行。
而绩效（Performance）则是一个没有bug、能够成功生成速查表的可用软件。
Katie的5P框架的秘密在于：它大大缩短了需求收集时间，因为我们刚刚完成了约75%的需求收集工作。
第二部分：最佳实践与编码标准
好的，我们已经完成了5P框架。接下来，我们需要编码标准和最佳实践。您不能——嗯，不应该——直接去您最喜欢的生成式AI工具，说“嘿，我们来编写这个东西吧！”那样会导致代码混乱、产生大量技术债务，并……最终导致灾难。
相反，我们希望利用生成式AI的深度研究工具（几乎所有平台都可用）为我们构建一个最佳实践指南，作为我们使用生成式AI构建代码并指导我们整个过程的起始信息。
以下是我们根据刚刚完成的5P框架所使用的示例提示：
我需要为Python 3.11构建一个最佳实践指南，以完成此软件的构建。该指南应包含针对软件特定目的的Python 3.11最佳实践，应包括易于快速开发软件的库和软件包及其当前版本列表，应完全依赖免费开源软件（FOSS），并应包含代码示例。今天是2025-06-28；请优先参考2024-2025年的资料。
然后，我将上面的5P内容复制粘贴作为提示的后半部分，并将其输入我的深度研究工具。
让深度研究工具组装定制的最佳实践指南，这需要5到50分钟不等，具体取决于您使用的工具。
为什么要这样做？因为每个项目都不同，我们希望利用深度研究工具能够针对此用例专门组装的知识。虽然拥有通用、全球性的编码标准是好的，但拥有适合特定项目的编码标准会更有益——特别是当深度研究工具能发现您甚至不知道存在的软件包和库时。
您可以在新闻通讯的视频版本中看到这个项目的编码标准示例，因为它非常详尽。
第三部分：需求收集
我们有了5P框架以及编码标准和最佳实践。现在是时候进行需求收集了。这个阶段的成果是一个名为“产品需求文档（PRD）”的东西。这是软件开发团队用作项目指南或规则的东西，包含了项目应有的所有内容。
一份出色的PRD可以被任何产品或项目经理接手，他们无需其他上下文，仅凭PRD就能立即了解正在发生的事情。它应该如此详尽和自包含。
这是我使用的提示：
让我们为名为YTGuide的Python应用程序构建一个产品需求文档，YTGuide是TVGuide的谐音。我将首先提供一些基于Trust Insights 5P框架以及我们项目总体编码标准和最佳实践的背景信息。请阅读背景信息，然后一次只问我一个问题，直到您有足够的信息来构建PRD。请记住，PRD包含用户故事、功能需求、非功能需求和领域需求。它们必须完全自包含，并包含软件开发经理和团队在完成后制定工作计划并开始编码所需的所有信息。
然后，您需要花长达一小时的时间回答问题，具体取决于您的5P和编码标准文档的详尽程度。
完成后，您的生成式AI工具应该会生成一个非常出色、非常冗长的PRD。您需要保存并存储它以备下一步使用；我建议将其保存为Markdown文件（一种AI工具易于读取的特殊纯文本文件，扩展名为.md）。
第四部分：工作计划
仅凭PRD还不足以进行构建，如果我们希望一切顺利的话。利用您可访问的最智能模型，我们需要将PRD转换为极其细致、详细的指令，即一份工作计划。
工作计划应该是逐文件、逐步骤的指令集，AI或人类程序员都可以遵循。它如此详细和丰富，几乎是供人类或机器构建我们应用程序的复制粘贴指令。以下是我通常使用的提示：
根据我们的PRD，创建一个工作计划来构建PRD中的Python应用程序。工作计划必须是高度详细的指令集，逐文件列出，供不熟练的初级开发人员用来更新代码库，同时遵守我们的编码标准。文件应按依赖项从少到多排序，并且必须包含文件路径、所需的更改、需要注意的上游和下游依赖项，以及文件的总体意图。工作计划必须足够细致，以便初级开发人员无需其他信息即可进行必要的代码修改。不得引用以前的版本或文档；工作计划必须完全自包含。包含适用于git等系统的diff代码示例。用Markdown格式构建详细的工作计划。
您最喜欢的生成式AI工具将生成工作计划；与PRD一样，将其保存为Markdown格式。
第五部分：构建
现在，在我们迄今为止在生成式AI中所做的一切之后，我们已准备好将其交给AI进行构建。当今有如此众多的AI编码代理可用——OpenAI Codex、Claude Code、Gemini Code Assist等，其中许多都是免费或使用成本极低。
