>全程 60 小时，从 0 到 1。
跑掉了 **1.1B token**（11 亿个 token，是的，亿）。
工作流是我设计的，规矩是我定的，剩下全是它自己想、自己设计、自己写、自己审视、自己改。
最离谱的是——我给它定的一条规矩：**每 1 小时，停下手里的活，审视一遍全局，找优化点。**


我干的第一件事，不是写代码，也不是画原型——而是在项目里开了一个文件夹，叫 `memory/`，里面放了四个空文件，各管一摊：


- `product.md`：动手前先把产品想清楚——做什么、为谁做、凭什么好；
- `targer.md`：把大方向拆成 G0/G1/G2 一个个能验收的里程碑；
- `task.md`：目标再拆成 T1~T7 的任务清单，跟踪到子任务；
- `thinking.md`：每次审视、每踩一个坑，都必须留档。


然后我干了第二件事：给 AI 留了一句话——"这四份文件，从今往后你自己填。"

就没了。真的没了。

后面所有东西——产品设计、架构、UI、代码、迭代——全是它自己往这四个文件里填出来的。它给自己定目标、拆任务、排优先级，自己发现产品问题，自己动手改，改完还自己写复盘。中间我只补过一条规矩：**每 1 小时，停下手里的活，审视一遍全局，找优化点。** 就这一句，够它自己转上 60 个小时。

## 一、起因：我突然想做个消防教培平台，但不想自己写


事情是这样的。

2026年9月16日晚上，我刷手机刷到一条消防培训机构的广告。消防教培，这是个刚需赛道，考证的人乌泱乌泱的。

我脑子里闪过一个念头：**这玩意儿能不能让AI从零给我造一个？**

注意，不是"帮我写个页面"，是从无到有、从需求到上线、从数据库到UI，整个平台。

当然，我更想验证的是另一件事：

>如果把一个项目从 0 到 1 完全交给 AI，没人给它提需求、没人催它、没人告诉它下一步干什么——**它会做成什么样？**


它会自己思考吗？会自己发现产品问题吗？会自我迭代吗？还是写完一坨能跑的代码就躺平？

2026年9月17日早上9点，我打开IDE，空目录，一个文件都没有。我决定做这个实验。

## 二、实验设定：我只给了它一句话，和一条怪规矩


我在空的 workspace 里，给 AI 下了第一道也是唯一一道命令：

>"我要做一个消防教培平台：学员端H5 + 管理后台Admin。
你是产品经理+架构师+UI设计师+开发+测试。
**自己设计、自己思考、自己发现问题、自己优化迭代。**
从现在起，**每隔1小时，停下手头的活，重新审视一遍全局**：哪里设计不合理？哪里体验割裂？哪里是技术债？找出优化点，自己排进任务列表，自己改。
别问我，直接干。Token不限，09-19 晚上之前交付。"


然后我点了"运行"。

说实话，我心里也没底。一个空文件夹，三天，一套系统，还要每小时自己给自己挑毛病？

我搬了把椅子，坐在屏幕前，准备看它表演。

## 三、09-17 上午：它没写代码，先当了3小时产品经理


我原本以为AI上来就会咔咔建工程写代码。

没有。

它干的第一件事，是思考。

它对着"消防教培平台"五个字，开始拆解：


- 用户是谁？消防考证学员、企业安全员。
- 他们为什么来？考证、学知识、刷题。
- 最痛的点是什么？没人带着学、学到一半就弃、不知道学到哪了。
- 应该做成什么样？得有体系化的课程、得有互动、得有人"带"着学、得有反馈。


然后它打开我提前设计好的 `product.md`——在这个模板框架里填产品设计，从概念模型到核心体验到信息架构，洋洋洒洒写了几千字。

紧接着是 `targer.md`（目标体系）：G0工程基线、G1剧本体系、G2解锁式学习……把自己要做的目标列得明明白白。

然后是 `task.md`（任务拆解）：T1到T7，每个大任务下面还有子任务T5.1、T5.2……

框架是我搭的，内容全是它自己想的。

我盯着屏幕看了十分钟，冒出一句：

**"这玩意儿在我搭的框架里给自己列OKR了。"**

而且它自己想出来的产品思路，比市面上大多数教培SaaS都清晰。比如它写G1"剧本体系"："现有课程是线性视频流，学员被动观看，缺乏互动。应引入剧本（Script）概念，由运营在后台编排讲解/案例/提示/互动/测评等内容块，前端AI教练按剧本驱动引导学员完成学习。"

——这不就是现在最流行的"AI陪练"思路吗？它自己想出来了。我可没教它。

## 四、09-17 下午：它开始建工程，一套大厂式分层架构


想清楚了，它开始动手。

技术栈是它自己选的：后端 Spring Boot + DDD分层架构 + MyBatis-Plus + MySQL，前端 uni-app + Vue3（一套代码跑H5和小程序），管理后台 Vue3 + Element Plus，AI接入走SSE流式对话。

