国庆长假,大多数人选择出游或休息,但我选择了一场特别的"闭关修炼"。我一直在琢磨怎样让AI真正成为生产力工具,而不仅仅是玩具。这8天里,我把自己关在Linode服务器前,用Anthropic的Claude Code和OpenAI的Codex这两名“搭档”做了一系列大胆的实验。
冲突在于:市面上关于AI开发的讨论太多停留在概念层面,真正动手实践、记录完整开发过程的案例却很少,尤其是非技术背景的人如何驾驭这些工具。我想验证的问题是:只凭自然语言驱动AI,在8天内能否完成从论文分析、内容生产到多Agent协作系统的全流程开发?答案是肯定的,但过程远比想象复杂——成功率只有约60%,关键在于文档化的提示词设计和渐进式迭代。8天里我投入72小时,消耗8.1百万token(204美元≈1470元),换来了15个可运行的系统原型和一套可复用的开发方法论。
8天跑完15个项目,合计投入72小时。下面按照全新1-5分制(5分代表生产可用,1分代表尚未成型)从高到低排列,一屏掌握全部进展。
1. 公众号发布系统
Markdown→图片→草稿一键发布,彻底解放发文流程。
2. 论文相关度分析
批量比对3000篇论文,生成可复用的研究加速器。
3. 美股分析团队
基于CrewAI的多智能体协作,高质量完成行情解读与投资建议。
4. 论文改写引擎
学术文自动改写成公众号风,支持五轮审核。
5. 文献综述生成
从高分论文自动整合综述,可直接进入写作阶段。
6. CrewAI多Agent工坊
9个角色协作,首次完成端到端运营排班。
7. Composio工具集成
一次打通25+第三方平台的凭证与调用。
8. 图片下载爬虫
批量抓取并智能命名,适配后续内容流水线。
9. 地图服务开发
地理数据可视化服务,用于选址与流量分析。
10. 爬虫数据处理
新闻抓取+结构化存储,后续可接入知识库。
11. PDF图片提取
自动切分PDF图片并命名,稳定性尚待优化。
12. 飞书文档集成
MCP批量导出飞书文档,权限流程仍需打磨。
13. 企业级Agent架构
CEO+8部门协作框架已跑通,需继续稳态测试。
14. 赚钱Agent实验
缺少商业判断闭环,连续8轮失效后暂停。
15. Happy远程协作
多端协作基础打通,但稳定性与权限待完善。
原本只是论文改写的配套工具,结果成了全场 MVP。我只负责设计七步流程(生成图→校验→压缩→上传→建稿→回查→返回ID),Claude 在5轮迭代里把脚本异常处理、日志与重试策略全部补齐,实现全自动发稿。
ROI: 手工流程15分钟/篇→自动2分钟/篇,半年内发布50+篇,节省10.8小时,开发投入6小时+50美元,一周回本。
美股分析团队由 CrewAI 驱动,我负责构建“研究主管→策略师→运营”三层职责和考核指标,Claude 自动调度 5 名分析 Agent 与 2 名执行 Agent。一次行情解读就完成数据抓取、指标分析、风险校验和新闻摘要。
启示: 只要人类把协作流程写清楚,AI 就能稳定完成复杂的跨 Agent 协同,并在每轮输出结构化战报。
我先写好 need/design/plan 文档,之后每轮只抽样验证。Claude 自动完成抓取、相似度、摘要和 Markdown 报告,我则根据样本补充约束(如引用率控制、摘要保真)。最终几乎零返工,输出可直接写论文。
试图让AI每5分钟拆解任务并赚到10美元。我负责cron与任务图,Claude 写脚本并自检,但我忽视了商业判断的复杂性,缺乏“可执行性验证”反馈回路,连续8轮都生成不可落地任务,最终主动叫停。
反思: AI 可以执行规范任务,但“定义价值”仍需人类完成,否则只会放大噪音。
想快速搭一套跨设备协同环境,我安排 Claude 配置多终端、多账号。它能写脚本、拉依赖,但我没有先设计权限与网络策略,结果频繁掉线、SSH 阻塞,测试始终无法稳定通过。
警示: 基础设施类项目必须先做好网络与权限的“地基”,再让 AI 施工,否则只会不断重来。
复盘这15个项目,评分在4-5分区间的项目都具备以下特征:
第一,文档驱动而非对话驱动。成功的项目都有清晰的三文档:need.md(需求,500字内)、design.md(设计,800字内)、plan.md(计划,500字内)。这迫使我把模糊想法结构化,也让Claude有清晰的执行边界。失败的项目往往是我直接在对话里说"帮我做个XXX",没有文档约束,Claude理解就偏了。
第二,渐进式迭代而非一步到位。论文改写项目设计了五轮迭代:初稿→三种读者反馈→改写→润色→分类,每轮有明确输入输出。这种"分阶段验收"让我能及时纠偏,也让Claude能在小范围自我纠正。
第三,明确的成功标准和验证机制。公众号发布项目的关键是"发布后必须调用API验证草稿箱里真的有这篇文章,拿到draft_id才算成功"。这个要求逼着Claude自己思考如何处理网络异常、如何重试、如何记录日志。
第四,善用任务分解+并行执行。在公众号发布系统里,我要求 Claude 把图片压缩、素材上传、草稿创建拆成独立 task 并并行处理,实际峰值可同时启 15-20 个任务,让整条流水线从15分钟缩短到2分钟。这类高并发的“高速开发”只在确实需要吞吐量的项目启用,其余项目则保持串行以确保可控。
第五,工具链的预先准备。成功项目都能直接调用系统环境变量里的API密钥。我在第一天就配好.env和环境变量,Claude只需专注业务逻辑,而不是花时间处理认证。
第六,提示词的精细化控制。论文改写的提示词长达2000字,包含15条语言规则。这些不是一次写出的,而是我根据生成文章逐步添加的约束。Claude不会主动优化风格,但给了明确规则后执行得很好。
第七,人工与AI的分工明确。成功项目里,我负责业务逻辑、质量标准、异常策略,Claude负责代码实现、并发控制、数据持久化。记住:Claude不懂你的业务,但它很擅长把清晰需求转化为代码。
第八,及时反馈与调整。我每1-2小时检查运行日志,发现问题立即反馈。Claude的自我纠正能力很强,但前提是你要告诉它哪里不对——它不会主动监控系统性能或用户体验。
总投入时间: 72 小时(含规划、文档撰写与复盘)
总消耗 token: 8.1 百万(Claude 5.2M + Codex 2.9M)
API 成本折算: 204 美元 ≈ 1,470 元人民币 (按 1 USD = 7.21 CNY)
折算到单个成功项目,平均每个投入约12小时、1.35百万token、250元人民币。这个成本结构与传统外包相比仍然极具优势,但前提是你能用结构化文档把AI“管”住。
产出价值: 15个系统原型(保守估值约12,000元) + 节省150小时论文阅读时间 + 节省10.8小时发文时间。按照成本与收益计算,ROI=(12000-1470)/1470×100%≈716%。
但这个ROI有个前提:你必须清楚自己要什么,能写出结构化的需求文档。如果需求本身是模糊的,AI只会放大这个模糊度,反而浪费更多时间和money。
这8天我把所有实验都放在同一台Linode服务器上完成。好处显而易见:第一,环境一致性——提前配置好的Python、Node、依赖库和环境变量让Claude/Codex随叫随到;第二,数据近场——日志、模型缓存、文件产出都在本地盘,既安全又便于交叉验证;第三,协同效率——通过sudo创建专用账户、配置免密和CLI工具,可以随时切换角色调试,没有本地传输和权限纠缠。
更重要的是,服务器是一个“可控的实验仓”。人类定义边界(比如哪些目录可写、哪些API可调),AI就在这个沙箱里尽情发挥,出问题我随时介入。这比在本地电脑反复安装依赖、担心环境污染要省心得多。
8天15个实验,折算均分约3.3分(旧标尺为6.7/10),这就是AI辅助开发的真实现状。不是魔法,而是放大器——它能把清晰的想法放大10倍,也能把模糊的需求放大10倍的混乱。
我的收获不仅是这些能跑的项目,更是验证了一个理念:spec coding(规格化编程)真的可行——任何人,只要能把需求写成结构化文档(需求+设计+计划),就能驾驭AI完成复杂开发。这和亚马逊的六页纸方法论本质一样:强迫自己把想法写清楚,剩下的交给执行者(无论是人还是AI)。
欢迎加我好友,一起探索Claude Code的高效用法。