文章摘要:没学过编程的小老板,如何用AI做出赚钱的产品?这篇文章是我用AI编程开发AI生图网站的完整复盘:需求发现→技术选型→开发上线→运营变现,每个环节都有实战细节和真实数据。希望给同样想尝试AI编程的朋友一份可参考的行动指南。
一、一个all in AI的连续创业者
我是那种“不安分”的人。
2014年,高中毕业后入伍,在部队文职岗位期间自学了设计和社群运营。2019年退役后,我基本什么能赚钱就做什么:奶茶店创业(亏损了)、玻璃幕墙工程、插画教学、自由职业、电商......
2022年,我开始接触 Midjourney,那时候这玩意儿刚出来,我就敏锐感觉到这玩意儿能改变设计行业,于是开始开发相关课程。
2024年,跟朋友一起开了一家白墨烫画打印加工厂。因为工厂需要大量图案设计,我开始深入研究AI编程——不是为了别的,就是成本太高扛不住。3个美工,每个月工资1.8万。美工画不出的图,找别人代画一张要5-20元,质量还一般。
我算了一笔账:如果能用AI替代一部分人工,每个月能省多少钱?
答案是:每月节省1.2万,两个美工的工作量。
这就是我ALL in AI编程的起点。
二、痛点发现: 每个工厂都在为高清图案花冤枉钱
我的真实痛点
自己的打印厂日常需要大量高清图案设计。以前靠3个美工,每个月工资1.8万。而且美工画不出的图,找别人代画一张要5-20元,质量还一般。
AI带来的技术突破
豆包4.0出来后,我开始用它制作高清图片。后来阶跃AI的Step-2模型(香蕉2)发布,那个能力真的让我直呼牛皮!
一张图才0.3-0.7元,质量还更高。
这意味着什么?
-
以前:1张图 = 5-20元(人工)
-
现在:1张图 = 0.3-0.7元(AI)
成本下降了90%以上。
从内部工具到产品化的决策
一开始我只是想开发个内部工具自己用用。后来发现:同行也有同样的痛点。
我这才做了一年多的小工厂都有这个需求,更别说那些做了好多年的大厂了。他们的人工成本更高,对这个的需求更强烈。
商业洞察:从“内部工具”到“SaaS产品”的决策关键点:不是“我觉得别人可能需要”,而是“我自己每天都在用、而且别人也在问我”。刚需+高频+可复制 = 产品化的前提条件。
于是我就把这个工具做成了产品,对外的名字叫PNG部落(这是自己注册了几年的一个商标)。
三、项目成果: 上线1个月的真实数据
项目成果:上线1个月,无投流变现5K+。
说实话,这个金额不算多,但对我来说意义挺大的——这是我第一次用AI编程做出来的产品,而且真的有人愿意付费。
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指标 |
数据 |
|---|---|
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变现金额 |
5K+ |
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注册用户 |
约230人 |
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付费转化率 |
约70%(注册→付费) |
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投流费用 |
0元 |
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开发周期 |
1个月 |
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团队规模 |
1人+AI |
定价策略
我是这么设计定价的:
会员制度:
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会员等级 |
价格 |
说明 |
|---|---|---|
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基础会员 |
9.9元 |
适合个人小量使用 |
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专业会员 |
49元 |
适合小批量使用 |
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企业会员 |
249元 |
适合大批量使用 |
积分充值:
-
1块钱 = 10积分
-
1K分辨率 = 20积分/张
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2K分辨率 = 30积分/张
-
4K分辨率 = 40积分/张
成本核算:
-
单张图片的API成本约 0.4元
-
会员定价覆盖了API成本,还有利润空间
获客渠道
说出来你可能不信,我只发了2个行业群和朋友圈,其他全是自然流量——用户介绍用户来的。
我的获客路径:
- 1.
行业群:只发了2个群,主要是精准的打印行业群
- 2.
自然增长:用户觉得好用,主动推荐给同行
- 3.
朋友圈+社群:持续发布更新内容
运营洞察:对于垂直领域的工具产品,精准渠道 > 泛渠道。2个行业群的转化效果,比发100个泛流量群都强。
用户画像
我的用户主要有三类:
- 1.
