AI辅助编码：我如何在30天内打造创业MVP，亏损127美元，并发现真正重要的事情

没有人想解决的问题

我看过创始人陷入同样痛苦的循环数十次。风险投资人提出一个无辜的问题——“如果你的流失率降低2%会怎样？”——会议就会突然停滞。创始人的回答藏在一个47个标签的Excel噩梦中。三个小时的公式搜索。断裂的引用。导致整个模型崩溃的循环错误。

这个模式一目了然：创始人淹没在电子表格中，本该专注于增长。

所以我决定测试一下，是否流行的 vibe coding——用AI快速原型开发——能否解决这个问题。假如我用一个月时间，利用AI作为主要开发伙伴，构建一个财务规划工具，会发生什么？我不是现代程序员(我上一次认真的编码是在二十年前)，但我坦率承认自己不知道的东西，并且学习速度很快。

在30天内我发现的东西，将挑战我对快速原型的所有认知。

梦想与现实

第一天感觉电力十足。我设想一个时尚的财务驾驶舱：由AI驱动，与QuickBooks同步，包含场景规划，几秒钟内导出投资者就绪的报告。时间估算？三周到MVP。我很有信心。

但我完全错了。

第一个教训来得又快又贵。当我同时给AI多个指令——“添加暗模式”、“修复漏洞”、“提升性能”——它并没有按顺序处理。相反，它卡住了，困惑了，然后创建了一个弗兰肯斯坦版本，既没有完成任何一项任务。这个错误让我回滚了六次，浪费了三个小时，以及$23 在计算积分上的花费。

UI复杂性打破了我的第二个假设。一个简单请求——“添加夜间模式”——触发了47个不同的更改。结果：白色文字在白色背景上，按钮看不见，界面完全崩溃。修复字体和背景不匹配又花了我三天。

真正的突破是在我停止说“让它更直观”这样模糊的话，开始用精准的指令进行“手术式”操作时实现的。比如，不再说“优化仪表盘”，而是说：“将Calculate按钮颜色改为#0066CC，字体增大到16px，添加8px内边距。”精准性消除了浪费。

高昂的旅程：当AI遇到财务数学

到第二周，我已经花费了$93 在Replit上的积分。花费在加速，而不是减缓。每次迭代花费2-5美元，取决于复杂度。模式很明显：快速迭代在吞噬我的预算。

但真正的危机是在我发现AI的财务计算偏差20%时到来的。一个创始人的客户获取成本显示为$47 ，而实际上应该是58.75美元。这个错误可能会让A轮融资泡汤。

原因？我给了AI模糊的指令，让它自己假设方法。当我让它“计算LTV”时，它对变量的解释不一致——有时用月度流失率，有时用年度流失率，有时自己发明计算方式。

我花了六个小时调试一个公式。修正需要放弃自然语言，采用精准的手术式描述：

而不是：“计算LTV”

我必须写：“计算LTV为(平均每用户收入×毛利率) / 月度流失率，其中ARPU=总MRR/活跃客户；毛利率=(收入-销售成本)/收入；月度流失率=本月流失客户数/月初活跃客户。逐步展示你的计算过程。”

这种具体性让一切都变了。从那以后，AI每次都能正确理解。

转折点：倾听用户真的有效

三周后，我有了三个测试者和两个完整的财务模型。反馈非常谦卑。

一位创始人一句话就打破了所有复杂：“我不想再用财务模型生成器，我只想问‘我怎么延长跑道3个月？’并得到答案。”

我一直在做错的产品。

整个价值主张从工具变成了顾问。不是另一个电子表格工厂，而是需要验证——有人告诉他们数字是否合理，指出不切实际的假设，提出改进建议，实时回答“如果”问题。

这个洞察在第21天到来。我还剩九天时间重建。

扩展难题：当 vibe coding 达到极限

并非所有事情都能靠这种方式解决。当创始人问“你能同步QuickBooks吗？”我发现残酷的真相：OAuth 2.0流程、webhook验证、数据映射、速率限制处理、令牌刷新逻辑——这些都不是 vibe coding 能胜任的领域。这是专业开发工作。

我选择了TypeScript，认为它是现代最佳实践。结果，实际上不懂一门语言，就会在调试上付出学习税。花两个小时修复TypeScript类型问题(类型“number | undefined”不能赋值给类型“number”)让我意识到，懂得语言比追逐潮流更重要。

回滚按钮变得神圣。我在30天内用它73次。第27天，我试图添加“智能默认值”，结果崩溃了整个系统——计算错误、导出功能、用户认证，一切都崩了。与其花小时调试，不如一键恢复稳定。

有时候，最好的代码就是你没有写的代码。

数字：最原始的验证

30天后：

开发指标： $127 花费，3500行代码(，大部分由AI生成)，73次回滚，一门编程语言通过痛苦学会

用户获取： 23个感兴趣的创始人，12个实际注册，3个完成了入门，1个愿意付费

那位每月50美元的创始人？那成为唯一重要的指标。

残酷的现实是：创造让人感兴趣的东西，与创造被人使用的东西差距巨大。我的转化漏斗是：23感兴趣→2参与→0完成入门。在最后的转折点之前，吸引了那位说：“这是我第一次不用财务学位就理解了我的单位经济学”的创始人。

vibe coding 真正能做什么 (以及不能做什么)

擅长：

• 快速原型开发(两周内从想法到可测试的MVP)
• 低初始资本需求($127 相比$20K 开发者)
• 快速失败循环(尝试、打破、回滚、学习几分钟内)
• 模板生成和标准模式
• 无需招聘复杂性

局限：

• 需要一致方法的精准计算
• 企业API集成（OAuth和webhook）
• 多租户安全架构
• 后台任务处理（数据同步）
• 复杂财务公式（群组分析、NPV计算）
• 实时协作功能

当你有10+付费客户提出无法用 vibe coding 实现的功能时，毕业时刻到来了。

如果我重新开始，会怎么做 (以及会跳过什么)

如果明天重新开始，我会先采访50个创始人，而不是写一行代码。不是5个，不是10个，50个。我会问他们：什么最难更新？投资人总问的问题？他们真正愿意付费的是什么？这会帮我节省两周时间和大量浪费。

我会选择Python而不是TypeScript。我会设定一个硬性的(积分预算。在自动化之前，先手动做一遍流程。跳过没人要求的夜间模式、没人关心的完美UI，以及无法兑现的集成承诺。

最重要的是，从第一天起我就要明白：与潜在客户交流，不是建造的步骤，而是建造的基础。

未来的路径

下一阶段不是一次性 vibe coding 所有内容，而是通过逐步发布进行验证。

第1阶段 )第5-8周@E0：手动财务模型构建+AI顾问验证假设+基础场景规划+导出功能。目标：10个付费客户。

第2阶段 $200 第9-24周@E0：如果验证有效，招聘有经验的金融科技开发者，构建真实的集成、企业级安全、扩展基础设施。预算：5万-10万美元。

使命依然不变：消除那个47个标签的Excel财务模型。每个创始人都应拥有实时仪表盘、AI解释数字、秒级场景规划、投资者就绪的导出。

旅程还在继续，但这次由真正的创始人引导方向，而不是我的假设驱动产品。

这30天的 crossword 线索式谜题的收获？我学到，速度没有方向只是昂贵的失败。精准胜过量产。用户胜过假设。有时候，最好的验证就是一个愿意付费的创始人。