原触发 · 原型
7天做一个 AI 工具的实验
动机
看到很多人在做 AI 工具，我也想试试：能不能在一周内从0到1做一个能用的产品？
目标不是做大做强，而是：
- 验证自己的执行力
- 体验完整的产品开发流程
- 学习快速迭代的方法
Day 1-2: 想法与定位
问题发现
我在写作时常遇到一个问题：想表达一个观点，但找不到合适的例子或数据支持。
现有工具：
- Google 搜索：信息过载，需要大量筛选
- ChatGPT：答案泛泛，不够具体
能不能做一个”专门找案例和数据”的 AI 助手？
快速验证
在朋友圈发了个问卷：
“你写作时最头疼什么？”
收到30+回复，发现找素材、找例子确实是高频痛点。
MVP 定义
核心功能（只做这个）：
- 输入：一个观点或主题
- 输出：3-5个相关案例/数据 + 出处链接
不做的：
- ❌ 长文生成
- ❌ 润色改写
- ❌ 账号系统
Day 3-4: 技术实现
技术栈
- 前端：Next.js + Tailwind（快）
- 后端：OpenAI API + Serper API（搜索）
- 部署：Vercel（免费额度够用）
核心逻辑
// 伪代码
async function findExamples(topic: string) {
// 1. 用 GPT 生成搜索关键词
const keywords = await generateKeywords(topic);
// 2. 调用搜索 API 获取结果
const searchResults = await search(keywords);
// 3. 用 GPT 提取和总结案例
const examples = await extractExamples(searchResults);
return examples;
}遇到的问题
问题1：搜索结果质量不稳定
- 解决：加入关键词优化 prompt，过滤低质量来源
问题2：API 成本
- 解决：限制每日查询次数（10次/人），加缓存
问题3：输出格式不统一
- 解决：严格定义 JSON Schema，让 GPT 按格式返回
Day 5-6: 打磨与测试
UI 优化
- 简化界面：一个输入框 + 一个按钮
- 加载状态：显示进度（生成关键词 → 搜索 → 提取案例）
- 结果展示：卡片式布局，支持复制
内测反馈
邀请10个朋友试用：
正面：
- “速度还行”
- “案例质量不错”
- “出处链接很有用”
负面：
- “有时候案例不够相关” → 调整 prompt
- “希望能保存历史记录” → 暂不做，记录在TODO
Day 7: 上线与复盘
发布
- 部署到 Vercel
- 在 Twitter、即刻发布
- 写了一篇使用指南
数据（第一周）
- 访问：~300 PV
- 注册：45 人（邮件订阅）
- 查询：180 次
结论：有人用，但不算火爆。
反思
做对的事：
- 极简 MVP：只做一个核心功能，没有功能蔓延
- 快速验证：7天上线，而不是拖几个月
- 真实需求：自己用得上，不是空想
可以改进：
- 产品定位不够清晰：到底是给谁用的？（写作者、学生、研究者？）
- 推广不足：只在小圈子发，没触达目标用户
- 缺乏差异化：功能容易被复制
后续计划
暂时搁置，原因：
- 成本控制困难（API 调用费用随用户增长）
- 没找到清晰的商业模式
- 自己的兴趣点转移了
但这个实验值得：
- 证明了自己能快速做出东西
- 学会了如何定义 MVP
- 理解了产品开发的完整流程
总结
7天做一个 AI 工具，可能吗？
可能。但：
- 需要极度克制（只做核心功能）
- 需要技术积累（不是从零学起）
- 需要快速试错（接受不完美）
更重要的是：
不要期待”一夜爆火”。做产品是长期主义，快速迭代只是第一步。
这个项目最大的价值，不是它活下来了，而是我学到了如何”动手做”。