设计师:需要快速生成素材,提升工作效率
- 2.
白墨打印厂美工:跟我一样的同行,需要大量高清图案
- 3.
电商行业:需要产品图、主图、详情页素材
用户洞察:这三类人有一个共同点——和时间赛跑。设计师要赶稿,打印厂要赶工期,电商要赶上新。AI出图快、便宜,对他们来说就是刚需。
四、技术选型: 为什么选择这套“AI编程全家桶”
开发工具
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工具 |
用途 |
|---|---|
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谷歌的AI开发平台,用于快速生成初始版本代码 |
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VSCode |
代码编辑器 |
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Claude Code |
AI编程助手,主要开发工具 |
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npx zcf |
脚手架工具,快速生成标准化项目模板 |
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GitHub Desktop |
可视化代码管理 |
第三方服务
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服务 |
用途 |
|---|---|
|
API聚合平台(国内访问稳定) |
|
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API聚合平台(价格有优势) |
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API聚合平台(备用) |
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支付接入服务 |
部署平台
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平台 |
用途 |
|---|---|
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Vercel |
前端部署 |
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Zeabur |
后端、数据库、Redis |
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Cloudflare |
储存桶(R2) |
技术选型心法:技术选型不是选“最火的”,而是选“最合适的”。核心逻辑:
前端:Vercel免费额度够用,部署简单
后端:从Railway切换到Zeabur,核心考量是成本和运维复杂度
API:多平台备份,避免单点故障
五、开发步骤: 从0到1的13步实操
第一步:生成初始版本
使用Google AI Studio快速生成第一个版本。它会根据你的需求描述生成基础代码框架。
第二步:下载并编辑代码
- 1.
下载生成的代码文件
- 2.
使用VSCode打开项目,把下载的文件拖进一个临时文件夹
- 3.
使用
.gitignore隐藏下载的临时文件,避免同步到Git - 4.
这个临时文件可以随便命名,比如:
.临时文件
避坑提示:这一步看似简单,但我当时踩了坑——没有及时.gitignore,差一点把临时文件同步到仓库。AI生成的东西质量参差不齐,一定要先隔离测试。
AI编程的常见问题
用AI编程这段时间,我遇到最多的问题是:
- 1.
硬编码:AI喜欢把配置直接写死在代码里,比如把API Key、域名等直接写进去
- 2.
忘记组件化:同一个功能复制粘贴好几处,修改时要改好几个地方
- 3.
逻辑不连贯:AI写的代码片段很好,但拼在一起就容易出问题
经验总结:AI编程不是甩手掌柜,你得自己理清楚业务逻辑,然后清晰地告诉AI要做什么。AI是执行者,你是架构师。
第三步:使用Claude Code开发
结合VSCode + Claude Code + npx zcf进行开发。
Claude Code配置:使用zcf的工程师专业版角色模式(遵循SOLID/KISS/DRY/YAGNI原则)
给非技术创业者的AI编程心法 #1:如何向AI描述一个业务功能? 不要说“帮我做一个用户系统”,要说“帮我做一个用户系统,包含注册、登录、积分三个功能。注册需要手机号验证码,登录支持微信和账号密码,积分用于兑换会员等级。”越具体,AI理解越准确。
第四步:模板化开发
下载模版,比如Supabase集成的模板,在AI对话中直接@临时文件,让AI整理内容并集成到模板中。
给非技术创业者的AI编程心法 #2:不要从零开始搭建项目结构。GitHub上有大量开源模板,AI可以帮你快速集成。与其自己写基础代码,不如站在巨人的肩膀上。
第五步:版本管理
用GitHub Desktop推送代码到Git,方便版本管理和回滚。
说实话,这个工具比命令行友好多了。可视化操作对非技术出身的人非常友好。
第六步:本地测试
本地运行项目,检查并解决问题。
避坑提示:这一步真的很重要,不然问题会堆积到后面。 我当时有点着急上线,结果后面花了更多时间填坑。
第七步:解决API权限问题
使用Google AI Studio的付费模型时,部分文件会要求填入API Key,需要结合AI调整并正确配置。
第八步:接入第三方API测试
依次测试了以下平台:
- 1.
