文科生如何用 AI 做出第一个真实项目

不懂代码，可以从描述问题、准备材料、检查结果开始参与产品开发。AI 能帮助实现功能，但“什么结果才算有用”仍需要人来判断。对第一次做项目的文科生来说，最值得练习的是把一件小事从头到尾做通。

先选一个能亲自检查结果的问题

用“给谁用、遇到什么麻烦、做完之后怎样检查”写三句话。如果第三句写不出来，先缩小问题。

例如，准备一场活动时，需要把讲者资料整理成议程页。第一版只接受手动填写的姓名、主题和时间，按顺序显示，并提供可打印的页面。暂时不加入报名、支付和自动发信。这样，你能对照原始资料检查每个名字、每段时间和打印结果。

这是一个练习示例。换成你的日常工作，也可以是阅读清单、作品索引或重复使用的会议模板。优先选你熟悉的场景，因为你知道哪里容易出错。

给 AI 一份可以执行的任务说明

与其只说“帮我做一个漂亮的网站”，可以用下面这份任务说明作为起点：

使用者：负责准备活动议程的人。
问题：每次都要从零整理讲者、主题和时间。
第一版：填写议程，按时间展示，支持打印。
输入样例：三位虚构讲者，以及一条没有填写主题的记录。
验收：时间顺序正确；缺少主题有提示；打印时不出现编辑按钮。
工作方式：先说明方案和不确定的地方，做出本地版本，完成检查后再讨论上线。

这份说明刻意包含了一条不完整的记录。真实使用时，输入很少永远整齐。提前给出异常样例，能让你更早看见问题。

按可见的结果分步推进

先让 AI 把固定的三条议程显示出来，再加入编辑，最后做打印。每增加一步，都实际操作一次。这样出现问题时，你更容易知道是哪一步改变了行为。

如果按钮看起来可以保存，关闭页面后再打开，检查内容是否还在。如果功能只保存在当前浏览器，就把这个范围说清楚；不要把它当作已经实现多人共享。需要跨设备使用时，再讨论账号、数据库和权限。

遇到错误时，把操作顺序、预期结果和实际结果一起交给 AI。例如：“我把第二场时间改到第一场之前，列表没有重新排序。”这比“它不太对，你优化一下”更容易让下一次修改命中问题。

用三类样例验收

正常样例验证核心流程；边界样例验证空内容、很长的标题和重复时间；失败样例验证断网、错误输入或操作取消。每次检查都记录实际观察到的结果。

视觉完成和功能完成是两件需要分别验收的事。一页漂亮的报名表，如果没有保存记录，就还不能接收真实报名。AI 给出的“已完成”也需要对应到能复现的操作结果。

做完以后，留下可复用的材料

保留最终需求、运行方法、验收记录和已知限制。下次修改前，先保存一个可恢复的版本。你积累的不只是一个小工具，还有一套把需求说清楚、把结果检查明白的方法。

如果接下来要把修改贡献给别人的项目，可以继续读用 AI 参与 GitHub 开源的工作流程。涉及能够执行操作的 Agent，则先读任务、权限和验收怎么设置。