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0🎙《灯下白》EP51 黄啊码
嘉宾：黄啊码
创业公司CTO、广东省人工智能协会讲师、AI内容创作者，拥有十余年技术开发与产品实践经验。生成式AI兴起后，先后深入实践AIGC、Coze工作流、Vibe Coding等方向，并持续参与百度秒哒等AI开发平台的产品实践、赛事与商业项目。如今关注AI产品开发、企业交付、个人IP与AI商业化，持续探索普通技术人如何在模型快速迭代的时代建立自己的长期能力。
主持人：吴熳
在得到直播讲过AI应用，在WaytoAGI北京切磋分享，代表中国在英国大使馆文教处国际大会全英发言讲中国AI如何赋能英语教学，AI牛马库导航科普网站 ka21.org 主理人
本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃和中关村科学城公司提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。感谢中关村科学城的政策支持！
🪝本期故事
如果把黄啊码这些年的技术路径摊开来看，会发现他其实很少在一个工具上停留太久。
程序开发做了很多年，生成式AI起来以后，他先去研究大模型，又很快进入Stable Diffusion、Midjourney和AIGC视频；做了一段时间视觉创作之后，他发现自己的优势并不在纯审美，于是转向Coze工作流；等Vibe Coding开始兴起，他又把多年程序开发和工作流的经验迁移过去，继续用百度秒哒等平台做产品。
看起来一直在换。
但他自己并不觉得这些事情是割裂的。
因为每一次新工具出现以后，他做的其实都是同一件事：先上手，先做东西，再判断自己真正擅长的部分在哪里，最后把之前积累下来的能力重新装进新工具里。
黄啊码把自己的学习方式形容得很简单：
“我的路子比较野。”
他很少等到“完全学会”之后再开始。往往是先碰到问题，再去补能力；做着做着发现一个环节不够，就继续往下研究。多年以后回头看，那些原本散落的知识反而慢慢拼成了自己的体系。
这也是他进入AI以后一个很明显的特点。
ChatGPT刚出来时，他当然研究过基础模型。但很快就发现，真正直接进入基础模型研发，并不是自己最有优势的战场。
那就换一个入口。
Stable Diffusion和Midjourney出现，图片给人带来的视觉冲击非常直接，他开始做AIGC图片和视频，也在这个方向上做出过一些成绩。
但做得越多，他反而越敢承认自己的短板：
审美没有那么强。
模型可以帮你生成一张图片，却不会因为你会写Prompt，就自动把十几年视觉训练塞进你的脑子。
构图、颜色、UI、人物风格和整体体验，这些能力依然需要积累。
所以当Coze工作流开始出现时，黄啊码反而一下找到了舒服的位置。
节点、输入、输出、条件判断、业务流程怎么拆、一个环节怎样连接下一个环节——这些事情，本来就是程序开发长期训练的能力。
过去写在代码里的逻辑，现在变成了更加直观的工作流。
再后来是Vibe Coding。
对很多普通人来说，这是第一次能够用自然语言真正做软件。
可对黄啊码来说，它更像一次新的能力迁移：以前要亲手写很多代码，现在可以把大量执行交给AI，但真正决定产品能不能成立的，依然是需求、结构、逻辑和最后如何验收。
所以他后来在百度秒哒上的一系列实践，并不是突然从天而降。
2025年参加秒哒相关黑客松时，他甚至很坦率地说：
最开始就是奔着奖金去的。
但既然参加，就认真做。
他还邀请塔塔一起参加。因为他很清楚，自己偏技术和产品逻辑，而塔塔在视觉与审美上能够形成很好的补位。
最后塔塔拿到第二名，黄啊码拿到第三名。
比赛结束以后，真正重要的东西才开始发生。
成绩带来认可。
认可带来曝光。
曝光以后，过去那些存在自己电脑里的产品第一次开始进入更多人的视野。
他之前做过小说相关产品，后来继续延伸到漫剧工具，再往后，真的有人带着需求找到他，开始产生定制开发订单。