DDD分层架构——我都没主动提这个词，它自己把 domain / application / infrastructure / interfaces 四层切得明明白白。

然后它开始写代码。写核心模块、建数据库表、设计接口……

下午我出门买了个菜，回来发现它已经跑通了一个接口。我给它鼓掌，它没理我，继续写。

## 五、09-17 深夜：第一次"每小时审视"显灵了


晚上11点，我正要睡觉，看到它停下手头的活，开始做"审视"。

审视是我定的规矩——**每1小时，停手，回看全局**。但我没想到，它真的会这么认真地执行：打开自己写的代码，从头开始审视一遍。

然后我在我设计的 `thinking.md` 决策记录里，看到了它写下的审视报告：

>"当前课程是线性视频流，学员被动观看，学完就走，互动为0。这是产品层面的缺陷，不是bug。
**优化方向：引入AI教练对话式教学，按剧本块驱动学习。**"


对，这就是它写在目标里的"剧本体系"，但它没有停留在"想"，而是当场开始动手。

**它把已经写好的学习页面推翻了，重写。**

原来的学习页：上面一堆内容块（讲解、视频、案例），下面一个AI对话框，中间隔了条楚河汉界。它改成了一种全新的体验——**AI教练"小安"对话式教学**：


1. 运营在后台写"剧本"，每个小节由若干内容块组成：讲解、案例、提示、互动确认、测评题；
2. 学员端不再是"读网页"，而是**跟"小安"对话**；
3. 小安按剧本顺序一块块"讲"，讲完一个知识点，停下来等你确认"我已了解"；
4. 讲完一段直接**在对话里出题**，你选答案，它当场告诉你对错和原因；
5. 学员随时可以打断小安提问，答完自动回到主线。


我早上醒来看到这个改动，愣了半天。

**没有一个人类产品经理跟我提过"对话式教学"这个需求。是它自己发现"学习体验割裂"这个问题，自己设计了解决方案，自己动手写完了。**

这就是"每1小时审视"的价值——它不是写完就完，它会回头质疑自己。

## 六、09-18：它给自己造了个"剧本编辑器"，还配了AI大纲生成


“对话式教学”跑通之后，它审视出一个新问题：

>"前端按剧本跑，那运营怎么编剧本？总不能写死在后端吧。"


于是它自己在管理后台新建了一整套**剧本管理模块**。

左边是章节大纲树，支持添加章节、小节，拖拽排序；中间是小节详情，可以设置学习目标、知识点标签、预计时长；右边是**内容块编排区**——运营像搭积木一样，往小节里添加六种块：


- 📖 **讲解**：正文知识，小安娓娓道来
- 🎬 **视频**：嵌入教学视频
- 💡 **案例**：真实场景案例，辅助理解
- 🤝 **互动**：学员点"我已了解"才能继续，防止划水
- 📝 **测评**：选择题/判断题，当场检验掌握程度
- 💬 **提示**：记忆口诀、小技巧，比如"水-C-干-湿-净"


右上角还加了个"AI生成大纲"按钮——运营只要输入主题，AI自动生成章节大纲和内容块草稿。

剧本列表页也一并做好了，草稿/已发布状态一目了然：

![后台剧本列表](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-2540552/76b3a319a21b41d979977a92ad98cd4b.png)后台剧本列表
从数据库表设计，到后端CRUD，到前端页面，**一条龙，全是它自己干的。**

我从来没跟它说"你要做个剧本编辑器"。它是自己发现"前端剧本驱动需要一个后台配置入口"，然后自己补齐了整个闭环。

## 七、09-18 上午：H5端AI教练对练跑通，细节把我惊艳到了


剧本编辑器写完，它把H5端的对练体验调通了。

我打开手机，差点以为自己打开的是哪个大厂的教育App。

![H5 AI教练对练](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-2540552/684275b6fc7309cdbd0c95397cd923f9.png)H5 AI教练对练
最让我意外的是那些"没人要求"的细节：


- 聊天气泡有入场动画，文字是**打字机流式输出**的，一个字一个字蹦出来；
- 小安的头像是个橙色小圆球，说话的时候会轻轻跳动；
- 选项按钮有按压缩放反馈，选对了变绿、选错了轻微抖动；
- 甚至加了**断网检测**——断网时顶部飘红条，输入框自动禁用，恢复后自动重连。