302.ai - 国内访问稳定
- 2.
apimart.ai - 价格有优势
- 3.
evolink.ai - 作为备用
给非技术创业者的AI编程心法 #3:API多平台备份非常重要。单点依赖风险极高,一旦某个平台涨价或宕机,你的业务就可能中断。
第九步:开发核心功能
开发会员系统、用户系统、积分系统、管理后台。
避坑提示:一定要先理清楚业务逻辑,不然后期改起来会很麻烦。 我就是有点着急,后面花了不少时间重构。
第十步:接入支付功能
- 1.
使用z-pay支付服务
- 2.
下载demo放在项目的
docs文件夹内,让AI参考调用 - 3.
本地测试可能无法测试回调,直接部署到线上再测试
支付踩坑:z-pay需要绑定域名才能正常接收回调通知!如果你没绑定域名,支付成功后系统收不到通知,用户钱花了但会员没到账会很麻烦。一定要先配置好域名绑定!
第十一步:部署上线
部署到线上服务器,配置域名,开始测试支付功能。
第十二步:内测阶段
开启免费内测,邀请用户试用并收集反馈。
第十三步:迭代优化
我踩过的服务器坑
这是本文最值钱的经验之一。
一开始我使用的部署方案是:
前端:Vercel 后端:Railway 数据库:Neon.tech 储存桶:Cloudflare(R2) Redis:Upstash
⚠️ 重要提示:公测两天后,服务器就不够用了,直接开付费模式。结果半个月收到两张信用卡账单,分别是20美金和20美金——后端和数据库各扣了20美金。
现在我使用的是:
前端:Vercel 储存桶:Cloudflare(R2) 后端、数据库、Redis:Zeabur
具体的费用目前还不知道,不过管理起来方便多了!!目前用了3天,才1美金。
给非技术创业者的AI编程心法 #4:成本意识要贯穿始终。很多平台有“免费额度”,但一旦用户量上来,收费是很凶猛的。从Railway切换到Zeabur,核心考量就是:同样的能力,更低的成本,更简单的管理。
储存桶还可以设置图片数据定期清理~别忘了。
六、Claude Code使用技巧: 我是怎么提高开发效率的
1. 使用npx zcf脚手架
终端输入npx zcf,如果是首次使用,建议直接输入1回车使用默认配置。
这是一个Claude Code的脚手架脚本,就是先帮你预制好一些编程角色之类的,以及安装一些MCP啊等等。
2. 使用CCMate插件
CCMate是一个Claude Code中转服务插件。我之前用三家中转的CC,每月约1800元费用。CCMate切换很顺畅,最近改用GLM-4.7模型,强烈推荐!便宜大碗!
3. 使用指令加快开发速度
在对话中使用明确的指令,可以大大提高AI的开发效率。
4. 多窗口并发开发(高级技巧)
这是提高开发效率的神器!
提示词模板:
帮我看下项目还有哪些列出来的计划,然后还没开发的。全部列出来,然后帮我看下怎么并发开发比较好。给我具体的能提供给你的提示词。我要多开几个ai窗口一起开发。
然后新建多个窗口,分别发送对应的任务提示词,虽然烧钱,但效率真的爽!