我们将做的是在电脑上创建一个名为“ytguide”的文件夹，并在该文件夹中再创建一个名为“docs”的子文件夹。在该子文件夹中，我们将放入：
prd.md– 我们的需求文档workplan.md– 我们的工作计划standards.md– 我们的最佳实践和标准指南
对于这个项目，我将演示Gemini Code Assist，但您可以使用任何您喜欢的工具。使用哪一个其实并不重要。
我们此时要做的就是启动我们的编码工具，并给出明确的构建指令和方法。我们已在支持文档中创建了所有细节，所以这更多地只是一个推动。
以下是我通常使用的标准提示：
阅读@docs/standards.md以了解我们的编码实践。阅读@docs/prd.md中的产品需求文档以理解项目的总体意图。严格按照@docs/workplan.md中详述的工作计划，从头到尾地执行。不要引入任何未记录的更改，也不要执行任何未在@docs/workplan.md中记录的更改/添加。严格遵循指示，精确实现所示的差异。完成后，创建一个名为@docs/progress.md的日志，并更新您的进度。请记住，只有在运行ruff、mypy和pytest且所有测试均无错误之后，才算完成。如果您运行这些测试并生成错误，您必须修复这些错误。
这为编码代理提供了简洁、快速的推动，使其开始工作。一旦您确定它正在运行，就可以休息一下了。
第六部分：调试
很少有软件，无论是人类编写还是AI生成，能一次完美运行而没有错误。通常，事情会出错，有时甚至错得离谱。这部分过程就是关于调试。我们希望我们的AI工具能为我们进行调试。以下是我用于调试的其中一个提示；只需将其直接粘贴到您的编码代理中：
根据@docs/prd.md、@docs/workplan.md和@docs/standards.md评估代码。已完成的部分（如果有）是什么？未完成的部分（如果有）是什么？请从质量保证的角度思考，寻找根本原因、潜在问题、系统性问题。✅ 好的部分（如果有）是什么？如果没有，请说明。❌ 坏的部分（如果有）是什么？如果没有，请说明。❓ 缺失的部分（如果有）是什么？如果没有，请说明。🗑️ 不必要的部分（如果有）是什么？如果没有，请说明。🛠️ 已修复的部分（如果有）是什么？如果没有修复，请说明。💥 新出现的问题（如果有）是什么？如果没有新问题，请说明。不要编写代码。不要编写代码。您只进行评估和分析。不要编写代码。
您的AI工具应该会就正在发生的事情提出一个可靠的分析。然后，只需告诉它修复它已识别出的问题。这种多步骤调试很重要——我们需要不断刷新AI的思维，让它记住应该做什么，以免陷入自身困境。
一旦您完成了这个过程并且您的代码运行正常，您就可以享受您的劳动成果了，比如一个您可以为您的受众发布的YouTube频道指南，并且它是根据他们的需求量身定制的。
第七部分：总结
虽然这诚然仍然是一个相当技术性的过程，但您可以看到我在这里并没有进行太多编码。相反，我是在进行修正。我是在引导。我是在管理这个过程，而AI正在承担所有的繁重工作，不仅包括编码，还帮助我进行设计、构思、测试和部署。
更重要的是，如果我对某个地方改变了主意，我可以在AI的帮助下编辑需求文档，然后重复这个过程。它会对代码进行所有必要的更改——我只需要非常清楚地说明我的想法是什么，以及我希望AI如何实现它。
这之所以是我在生成式AI方面最大的胜利，是因为这根本就不是关于AI本身。这是关于AI为我做了什么，AI如何帮助我更好地完成我的工作。通过使用AI创建软件，我正在加倍投入我工作的秘诀，构建定制工具，帮助我以前所未有的方式更好地完成工作，以我的方式，用我独特的视角来完成。
这并不是使用AI来创建一份被稀释的、通用的工作产品。相反，这恰恰相反，它创建了我对这项工作的观点的精髓版本，并将其转化为我可以用来扩展我的工作、我的想法和我的能力的工具。
我还想指出，虽然我用软件演示了这一点，但没有任何东西能阻止您将这个通用想法和方法用于任何需要规划的事情。制定您的季度内容策略。实现您一直想要但任何供应商都未曾制造的定制版分析仪表盘。用这套技术写一本书——无限可能。
AI提供技能——您提供想法。
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