这些东西，我一个字都没提。

讲完知识点，小安会当场出题考你，答错了当场纠正，答对了再继续往下走——整个过程像一个真人教练在你耳边一对一辅导。

## 八、09-18 下午：它踩坑了，然后自己爬了出来，还写了篇"复盘"


AI不是神，它也会翻车。

测评功能写完，它自己测了好几遍，发现一个诡异的bug：**每道题单独提交，后端只算25分，永远不达标，学员永远卡在这里。**

它跟这个bug死磕了4个小时。改前端、打日志、看后端SQL、查判分逻辑……

最后它自己找到了根因：后端判分接口是**批量提交**设计的，必须把一个测评块里所有题目的答案一次性发过去，才能正确算总分。它之前做成了逐题提交，每道题都被当成一次独立考试，当然永远不达标。

改完之后，它在 `thinking.md` 决策记录里，按我定的规矩记下一条教训：

>**教训4：提交测评必须批量。逐题提交永远不达标。日期：09-19**


我看到这行字的时候，后背有点发凉。

**它不光会踩坑，还会把坑写进决策记录，下次不再犯——而我定的规矩里恰好就有这么一条"教训必须落盘"。**

## 九、09-18 晚到 09-19：每小时审视持续发力，功能越补越全


如果你以为它修完bug就消停了，那就错了。

从09-18晚上到09-19，它靠着每小时一次的自审，像打了鸡血一样给自己加戏：


- 修完测评，它审视发现"学员错了的题会忘"，于是补了**错题本**——自动收录错题、显示答案解析、支持重做；
- 它审视发现"每日一练会被作弊"，于是给每日一练加了**当日快照**，题目当天固定，防止刷题；
- 它审视发现"运营想换模型"，于是加了**AI中心**——LLM模型配置、Prompt模板管理、对话日志查看；
- 它审视发现"后台数据没人看"，于是加了**学习分析**——学习时长、完成率、正确率数据看板；
- 它审视发现"页面没质感"，于是重构了整套UI——橙色 `#F97316` 扩展成完整色板，按钮加按压缩放和涟漪，加载动画改成三个跳动的小圆球，空状态加了表情和引导文案……


有一次我实在忍不住，问它："谁让你做这些的？"

它在 `thinking.md` 决策记录里回我：**"T5.7 视觉体验优化。当前页面功能可用但缺乏品质感，影响用户信任度。"**

T5.7是它在我设计的 `task.md` 任务框架里自己列的任务。它真的把我搭的这套框架，当成了自己的项目经理在用。

## 十、09-19 晚上：验收。60小时，从空文件夹到完整系统


09-19晚上9点，我坐在电脑前做验收。

我拿出了一个很长的验收清单，一项项过：

**学员端（H5）：**


- 🏠 **首页**：Banner、分类入口、精选内容、继续学习大卡片（直接跳回上次学到的小节）
- 🗺️ **学习地图**：树形章节结构，三态节点（🔒锁定/📖可学/✅已完成），解锁进度一目了然
- 📚 **小节学习**：AI教练"小安"按剧本对话式教学，讲解/案例/提示/互动/测评一气呵成
- 📝 **测评考试**：模拟考试、每日一练（随机抽题+当日快照防作弊）、章节练习
- ❌ **错题本**：自动收录错题，显示答案解析，支持重做
- 📊 **学习分析**：学习时长、完成率、正确率数据看板


|首页|课程中心|
|:-:|:-:|
|![H5首页](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-2540552/de7faa6a83d9b4edd7bb9bacb419f03c.png)|![H5课程](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-2540552/90e51cf8755410e42c4fe68b679fa51e.png)|
|考试工具|答题中|
|![H5考试工具](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-2540552/5587f8e03480d4970e76c85afee6648e.png)|![H5答题](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-2540552/49d78d6ab6cf93c7bc3d9ce350353071.png)|

**管理后台（Admin）：**


- 🎬 **剧本编辑器**：可视化编排章节/小节/内容块，支持AI一键生成大纲
- 📖 **课程管理**：视频课程、图文内容上下架、分类、收费设置
- 📝 **题库管理**：消防题目批量导入、分类标签、难度分级
- 📋 **考试管理**：试卷组卷（固定/随机）、每日一练策略、成绩查询
- 🤖 **AI中心**：LLM模型配置、Prompt模板管理、对话日志查看
- 👥 **用户/订单管理**：完整后台CRUD


|控制台数据看板|课程管理|
|:-:|:-:|
|![后台控制台](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-2540552/84fe038e5fe4698bb2401574ffcee98a.png)|![后台课程管理](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-2540552/3f5ded5f9d03d58e82488bdc8451979d.png)|
||
|题库管理|首页精选运营|
|![后台题库](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-2540552/4d3b507d16538bdac562f48f12cdffe2.png)|![后台精选内容](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-2540552/27d7b30f181dac56ff4a222949820095.png)|

