从电子表格混乱到AI驱动的洞察:30天Vibe编码实况检验

为什么创始人离不开Excel——以及他们为什么应该

**阅读时间:**7分钟
**适合对象:**尝试AI开发的构建者、厌倦手动财务建模的创始人

没有人谈论的问题

走进任何路演会议,你都会看到同样的场景:一位VC问“如果流失率下降2%,会发生什么?”创始人面无表色。答案藏在一个47个标签的Excel噩梦中。花费三个小时搜索公式。一个小小的数据输入错误。一个导致崩溃的循环引用。

这不是怪癖——而是常态。大多数早期公司仍依赖电子表格进行财务预测,创始人普遍讨厌这种体验。数学很简单,但痛苦:复杂模型需要数天构建,数小时更新,数秒崩溃。

这个问题值得更好的解决方案。这激发了一位开发者用30天尝试不可能的事情——利用 vibe 编程和AI构建财务顾问工具,同时记录每一个错误、洞察和经验教训。

30天实验:数据统计

准备工作:

  • 持续时间:30天的 vibe 编程
  • 平台:云端开发环境
  • 总投入:$127 平台积分
  • 生成的代码行数:约3,500 (主要由AI辅助)
  • 迭代与回滚:73次

结果:

  • 初步表达兴趣:23位创始人
  • 实际注册:2人
  • 完成入职:3人
  • 愿意付费:1人
  • 产生的收入:$0 (验证:每月50美元的承诺)

范围:

  • 目标用户:Pre-seed到Series A的创始人
  • 解决的核心问题:财务模型更新耗时数小时
  • 试图的解决方案:AI驱动的财务顾问
  • 关键指标:计算准确性

第1周:蜜月期遇到现实

最初的愿景雄心勃勃:实时财务仪表盘、无缝对接会计软件、按需场景规划、秒级投资者导出。时间线看似合理:2-3周上线。

但事实并非如此。

第一周暴露出三个关键疏忽:

疏忽#1:并行处理不起作用
同时向AI代理提交多条指令会造成混乱。在一个提示中请求暗模式、修复Bug和性能优化,结果生成了一个“弗兰肯斯坦”产品,什么都没做好。解决方案:一次只发一条指令,等待完成后再评估结果。

**成本:**6次回滚,$23 积分,3小时损失

疏忽#2:UI复杂性不是小事
简单请求“夜间模式”触发了47个意外变更。白底白字、看不见的按钮、字体不匹配需要手动像素级调整。UI实现比预期多花了3周。

疏忽#3:模糊指令导致昂贵错误
说“让它更直观”但没有具体细节,导致布局完全重构。精准变得关键——明确颜色、尺寸和位置的详细提示,消除歧义。

突破点来自发现一句指令:“在确认我理解之前,不要做任何更改。”

仅这句话就能避免50美元以上的积分浪费和不必要的迭代。

中段:当事情崩溃

项目进行到第二周时出现了中途问题。移动中WiFi不稳定,几乎无法在手机上调试TypeScript错误。回滚功能变得必不可少——有时一天内回滚12次,实验性功能引发多次系统故障。

到第15天,积分消耗迅速增加。第一周花费34美元,第二周达93美元。每次迭代成本在2-5美元之间,取决于复杂程度。这促使设立每周预算上限:超出即暂停,进行战略反思。

$2 计算危机

转折点出现在测试人员发现一个关键缺陷:财务计算错误约20%。一个客户获取成本显示为$50 ,而正确答案应为58.75美元——这个差异可能会破坏融资轮。

原因:AI对术语做出未说明的假设。“月度流失率”有时指年度比率。“客户终身价值”计算用的是自创公式而非标准方法。

这引出一个原则:始终手动验证AI输出。 采用平行电子表格进行验证成为标准操作。模糊的提示如“计算LTV”被替换为精确的指令:

计算LTV为:###每用户平均收入 × 毛利率$47 / 月度流失率

其中:

  • 每用户平均收入 = 总月经常性收入 / 活跃客户
  • 毛利率 = (收入 - COGS) / 收入
  • 月度流失率 = 本月流失客户数 / 月初活跃客户

逐步展示计算过程。

精准后,准确率大幅提升。

用户反馈改变一切

两周后,第一批测试者提供了严厉但启发性的反馈:

  • 计算结果偏差很大
  • 导出功能在数据超过50行时崩溃
  • 核心功能被导航层层掩盖
  • 尽管最初有兴趣,用户的入职率为0%

一条反馈评论带来转折:“我不想要另一个财务模型工具,我想知道我的数字是否合理。”

