From 9e72f30ff49488591e193f774b65cf76fa44a116 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: colin <Colin_XKL@outlook.com>
Date: Wed, 17 Sep 2025 23:02:03 +0800
Subject: [PATCH] feat: new post

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 ...¥æŒ‡å¯¼æˆ‘完æˆ�MVP产å“� - 「Colin's Weekend Projectã€�.md | 128 ++++++++++++++++++
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 create mode 100644 content/posts/LLM Agent is All You Need - 当我用大模型助手�指导我完�MVP产� - 「Colin's Weekend Project�.md

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+++ b/content/posts/LLM Agent is All You Need - 当我用大模型助手�指导我完�MVP产� - 「Colin's Weekend Project�.md	
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+title: LLM Agent is All You Need - 当我用大模型助手�指导我完�MVP产� - 「Colin's Weekend Project�
+date: 2025-09-14
+description: 我个人喜欢挑一个周末在一个很短很专注的时间内, �鼓点�玩�. 这个�目用�记录我的这些 idea�作��创作过程以��槽. 今天�挑战一下, 在大模型的指导下, 完�一个最��行产�(MVP)
+categories:
+- Weekend Project
+tags:
+- 技术
+- JAMStack
+- LLM
+- AI
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+> **「Colin's Weekend Project�**
+> 我个人喜欢挑一个周末在一个很短很专注的时间内, �鼓点�玩�. 这个�目用�记录我的这些 idea�作��创作过程以��槽
+
+今天�挑战一下, 在大模型的指导下, 完�一个最��行产�(MVP)
+
+
+
+## idea
+
+如果�纯是开�一个完整的 web 程� or 移动端程�, 其实没啥��. 我之�已��过很多, 更别�日常在公�里�就是在开���功能. 今天我打算以一个�专业人士的视角, 探究一下:
+
+- 当下�� AI 助手已�百花�放, 飞入寻常百姓家. 但是当下的 AI 在真实世界的任务中, 究竟能�到什么地步
+- 如果作为一��专业人士, 究竟能�能借助这些 AI 工具�出一个�用的产�
+- 如果真正��一个�� C 端的产�, 把�程 Run 起��续下去, 需�考虑哪些因素
+
+## 如果一切都从 LLM 开始...
+
+我需�代入一个�专业开�人员的视角, �进行这次的项目. 首先项目�动的第一个问题: 在没有任何产���的知识, �懂得产�开��程的�白的情况下, 我需�如何开始?
+
+在没有 LLM 以�, 或许我需�先��查阅资料学习, 或者��摇人让懂行的朋�进行指导. 但是现在, 一切都�一样了: �便一个 LLM 都�以帮我快速入门
+
+一开始, 我是打算接� LLM 让我快速了解产�相关的知识. 但是�然觉得, 既然都用 AI 了,为什么还在�循原有的路径, 一步步自己学习��解然�教 AI �事呢? �个�路, 我���供需求, AI �拆解任务.
+
+于是
+![image|476x415](https://blog-1301127393.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/BlogImgs/202509172249632.png)
+
+![image-1|700x472](https://blog-1301127393.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/BlogImgs/202509172249633.png)
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+![image-2|700x472](https://blog-1301127393.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/BlogImgs/202509172249634.png)
+
+利用 AI 生�一套�示�, �指导我如果分�我的需求�拆解任务
+
+�得�说, 对于这些跨领域的知识, 能有一个�厌其烦的 AI 助手�循��进地跟你交��帮你分�, 效果�常好. 人类�能还真�好干这个活.
+
+## 「AI 教我�产��
+
+�过跟这个「MVP 导师�的 LLM Agent ��沟通, 确定了产�的主�构想和核心事项. 以下是摘录的一部分
+
+```markdown
+#### MVP 概�（3 ��）
+
+- **为�**：20‑30 ��周末感到无�且有�愿�试新事物的年轻人。
+- **解决什么痛点**：�清楚该�试哪些活动�如何快速入门�活动是�适�自己�以�能获得什么收益。
+- **�供的核心功能**：活动列表页� → 点击感兴趣的活动 → 展示入门门槛与�料推�（入门�料按钮）并埋点上报。
+```
+
+```markdown
+## MVP 核心功能：
+    1. **活动列表**：集中展示多��入门活动（绘画��类�手工等）。
+    2. **入门详情**：点击任�活动 → 展示入门门槛�必备�料�推�教程链接。
+    3. **埋点追踪**：记录 “点击 → ≥1 min 外部阅读 → 回站� 行为，用于验��设。
+```
+
+这里�象深刻的是, MVP 导师让我先确�用户痛点一定�是真实的, 在�期没有论�的情况下, MVP 的�义就在于基于一个�设(�设用户的痛点是 xxx), 我们�围绕这个痛点先开�出 1-2 个核心功能, 然�通过用户数�分�, �验�我们关于用户痛点的�设是��立. 如果��立说明是伪需求, 也就没有继续投入的必�了.