给非技术创业者的AI编程心法 #5:多窗口并发开发是AI编程的核武器。当你的功能模块之间相互独立时,完全可以让多个AI同时帮你写代码。但前提是:你得先理清楚功能模块的边界,不然AI之间可能会“打起来”。
七、产品迭代历程
V1:初始版本
第一版,基础功能能用。
V2:洗衣机版本
参考tools.dverso.io的灵感优化,增加了去背景等功能。
V3:当前版本
发现好看但不实用后,继续优化界面和交互。
八、运营流程: 我是怎么冷启动的
1. 员工内部测试
让员工实际使用,优化工作流程。
运营心法:这是第一层验证——连自己人都用不爽,别指望对外推广。
2. 行业群免费测试
在行业内相关群免费帮忙做图,收集反馈。
运营心法:免费是最贵的获客方式,也是最便宜的验证方式。 帮别人做10张图,比发100条广告都有说服力。
3. 逐步透露项目
在社群中逐步透露自己在开发AI生图项目。
运营心法:不要一上来就“我要卖东西”,而是“我正在做一个有用的东西”。让潜在客户参与你的产品成长,他们会成为最忠实的用户。
4. 朋友圈推广
添加好友、拉群、朋友圈发布更新内容。
5. 社群运营策略
-
内测积分赠送:鼓励早期用户试用
-
提交bug积分赠送:收集问题反馈
-
邀请好友积分赠送:扩大用户规模
-
定期赠送积分和会员:提高用户粘性
6. 引导邀请返利
当用户反馈积分太贵时,直接引导使用邀请返利制度。
7. 用户筛选
⚠️ 提醒:不要跟事多的人聊太多,这种人一般非常抠,转化价值不高。
九、后期维护技巧
1. 每日查看bug反馈
后端查看用户反馈的问题,及时响应。
2. 快速修复问题
复制报错代码直接发给Claude Code处理。
3. 谨慎部署更新
⚠️ 重要:不要修改一点就提交推送!一定要观察后端服务器,看是否有用户在使用。
如果有用户在使用,推送代码可能导致服务器崩溃,严重影响用户体验。建议本地测试没问题后再提交推送。
4. 优化前端部署时间
如果使用Vercel部署前端,可以优化部署时间。我目前优化到50多秒。
5. 持续优化
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优化前端显示效果
-
优化交互细节
-
排查问题,测试细节功能
十、项目反思总结
问题1:邀请制度不够清晰
没有利用好种子用户传播,应该加大邀请奖励力度。学习大厂前期邀请制度,开通账号时减少免费白嫖次数。
问题2:会员积分制度混乱
用户反馈看不明白会员和积分的区别。着急上线导致说明不清晰,很多用户不敢充值。
问题3:项目开发不够规范
-
很多代码写得不够好
-
存在大量硬编码
-
没有组件模块化
-
修改同一个功能要改好几个地方
最近一直在疯狂补充和重构。
升维思考:这些”问题”其实是所有AI编程创业者的必经之路。AI能帮你快速写出代码,但不能帮你快速写出好代码。 随着业务增长,代码重构是必然的。关键是要快速验证想法 -> 小步迭代优化,而不是一开始追求完美。
下一步规划
目前的核心任务是收集用户反馈,继续优化产品:
- 1.
功能优化:根据用户反馈迭代功能
- 2.
体验升级:优化前端显示效果和交互细节
- 3.
代码重构:逐步规范化代码,减少硬编码
- 4.
用户增长:等产品更稳定了,再考虑投流推广
长期主义:不急着放大,先把产品打磨好。用户愿意付费是认可,活下来比跑起来更重要。
十一、可复用的路径框架: 传统行业老板用AI破局的三个步骤
看完我的故事,如果你也想尝试,核心路径是:
第一步:找到自己的“真痛点”
不是“别人可能有这个需求”,而是你自己每天都在为这个问题付钱/花时间。
第二步:用AI快速验证
不要一上来就投钱做产品,先用AI工具验证:
-
现有工具能不能解决?
-
解决到什么程度?
-
用户愿不愿意为此付费?
第三步:产品化放大
验证成功后,再考虑:
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技术选型(成本优先,复杂度可控)
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冷启动(从身边圈子开始)
-
迭代优化(先上线,再完善)
AI编程不是让普通人变成程序员,而是让有想法的人更容易把想法变成产品。
十二、写在最后
这个项目从想法到上线只用了一个月时间,目前虽然没有投流推广,但已经实现了5K+的变现。
作为一个没有编程背景的设计师,我深刻体会到AI编程的力量。只要思路清晰、勇于尝试,每个人都可以用AI工具把自己的想法变成现实。
希望我的实战经验能给想用AI编程做产品的朋友一些参考和启发。
编者结语:这篇文章的核心价值不在于PNG部落这个项目本身,而在于展示了一个传统行业老板如何用AI思维解决真实商业问题的完整路径。从“每月省1.2万人工”到“每月赚5000+产品收入”,中间的思考过程和踩坑经验,对所有想用AI创业的人都有借鉴意义。
行动建议:如果你也想用AI编程做产品,记住三个关键词:痛点真实、验证先行、小步快跑。
Comments on "没学过编程,我用AI开发生图网站月赚5K+的实战复盘" :