走到这里，黄啊码才越来越清楚地看见一条商业路径：
积累 → 作品 → 认可 → 曝光 → 变现。
所谓“突然被看见”，很多时候只是别人只看到了最后两步。
真正决定后面能不能接住机会的，往往是前面已经做了多久。
AI确实把很多过程压缩了。
但它并没有取消积累。
💡本期你会听到
一个做了十多年技术开发的人，是怎样进入这一轮生成式AI浪潮的。
为什么黄啊码并没有把自己绑定在某一个AI工具上，而是不断从AIGC、工作流迁移到Vibe Coding。
长期程序开发到底训练了哪些能力，以至于新的AI工具出现以后，可以快速迁移。
为什么他说自己的学习方式“路子比较野”，以及“遇到问题再补知识”为什么也可以慢慢形成一套自己的体系。
早期医疗健康相关工作经历，为什么让他一直对“技术到底能不能真正解决人的问题”保持兴趣。
他怎样尝试让AI帮助梳理自己的健康信息，又为什么反复强调个体经验不能被直接复制，AI的回答也必须经过现实判断。
为什么在AI时代，“会使用模型”和“把判断权全部交给模型”完全是两件事。
ChatGPT出现以后，他为什么没有强行去卷自己并不占优势的基础模型研发。
Stable Diffusion、Midjourney为什么成为他进入AIGC视觉创作的重要入口。
做AIGC图片和视频以后，他为什么反而越来越清楚自己在审美上的短板。
AI为什么可以降低执行门槛，却不会自动抹平人与人在审美、判断和经验上的差距。
从AIGC转向Coze工作流，为什么是一次非常自然的能力迁移。
节点、条件、输入输出和业务流程为什么天然符合程序员的思考方式。
为什么他甚至在使用Coze之前，就已经自己折腾过类似逻辑的产品。
从Coze到Vibe Coding，上一代工具留下的能力怎样继续发挥作用。
为什么Vibe Coding并不等于“不需要产品思维”。
第一次接触百度秒哒时，他为什么没有立刻觉得它会改变一切。
参加秒哒黑客松，最开始为什么只是想拿奖金。
为什么他主动找塔塔组队，以及技术能力和审美能力怎样形成互补。
比赛名次之外，公开比赛真正能够带给个人什么。
从小说产品到漫剧工具，再到真正出现商业定制订单，一项能力怎样逐渐完成商业化。
为什么黄啊码说，很多看起来偶然的机会，往前追都有很长的积累。
个人做AI产品，到底应该花多少钱。
为什么过去他也喜欢研究“怎么白嫖”，后来却越来越发现，有时候不花模型的钱，反而会花掉更多时间。
免费模型、便宜模型和更强模型之间应该怎样做取舍。
个人实验和企业交付为什么完全是两套成本逻辑。
为什么企业客户不关心你调用哪个模型、花了多少Token，它真正购买的是最终结果。
一次为了替甲方降低模型成本的选择，为什么最后反而造成更多返工。
“省钱”为什么有时候是AI交付里最大的隐性成本。
为什么黄啊码认为，AI时代只靠一张传统简历证明自己越来越不够。
当AI可以帮助每个人写出一份漂亮履历，真正的项目为什么变得更加重要。
一个人有没有真正做过项目，为什么只需要向下追问几层细节就很容易判断。
产品、作品、文章和公开表达，怎样逐渐成为个人的新型履历。
为什么做个人IP不意味着一定要当网红。
IP如何降低陌生人理解你的成本，又怎样影响一个人的时间定价。
“我们上班本质上也在出售自己的时间”，那么怎样让同样的一小时变得更值钱？
黄啊码最常使用哪些AI产品，以及他怎样根据不同业务选择不同工具，而不是形成单一模型信仰。
企业交付里为什么“客户使用什么生态”本身也是工具选择的重要条件。
做Vibe Coding时，他认为最重要的产品习惯是什么。
为什么真正的问题往往不是AI不会做，而是人自己一开始没有把需求说清楚。
不断让AI“再改一版”，为什么和过去甲方不停让设计师修改非常像。
一个产品从第一版改到第五版，为什么最后经常发现还是第一版比较好。
什么叫终局思维：先定义最后什么叫“完成”，再让AI决定中间怎样实现。
需求、验收标准和边界为什么应该在人开始Coding之前先想清楚。
普通人用30天学习Vibe Coding，第一步为什么不是做一个宏大的创业项目。
