“做肯定是 AI 做的。但是心里的这种成就感——它的页面，还是我慢慢培养出来的。”
这是 Gary 的回答。我问他的问题是：“这个东西你现在交付给客户了，在你心目中，到底是你做的，还是 AI 做的？”
Gary 是一名销售，不会写代码。
这期节目里，他讲的是一个很具体的过程：一套已经能读取设备数据、但界面“太官方”的设备监控软件，怎样被他一点点改成客户看得懂、现场用得上的样子。
中间没有“一句话就完成”的奇迹。
他先用豆包做过一版，页面很漂亮，却读不到真实设备的数据；后来在我做的基础版上，用 WorkBuddy 和 Trae 分别试，同样的指令，一个失败，一个成功；模型说“改好了”，页面却没变，已经改好的功能也可能在下一轮被改坏；最后，仍然要接上项目里真正使用的设备，一条一条核对。
我们也聊了成本、返工，以及一个更实际的问题：AI 省下来的时间，能不能让客户在现场更快解决问题？
这期也不只是关于写代码。Gary 还用 AI 读几百页的德国设备手册，处理客户现场的问题。他说，有时候 AI 比原厂还好沟通。
这期最让我印象深刻的，不是他学会了用 AI 改代码，而是他对“谁做的”这件事的回答。他没有把功劳全揽在自己身上，也没有把自己说成只是按了几个按钮。他说，做肯定是 AI 做的；但那个页面，是他慢慢培养出来的。
如果你也有一件“不会做，但必须交出去”的事，希望 Gary 这个过程能给你一点参考：不是先学会 AI，而是先有一个真任务，然后一边做，一边把要求说清楚，一边验收。
👤 本期嘉宾
Gary：上海明彩销售，不会写代码。从豆包开始接触 AI，后来用 WorkBuddy、Trae 等工具，把一套设备监控软件改到客户能用的状态。
主播：锅巴
本期你会听到
一个不会写代码的销售，怎样把一套“能读数据、但客户看不懂”的设备监控软件，改到能交付
WorkBuddy 和 Trae：同样的指令，为什么一个失败、一个成功；他为什么最后留下 Trae
把项目资料放进 AI 的工作文件夹、截图圈出要改的板块、一次只改一块
为什么“AI 说改好了”不算数，必须接上项目里真实的设备验收
对话变长会变慢、积分会烧完、返工躲不掉：一个外行使用 AI 的真实成本
除了改软件，他还用 AI 读几百页的德国设备手册；有时候，AI 比原厂还好沟通
软件交付之后，他怎样看待自己与 AI 各自的功劳
⏱️ 时间轴
06:12 一度放弃，直到刷到 WorkBuddy；后来又在 Trae 上看到希望
16:24 必须接上项目里真实的设备验收，同类型设备都不行
27:45 除了改软件，AI 还帮他读几百页的德国设备手册
29:58 省下来的时间，最重要的用法是更快帮客户解决问题
32:16 回到开头：代码是 AI 写的，成就感是谁的？
本期片段
“做出来的仅仅是展示，读取不到真实的数据。”
“你必须要有对应的实际设备，而且一定是你项目要用的设备。”
“就让他写文档，就跟人一样。我要离职了，我不得写个交接文档嘛？”
“他会去讨巧，跟你说‘我做了多少多少测试，绝对没问题了’。然后那些测试都是胡说八道的。”
“做肯定是 AI 做的。但是心里的这种成就感——它的页面，还是我慢慢培养出来的。”
💡 给听众的三个启发
1. 先有真任务，再学工具。 Gary 不是先系统学 AI 再用，而是手上有一个必须交付的项目，边做边学。一个具体的任务，比一套完整的教程更能把人带进去。
2. 把要求说到 AI 能执行，也把验收握在自己手里。 资料放进它能读的文件夹，截图圈出位置，一次只改一个板块；AI 说“改好了”不算，接上项目里真实的设备才算。
3. 不会写代码，不等于没有判断。 工具可以换、模型可以选便宜的、代码可以交给 AI，但需求、审美、取舍和验收仍然在人这边。Gary 说，做肯定是 AI 做的；但那个页面是他慢慢培养出来的。这两句话并不矛盾。
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你有没有把一个自己完全不懂的任务交给 AI？它帮你做成了，还是在中途把你带沟里了？你最后是怎么验收的？欢迎在评论区讲讲。
#AI编程 #零基础 #真实项目 #从零开始用AI
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