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@xulijian1994 · 2026-10-17 10:45

AI Coding 正在制造一大批烂尾项目，而且很多人可能还没意识到。 看到一位开发者吐槽，耗费了无数个 Claude Max 20x、无数个不眠之夜，最后发现自己做的根本就是伪需求，项目直接放弃。 评论区更扎心： 有人折腾了 4 个多月，消耗几百亿 Token，最后发现同类开源项目比自己做得还好。 有人刚刚放弃一个项目，也有人坦言，自己手里已经有好几个烂尾项目。 我觉得这其实是 Vibe Coding 普及之后必然出现的现象。 以前做一个产品，技术门槛就能劝退 90% 的想法。现在有了 Claude Code、Codex，很多人第一反应不是验证需求，而是直接开干。 但 AI 解决的是「怎么做」，不是「该不该做」。 我自己总结了几个值得注意的问题： 1. 先验证需求，再消耗 Token 不要因为一个想法看起来不错，就直接投入几周甚至几个月。 先搞清楚三个问题： - 谁会使用这个产品？ - 现有解决方案有什么不足？ - 用户为什么要换成你的产品？ 如果准备商业化，还得多问一句：用户愿意付多少钱？ 2. 开发之前，先找竞品和开源项目 这点特别重要。 现在 GitHub 上有大量成熟项目，很多需求早就有人实现了。 先搜索，再开发。能复用就复用，能二次开发就别从零开始。 花几小时研究竞品，可能比浪费几百亿 Token 更有价值。 3. 区分自用工具和商业产品 自己需要的小工具，哪怕只有一个用户，也有开发价值。 但商业产品完全不同。 你觉得好用，不代表别人需要；你觉得价格便宜，也不代表有人愿意付费。 AI 让所有人的开发成本都降低了，意味着你的竞争对手同样可以快速复制功能。 4. 尽早发布 MVP，不要无限堆功能 很多项目不是死在技术上，而是死在不断追加需求上。 今天增加用户系统，明天增加支付，后天再接一个 Agent。 结果产品越来越复杂，却始终没有真实用户。 我更倾向于先实现最核心的一个功能，尽快让真实用户使用，再根据反馈决定是否继续投入。 5. 真正的护城河不是代码 当人人都能用 AI 写代码，单纯的软件功能会越来越不值钱。 真正有价值的可能是行业经验、真实业务场景、客户资源、数据积累，以及解决具体问题的能力。 比如企业愿意花几十万元采购的管理系统，如果你能真正理解它的业务流程，帮它降低成本，这就是实实在在的需求。 最后说个观点： AI Coding 最大的陷阱，就是让人产生一种「只要能做出来，就有价值」的错觉。 以前我们缺的是开发能力，现在可能更缺判断力。 写出一个项目越来越容易，知道什么时候不该写、什么时候应该放弃，反而越来越重要。 大家用 Claude Code、Codex 做过多少项目？真正还在使用的有几个？

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