从一个自己真正需要的小产品开始，为什么成功概率更高。
“自己就是第一用户”，对于产品验证意味着什么。
个人网站为什么是一个非常适合普通人的第一款Vibe Coding产品。
为什么一个真正需要用来介绍自己的个人网站，比单纯为了练习开发一个Demo更有意义。
未来的OPC为什么并不等于“一个人把所有工作全部做完”。
一个人的核心能力、AI、合作伙伴和外部专家怎样共同组成新的工作生态。
为什么知道“谁擅长什么”，有时候比逼自己什么都学会更重要。
🔥本期金句
我的路子比较野，很多东西都是遇到问题以后再去补。
AI可以帮你做很多事情，但你不能把自己的判断也一起外包出去。
尽信AI，就等于把脑子也让渡给AI。
做AIGC做得越多，我反而越能看到自己的审美短板。
工具越来越简单，并不意味着真正的能力差距消失了。
你本来就有优势的地方，为什么不用？
我不会强迫自己在别人最强的地方硬卷，我会找自己能力最容易迁移过去的位置。
很多所谓碰巧的机会，前面都有很长的积累。
真正的路径是积累、作品、认可、曝光，最后才是变现。
没有所谓突然成功，很多东西只是别人没有看到前面的过程。
AI时代该花的钱还是要花，有时候你省下的是模型费，浪费的是自己的时间。
企业客户购买的是结果，不是你中间用了多少个模型。
为了给甲方省一点模型的钱，最后反复返工，这个钱其实省错了。
如果这个时代还只靠一张简历证明自己，可能已经不够了。
Title可以包装，项目经历很难经得住连续追问。
个人IP不是单纯追流量，它是在让市场更快理解你到底值多少钱。
工作本质上也是在出售自己的时间。
Vibe Coding最重要的不是Prompt技巧，是你得先知道自己到底要什么。
先确定最后怎样验收，再让AI决定中间怎么做。
普通人的第一个AI产品，最好首先对自己有用。
你自己就是用户，这是一个非常好的开始。
一人公司不是让一个人把所有岗位都干一遍。
AI时代更像围绕一个人重新形成一套能力生态。
我不需要每一项能力都自己做到最好，我要知道谁在这件事上做得最好。
⏱Shownotes
黄啊码登场：CTO、AI讲师与长期产品实践者
从传统程序开发一路进入AI，他的技术路径是怎么长出来的
具体知识会过时，为什么解决问题的思维可以一直留下
“我的路子比较野”：非标准化的技术成长方式
Java、PHP再回到Java，多年技术能力如何慢慢积累
为什么早期职业经历长期和医疗健康相关
一次用AI重新梳理个人健康问题的尝试
AI给出另一种思路以后，为什么仍然需要现实世界的专业确认
个体经验不能复制：AI辅助判断的边界在哪里
ChatGPT出现以后，他为什么没有继续硬卷基础模型
Stable Diffusion、Midjourney和AIGC视觉创作
做得越多，为什么越意识到审美的重要
转向Coze工作流：终于回到自己熟悉的逻辑世界
程序开发和工作流之间为什么高度相通
从Coze到Vibe Coding，能力如何继续迁移
百度秒哒进入视野
第一次接触秒哒，并没有想象中那么激动
参加黑客松：坦白说，一开始就是冲着奖金来的
拉塔塔一起参赛：技术与审美怎样互补
比赛成绩之外，真正重要的是公开认可
公开曝光如何进一步制造新的机会
小说工具、漫剧工具和第一张定制开发订单
积累—认可—曝光—变现，一条路径开始变清晰
为什么很多“突然成功”只是前面的过程没有被看见
AI工具到底该不该白嫖
省了模型费，为什么可能付出更多时间成本
个人使用和企业交付的成本逻辑有什么不同
真正开始交付以后，该花的钱省不掉
AI从业者为什么经常一边用最贵模型，一边熬最深的夜
技术之外，为什么开始认真经营个人IP
AI时代，传统简历为什么正在失去一部分证明力
AI能润色所有人的履历，但项目细节很难伪造
产品、作品和公开内容怎样成为新的个人名片
为什么做IP也可以理解成经营“自己这款产品”
怎样让自己的时间拥有更高定价权
快问快答：不同AI工具分别在什么场景下使用
最值钱的Vibe Coding习惯：先把需求讲清楚