+
+这一点还是让我挺惊喜的, 因为大部分人有个 idea 想� xx 产�, 大部分都是脑门一热, 想�有 xxx 功能但是其实根本的需求并�是这个. 花了很多精力�出�的功能其实是伪需求. 而 AI 导师专业水准还是挺在线的, 能够在一开始就识别这个风险
+
+## Vibe Coding
+
+接下�就是�进入开�的部分了. 我选择的 AI 代�工具是字节的 Trae 海外版, �用验�手机�而且�以使用 Google Gemini�OpenAI GPT-4o�Anthropic Claude 4 等高级模型.
+
+首先让 AI 根�产�需求文档�拆解任务文档, 确定了技术方案. �过这里我为了效率简化了下&注入了一些自己的�房调料, 最终使用的方案为:
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+- astro + vue3 + tailwind css �构建 web 站点
+- directus cms 作为�端,�去编写�端和对接数�库的麻烦
+- vercel 快速部署
+
+这部分没啥好说的, 简�列几个�槽的点�:
+
+- astro �置 tailwindcss, �了一圈大模型没一个正确的. 应该是跟近期大版本更新有关系. 最�还是我手动跟� astro 官方的文档�定的
+- trae 高级模型试用�度很低, 没写几个功能就超�了开始排队, 动�动��几百�人基本没法用
+- 现阶段 AI IDE 基本都是基于 vs code 改的. 所以 vscode 的缺点也都一并继承了过�, 很多语言的�件需��外手动安装�����跳转用�了���奇怪的波浪线报错�没法快速修正
+
+最�简�看下最终的�果�
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+![image-3](https://blog-1301127393.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/BlogImgs/202509172249635.png)
+
+![image-4](https://blog-1301127393.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/BlogImgs/202509172249636.png)
+
+��数�:
+![image-5](https://blog-1301127393.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/BlogImgs/202509172249637.png)
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+## 埋点上报与用户行为分�
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+之��的都是玩具项目和公�内部平�, 没怎么接触过 C 端用户行为分�. 这�确实还是个挺陌生的领域. �过好在我们有万能的 AI. 在�过埋点需求分�� 技术方案对比�任务拆解之�, 最�采用了 Umami 平��进行上报, 并简��置了下指标用于计算用户�留, 辅助验�我们关于用户痛点的�设
+
+![image-6|0x0](https://blog-1301127393.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/BlogImgs/202509172249639.png)
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+跟 MVP 导师沟通的时候,确定了验��设的方�为: 衡�用户是�点击「查看详情�按钮
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+- 用户点击并在外部阅读 ≥ 1  分钟�回站
+- �功阈值: ≥ 25 % 的访问者完�“点击 → ≥ 1 min 回站
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+为了方便统计, 借助 umaimi 的统计功能快速实现, 我�需�统计有多少比例的用户至少点击了一次「了解详情�. 具体到代�实现上, 就是在「点击详情�按钮添加一个上报, 上报内容包括用户的 session id, ��在 umaimi 统计一段时间内, 按钮点击事件里�, 有多少独立的 session id 处以总的 uv 就�以.
+
+![image-7](https://blog-1301127393.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/BlogImgs/202509172249640.png)
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+## 投放
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+众所周知, 天�桌�端 web 用户已�约等于 0 了, 技术�客都很少人看, 更别�这�泛娱��的内容. MVP 导师�供的方案, 也是路线正确, 但是 web 端用户数��馈验�的路�基本没用. �过这个 web 页�我也�指望能�为��主力, 最多算个 wiki.
+
+�想真的有人看, 收获真实用户�馈, 还是需�到��新媒体平�去投放的. 然��收集数�进行分�, �过这个工作�就是�外一回事了. ��起�还是需�挺多时间精力的.
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+�试�了几个图投放到�红书, 放几个示例图
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+![image-8](https://blog-1301127393.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/BlogImgs/202509172249641.png)
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+用的�定设计的模版调整了下, �图是用 Gemini, 效果还�以, 能很好地�循用户指令, �过美学方�跟 MidJourney 那些还是差了一截, 毕竟人家专攻的方�. �示�里��制好风格的�出图效果还是�以的, 这里�续如果有必�的�, 其实也�以 AI 批�生产�图.
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+�过�红书账�冷�动, ��平平. 这里�续有时间�研究�
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+## The End
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