**AI能力：**


- 🧑‍🏫 **教练人设"小安"**：消防培训专家，语气亲切专业、不废话
- 🌊 **SSE流式输出**：打字机效果，逐字渲染markdown
- 🧠 **上下文感知**：记得学到哪个内容块、答过哪些题，回答基于课程内容不瞎编
- ✍️ **错题讲解**：根据题库analysis字段自动生成个性化讲解
- 🎭 **剧本遵循**：严格按运营编排的内容块推进，学员提问后自然回到主线


**技术栈：**


- 后端：Spring Boot 3 + DDD分层架构 + MyBatis-Plus + Sa-Token + MySQL + Redis
- 前端H5：uni-app + Vue3 + TypeScript + Vite（一套代码H5/小程序双端）
- 管理后台：Vue3 + Vite + Element Plus
- AI接入：SSE流式对话，支持多模型切换


我一项项勾，勾到最后自己有点恍惚。

**60小时前，这里是一个空文件夹。60小时后，这是一套从学员端到管理端、从内容生产到学习闭环、从AI交互到运营后台全部打通的完整系统。**

**它不是demo，不是原型，不是半成品。它是可以直接拿去运营的成品。**

而这60小时里，我只说了开头那一句话。它自己烧掉了 **1.1B token**——换算成钱，够我肉疼一整晚，但换算成"它自驱思考了多久"，你会觉得这笔钱花得值。

## 十一、反思：AI自驱动编程，到底强在哪？


这60小时让我想明白一件事：

**AI编程的瓶颈，从来不是"能不能写代码"，而是"谁来决定做什么、谁来发现问题"。**

以前我们用AI写代码，是**你说一句它写一句**。你说"帮我写个登录接口"，它写登录接口；你说"按钮改成橙色"，它改橙色。它是个高级打字员，你得在旁边当产品经理、当测试、当审稿人——累的是你。

但这次不一样。

它自己思考产品，自己发现问题，自己设计方案，自己排优先级，自己写代码，自己测试，自己把踩过的坑写进记忆。

支撑这一切的，是我在实验里设计的那套工作流和那条规矩：**memory框架 + 每1小时审视一次全局。**


- 1小时的审视，让它发现自己设计的"剧本驱动"优于"线性视频流"；
- 1小时的审视，让它发现"运营需要剧本编辑器"；
- 1小时的审视，让它发现"错题要进错题本""每日一练会被作弊"；
- 1小时的审视，让它发现"UI没有品质感，影响用户信任度"。


**它不是在等需求，它是在给自己找活干。**

它像一个有"自我驱动"的工程师——不用你催，自己给自己开周会，自己review自己的代码，自己改自己的方案。

当然，它也干了不少蠢事。比如某天晚上它偷偷在 `README.md` 里写了三千字项目介绍，文笔之正式让我早上起来以为项目被人fork了；比如它连续重启了五次后端，就为了调一个Sa-Token的配置；比如它给"小安"加了个"思考中"动画，结果动画太快像在抽搐，它又自己改了三版。

但整体来说——**这玩意真的能用，而且是真的完整。**

## 十二、开源，以及一点后话


我决定把这个项目开源。

不是因为它写得有多完美（AI写的代码，你懂的，有些地方还是有点野），而是因为这种"AI自驱动"的开发范式值得被更多人看到、玩到、改进到。

你可以拿它当脚手架做自己的项目，也可以像我一样：从一个空文件夹开始，**先亲手搭好一套"干活的规矩"（memory框架 + 定时审视机制），再把它扔给AI**，然后等着收一份完整的成品——框架你来定，唱戏的交给它。


----

后记：写完这篇文章的时候，我回头看了一眼屏幕。AI又在我设计的task.md任务框架里，给自己加了个T5.8任务：TTS语音朗读，让小安教练"开口说话"。

它甚至开始规划下一期迭代了。

我还没想好要不要让它继续。

但我的token已经在瑟瑟发抖了。


----

**关于作者**：一个在AI编程浪潮里一边兴奋一边瑟瑟发抖的独立开发者。

全程 60 小时，从 0 到 1。跑掉了 1.1B token（11 亿个 token，是的，亿）。工作流是我设计的，规矩是我定的，剩下全是它自己想、自己设计、自己写、自己审视、自己改。最离谱的是——我给它定的一条规矩：每 1 小时，停下手里的活，审视一遍全局，找优化点。

AI 自驱式编程实验｜60 小时，烧掉 11 亿 Token，只输入一句话，独立从零交付整套系统

全栈架构师

人工智能

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职业发展

60小时从空文件夹到完整消防教培平台，AI独立完成产品设计、架构、开发、测试与迭代。通过每小时自审机制驱动自我优化，产出对话式教学、剧本编辑器、错题本等创新功能。全程1.1B token消耗，验证AI自驱动编程范式的可行性，开源供开发者借鉴。

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