为什么AI产品越改越乱，和传统甲方改设计完全一样
终局思维：先写验收标准
企业交付最大的坑之一：为了省钱选择了不合适的模型
甲方最后买的是结果
普通人30天入门Vibe Coding，应该先做什么
先做自己真正需要的一个小产品
为什么个人网站是很好的第一款AI产品
未来一年：先把身体和节奏照顾好
一步一个脚印继续经营自己的IP与产品
为什么不再追求每个方向都必须自己最强
一人公司并不是一个人什么都做
AI时代，一个人如何建立自己的能力生态
📖故事摘要
黄啊码做技术已经很多年。
如果只看今天，他身上有很多AI时代非常典型的标签：AIGC、工作流、Vibe Coding、百度秒哒、AI产品、个人IP、企业交付。
但真正把这些标签串起来的，并不是某一个模型。
而是迁移。
他的技术成长方式一直不算特别标准。
一个问题来了，就去解决一个问题；缺哪块知识，就补哪一块。慢慢做下来，曾经看起来零散的技术、产品和业务经验，反而形成了一套属于自己的方法。
所以ChatGPT出现以后，他没有因为自己是技术人，就默认一定要钻进基础模型。
研究过以后，他很快开始判断：
这到底是不是我的优势？
如果不是，就找下一个自己能够真正动手的位置。
Stable Diffusion、Midjourney等工具出现时，他进入AIGC图片和视频。
视觉生成第一次让普通人以极低门槛进入过去需要大量专业能力才能完成的创作。
黄啊码也认真做了一段时间。
越做，他反而越意识到：
AI降低的是执行门槛。
不是审美门槛。
同样一个模型，有人做出来只是“AI味很重的一张图”，有人可以做成完整、有风格、有辨识度的作品。
差别依然来自人。
构图、颜色、UI、视觉判断，以及一个人到底看过多少好东西。
意识到这一点以后，他没有逼自己一定要成为最好的视觉创作者。
他开始重新寻找自己的优势。
Coze工作流出现以后，答案非常明显。
工作流里的节点、输入、输出、条件、变量和业务流程，对于一个做了多年程序的人来说非常熟悉。
过去这些东西藏在代码里。
现在AI和低代码工具把它们重新变成更加直观的结构。
黄啊码甚至发现，自己在正式接触Coze以前，就已经做过相似逻辑的产品。
工具是新的。
思维不是。
到了Vibe Coding阶段，这种迁移变得更加明显。
过去软件开发最大的壁垒之一，是把人的需求翻译成机器可以执行的代码。
现在大量翻译过程可以交给AI。
但这并不意味着人什么都不用懂。
恰恰相反，代码成本下降以后，真正影响产品质量的东西开始继续向前移动：
你的需求清不清楚？
业务结构合理不合理？
产品最后解决谁的问题？
什么叫做完？
怎么验收？
一个人如果连这些都没有想清楚，AI越快，只会越快生成一堆以后还要推倒重来的东西。
所以黄啊码现在特别重视“终局思维”。
先把终点描述清楚。
告诉AI：
我最后需要什么结果。
有哪些功能。
哪些东西必须满足。
验收标准是什么。
至于中间怎样实现，可以让模型参与判断。
这和很多人使用Vibe Coding的方式恰恰相反。
很多人先说：
帮我做一个App。
生成以后发现不满意。
再改。
这个地方调整。
那个地方再换。
改到第四版、第五版，代码越来越复杂，产品越来越乱，最后突然觉得：
好像还是第一版最好。
这不是AI的问题。
而是人类版的需求变更一直没有停止。
黄啊码过去做企业交付时，也踩过另一种很现实的坑：
过度考虑成本。
他曾经希望替甲方节省模型费用，所以选了价格更低但能力相对弱一些的方案。
结果输出质量不够。
甲方不满意。
继续改。
继续调。
再返工。
最后节省下来的模型费用，根本抵不过双方多花的时间。
这件事让他重新理解什么叫B端交付。
客户购买的不是Token。
也不是你中间的聪明操作。
客户购买的是结果。
如果一个更好的模型可以更快交出合格结果，该花的钱反而应该花。
所以黄啊码现在对“白嫖AI”这件事没有过去那么执着。
免费工具当然可以用。
但一个人的时间同样是成本。
模型贵100块，却能帮你省三小时；另一个工具完全免费，却需要反复折腾半天，这两件事到底谁更便宜，得重新算账。
