用Codex独立开发了一个产品，我收获的4个心得
一个不懂编程的 AI 产品经理用 Codex + GPT-5.5 半天做出 macOS 番茄时钟 App，总结出”需求定义 > 直接写代码”的四条实战心得
基本信息
- 来源类型：文章（人人都是产品经理）
- 原文位置：raw/articles/2026-05-27-woshipm-codex-product-dev-lessons.md
- 原文 URL：https://www.woshipm.com/ai/6403381.html
- 作者：墨小白 / AI产品经理四月
- 发布日期：2026-05-27
- 字数：约 2033 字
- 消化日期：2026-05-27
核心观点
-
AI 开发产品不难，难的是定义需求：作者用一句话让 Claude Code + Kimi K2.6 做番茄时钟，结果翻车——设置面板拖不动、UI 不协调、功能有 Bug。根本原因不是模型不行，而是需求表达不充分，没有给 AI 足够明确的功能逻辑和设计规范
-
别一上来就让 AI 写代码，先理清需求再给上下文：正确的流程是”想法 → 原型（手搓 or GPT 出图）→ Logo 设计 → PRD（用 Gemini 生成）→ 把 PRD + 设计稿图片一起丢给 Codex 写代码”。PRD 从设计规范到功能需求、状态、交互都描述清楚后，Codex 用 GPT-5.5 写出来的第一版就能用
-
AI 卡壳时要给它”指路”而非催它：做 macOS 液态玻璃效果时 AI 反复输出磨砂玻璃，装了”Macos Design” Skill 也改不好。问题在于 macOS 液态玻璃是新设计规范，AI 在用旧实现方式。解法是先用 Gemini 查资料整理线索，再引导 GPT 查苹果官方最新开发文档——10 分钟重构完成
-
通用重复的事情沉淀成 Skills：作者本次没用 Skill 是为了测试 GPT-5.5 的原始能力，但识别出三个适合 Skill 化的环节——① 从模糊想法梳理出清晰 PRD；② 从 PRD 到原型再到 UI 设计；③ 特定平台开发要求（如 macOS 开发规范）。每次都从头沟通既浪费时间也浪费 Token
-
“先跑通完整流程再设计 Skill”是正确顺序：只有自己跑通完整流程，才能更好地设计属于自己的 Skills。这个反直觉的顺序与云舒”先跑通再封装”的 Skill 作业法完全一致——不是先设计再验证，而是先验证再封装
实操内容保留
操作步骤
正确的 AI 产品开发工作流（四步法）：
- 手搓原型：先把想法告诉 GPT 让它出一版原型，效果不满意就自己手画一版给它，让它基于手绘稿生成 UI 设计稿
- Logo 设计：让 GPT 基于设计稿风格生成多版 Logo，选最简约的
- PRD 生成：拿设计稿跟 Gemini 沟通，让它生成产品需求文档（PRD），从设计规范到功能需求、状态、交互都描述清楚
- Codex 写代码：把 PRD 和设计稿图片一起丢给 Codex（GPT-5.5），有了足够上下文，提示词不需要太多，第一版就能用
AI 卡壳时的”指路”方法
- 先用 Gemini 查资料、给建议
- 把这些线索整理成提示词
- 再让 GPT 上网查解决方案，引导它去查官方最新文档
- AI 一查就明白，快速重构
（本文无代码块/配置文件）
关键概念
- Codex — 本文作者使用 Codex（GPT-5.5）作为核心编码工具
- Vibe Coding — 本文是 Vibe Coding 的又一实战案例，非技术 PM 用自然语言 + 产品思维驱动 AI 开发
- 独立开发者 — 不懂编程的产品经理独立完成产品开发和开源发布
- MVP — 半天做出可用的第一版，验证”番茄时钟对个人效率提升有效”
- AI产品PRD — PRD 是连接”模糊想法”和”AI 可执行代码”的关键桥梁
与其他素材的关联
- 与 2026-05-27-pm-vibe-coding-5-products 的关系：Iris 的五产品实战是系统化方法论，本文四月的案例是更轻量级的验证——同一个方法论在不同产品复杂度下的体现。两篇共同验证”先 PRD 后编码”是 Vibe Coding 最关键的一步
- 与 2026-05-27-woshipm-yunshu-skill-practical-guide 的关系：云舒说”先跑通再封装”，四月在本文明确实践了这个顺序——先自己跑通完整流程，再识别出适合 Skill 化的环节。四步法中识别的三个 Skill 化方向（PRD 梳理 / 原型到 UI / 平台开发规范）是 Skill 作业流程中”复盘”阶段的具体产出
- 与 2026-05-27-woshipm-personalized-ai-reading-assistant 的关系：两篇都展示了 Codex/Trae + Skill 在非传统编程场景的应用——番茄时钟是 macOS 原生 App，阅读助手是个人知识工具，共同验证”AI 编程工具的应用边界正在从写代码扩展到完整产品交付”
原文精彩摘录
为什么这么说呢？一开始，我也想偷懒，我想我是做产品的，我应该能把需求说清楚，所以我直接就用一句话让 AI 帮我做一个番茄时钟，结果呢？果不其然，翻车了。我知道，这不是模型不行，是我没把需求表达清楚，没有给它足够明确的功能逻辑和设计规范。
这件事给了我启发：我们用 AI 写代码，不能当甩手掌柜，全部指望它。我们除了要表达好需求，还要了解一些产品开发的东西，在它解决不了问题、卡壳时，我们要指引它去寻找答案。
所以，别一上来就让 AI 写代码，先理清楚需求，定义好设计规范，给 AI 提供明确的上下文。AI 拿到的信息越完整，它写出来的东西，才越接近我们想要的。