这个洞察重新定义了整个产品方向。这个工具不再是更好的电子表格,而是一个顾问。不是另一个财务建模应用,而是一个AI顾问,验证假设、标记不合理的预测、与行业标准对比、回答“如果”场景。

这个转变简化了复杂性。没有构建企业级集成、版本控制和多用户协作,最小可行产品专注于:

  • 手动输入财务模型
  • AI验证和基准对比
  • 最多3个场景的基本场景规划(
  • 自然语言问答财务指标
  • 导出到常用格式

技术障碍

出现三个主要技术限制:

语言选择遗憾:
用TypeScript而非Python开始,带来摩擦。类型错误耗费数小时调试。未来项目应根据开发者熟悉度选择语言,而非流行度。

集成承诺与现实:
创始人不断询问QuickBooks同步。实际情况:OAuth 2.0流程、Webhook验证、数据映射、错误处理、令牌刷新逻辑和会计规则验证。这不是 vibe 编码能解决的任务。

财务计算的精准性:
复杂财务公式——如留存曲线、NPV计算、客户终身价值——都极限考验AI辅助。“简单”提示会生成自信但错误的输出。只有极其具体的指令和明确的公式才能得到可靠结果。

转折决策

到第28天,缩减规模变得必要。完整愿景太复杂,难以快速原型。核心MVP上线包括:

✅ 手动财务模型构建器
✅ AI顾问进行基准验证
✅ 基本场景规划
✅ 导出功能
✅ 自然语言问答

❌ 实时集成 )推迟(
❌ 高级协作 )推迟(
❌ 企业安全 )推迟(

有时候少即是多。

成功的经验、失败的教训、未来展望

) 关键原则总结

1. 精准操作胜过模糊指令
“让它变得更好”→浪费。“将按钮改为#0066CC,字体增至16px,增加8px内边距”→成功。

2. 顺序更新优于并行变更
一次只发一条指令。等待完成。审查。继续。绝不同时操作AI。

3. 手动验证不可妥协
财务计算必须独立验证,不能盲信AI。

4. 大胆回滚无压力
30天内73次回滚,意味着快速迭代无惧怕。回滚比调试更快。

5. 用户知道他们需要什么
最重要的洞察来自倾听:“告诉我我的数字是否合理”成为产品策略。

( 明天会改变的事

如果重新开始,优先级会调整:

  1. 在开始任何开发前进行10次用户访谈——第一天就发现“顾问而非工具”的洞察,而不是第21天
  2. 选择Python而非TypeScript——语言熟悉度比框架流行更重要
  3. 硬性积分预算200-300美元——促使更好提示设计,避免陷入迭代死循环
  4. 先手动验证流程,再考虑自动化——验证需求后再构建集成
  5. 两周内完成MVP——防止功能膨胀,优先级排序

) 完全可以跳过的内容

  • 夜间模式 ###没人要求,耗时3天###
  • 完美UI ###创始人更看重功能而非美观(
  • 集成承诺 )先验证手动流程(
  • 高级功能 )在获得10个付费用户前不要扩展(

未来之路

成功不意味着完美——而是有一个创始人愿意为简化版每月付50美元。这就是验证。

实际路线图:

**第一阶段 )第5-8周(:**用 vibe 编码验证核心价值。目标:10个每月付费客户,50美元/月。成功指标:月流失率<10%,NPS>40。

**第二阶段 )拥有50-100客户后(:**转向传统开发。招聘金融科技开发者。构建集成。添加企业级功能。预算:5万-10万美元。

vibe 编码达到天花板时

优势:

  • 快速原型 )几周vs几个月(
  • CRUD操作
  • AI API集成
  • 导出功能
  • 落地页
  • 快速迭代

限制:

  • 复杂财务公式)NPV、留存曲线(
  • 企业API集成)OAuth、Webhook(
  • 后台数据同步任务
  • 多租户安全架构
  • 性能优化)<300ms查询(
  • 实时协作

毕业门槛:当10个以上付费客户提出vibe编码无法根本实现的功能时。

给任何尝试用AI开发的构建者的经验教训

开始前:

  • 选择自己真正懂的语言
  • 设定每周积分预算并遵守
  • 书面定义“完成”标准
  • 找3个真实测试者)非感兴趣观察者(
  • 先访谈10+潜在用户

开发中:

  • 每次迭代一个提示,等待完成
  • 明确定义模糊术语)“直观”、“干净”、“简单”(
  • 独立验证所有计算
  • 追踪每日支出
  • 重大转折前截图工作版本

何时退后:

  • 相同错误尝试5次后仍未解决
  • 你在解释多于在构建
  • 测试用户无法完成核心流程
  • 企业级功能请求不断出现
  • 积分花费超过)且没有付费用户
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