他在百度秒哒上的经历，也让这套“结果思维”进一步延伸到了商业。
2025年参加相关黑客松时，他最开始的目的并不宏大。
奖金。
既然平台办比赛，那就参加。
他还把塔塔拉过来组队。
因为他知道自己技术逻辑强，但审美不是最突出的能力，而艺术背景的塔塔恰恰能形成补位。
最终塔塔拿第二，黄啊码拿第三。
可真正影响后续的，并不是比赛名次本身。
比赛给了作品一个公开的认可。
认可以后，别人开始知道这个人。
过去藏在电脑里的项目被看见。
小说工具进一步变成漫剧方向的产品。
随后真实的定制需求开始出现。
到了这个时候，他才把整条链路看得越来越清楚：
积累。
作品。
认可。
曝光。
最后才是变现。
今天看一个人突然接到AI订单，很容易觉得：
这个风口真好。
但再往前看，他可能已经做了一年、两年，甚至更久。
只是过去那些时间没有被市场看见。
AI时代只是让“被看见以后迅速变现”的速度变快了。
没有取消前面的积累。
也正是因为这样，黄啊码越来越重视个人IP。
AI能够把一份普通简历润色得非常漂亮。
Titles可以写得很好听。
经历可以包装。
但真正做过一个产品的人，一旦被追问细节，回答完全不同。
为什么这么设计？
踩过什么坑？
最开始的需求是什么？
用户用了以后怎么反馈？
模型为什么这样选？
从第一版到最后发生了什么？
问三层、五层，很难装。
所以在他看来，一个人在今天最有价值的履历，越来越不只是PDF。
而是公开存在的作品。
产品。
项目。
文章。
演讲。
真实案例。
这些东西共同组成一个人的市场认知。
所谓做个人IP，也不一定非要追求百万粉丝。
它更基础的价值，是让一个陌生人还没真正和你合作以前，就已经能够判断：
这个人到底会什么。
这样，信任成本会下降。
合作成本也会下降。
一个人的时间定价，可能随之改变。
从这个意义上来说，每个人其实都在经营“自己这个产品”。
上班是在出售时间。
咨询是在出售时间。
开发是在出售时间。
内容也是在出售某种注意力和经验。
真正的问题是：
怎样让同样的一小时越来越值钱？
黄啊码目前给出的答案，并不是让自己变成一个六边形战士。
恰恰相反。
他越来越接受：
我不需要所有东西都做到最好。
有人审美比我强。
有人营销比我强。
有人在某个模型上理解更深。
有人更懂一个具体行业。
我要知道自己的强项，也要知道其他强项分别长在谁身上。
AI则负责吃掉越来越多过去纯执行的部分。
这也是他对“一人公司”的理解。
一人公司并不等于：
这个人没有任何合作伙伴，一个人从早到晚把程序、设计、运营、销售、财务全部干完。
那仍然只是一个非常累的个体户。
真正的AI时代，一个人更像一个节点。
围绕自己连接AI、合作伙伴、专家、平台和客户。
自己保留核心判断。
其他部分不断调用更合适的能力。
这才更接近一个人的生态。
如果普通人今天第一次接触Vibe Coding，黄啊码也没有建议一上来就做一个“改变世界”的产品。
先做小的。
最好做一个自己真的会使用的东西。
比如个人网站。
如果本来就需要向别人介绍自己，那么它有真实用途。
可以拿来展示。
可以持续改。
可以真的收到反馈。
产品不是为了证明“我会用AI”。
产品首先应该有用。
这是AI把开发门槛不断降低以后，反而越来越重要的一条标准。
聊到最后，黄啊码谈未来一年。
他第一个说的是：
身体健康。
少熬夜。
这个答案放在一群天天讨论模型、Agent、Coding和创业的人中间，反而显得特别实际。
技术永远还会有下一个。
今年是这个模型。
明年可能又完全不同。
一个人不需要每次都成为最早的那一个。
真正重要的是，在工具持续变化的时候，还能持续把过去的经验带过去。
找到自己的优势。
做点真实的东西。
让别人看到。
接住新的机会。
然后继续往下一块积木走。
💬听众互动
如果AI已经让“把一个想法做成产品”的成本越来越低，那么你过去真正积累下来的那项能力是什么？
如果把它和今天的Vibe Coding结合起来，你最想做出的第一个真实产品，又会是什么？
