我写了很多年代码。
但过去写代码，大多是在已有的团队、需求和业务框架里完成任务。真正从一个自己的想法出发，独立走完产品设计、开发、备案、审核、上线，再面对真实用户，是另一件事。
2026 年 9 月 23 日，我创建了一个新的代码仓库。9 月 29 日，一个叫「车算明白油耗账本」的微信小程序正式上线。
从第一行代码到发布，大约 7 天。
这次我想验证的，不只是 AI 能不能写代码，而是一个有开发经验的人借助 AI，能不能更快地把想法推进成一个真正可用、可搜索、能接触真实用户的产品。
起因只是一次被打断的加油记录
我原来一直在使用一款油耗记录工具。
它能够完成记录，但打开、填写和查看结果的过程中经常出现广告。我只是想快速记一次加油，却总要先处理与当前任务无关的内容。
我并不反对产品通过广告获得收入。一个工具要长期维护，就必须找到可持续的方式。
但我认为，广告不应该打断记录、计算和查看数据这些核心操作。
于是我决定做一个更轻的版本：能记录加油、充电和其他用车费用，算清百公里油耗、每公里现金成本、挂牌价、优惠和实际支付，也能看到一段时间里的费用变化。
首版没有注册流程，也没有自建服务器和数据库。数据先保存在当前设备里，打开就可以使用。
AI 提高了速度，但不能替我判断对错
AI 参与了需求拆解、交互设计、代码实现、测试和排错。很多过去需要来回查文档、搭骨架、写重复代码的工作，确实快了很多。
但它并不是“一句话生成一个 App”。
油耗应该采用什么计算口径，应付金额和实付金额如何区分，优惠是否应该影响油耗，数据保存在什么位置，哪些权限真的有必要——这些问题没有一个能靠生成代码自动回答。
AI 可以很快给出一个看起来完整的实现，但页面能打开，不等于计算正确；代码能运行，也不等于产品合理。
每一个计算规则、交互细节和真机结果，最后仍然需要我确认。资深开发经验在这里的作用，不只是写得更快，而是判断结果到底对不对。
七天里，写代码只是其中一部分
这 7 天大致是这样度过的：
Day 1：梳理需求、产品结构和首版页面
Day 2：完成油耗记录、优惠油价和当地油价
Day 3：加入费用统计、趋势和其他用车支出
Day 4：真机测试，反复修正交互
Day 5：处理名称、类目、隐私接口和备案
Day 6：完成认证、上传体验版并继续修问题
Day 7：审核通过，正式发布
如果只是做一个能在开发工具里运行的 Demo，时间还能更短。
真正占用时间的，是把 Demo 变成一个可以交给陌生人使用的产品。
代码之外，还有一整套微信流程
第一个名称因为过于接近通用功能词，没有通过。后面重新确定了「车算明白油耗账本」这个名称。
除此之外，还要选择服务类目、填写隐私保护指引、说明定位权限的使用场景、配置合法请求域名和腾讯位置服务，再完成 ICP 备案、微信认证、体验版上传和版本审核。
这些事情无法通过“再写一段代码”解决，却决定了用户最终能不能真正使用产品。
这也是我在这次项目里最深的感受：AI 可以大幅缩短开发过程，但它不能替你跳过现实世界中的产品责任和平台规则。
正式上线后，累计只有 9 个用户
这不是一个“上线即爆”的故事。
截至 2026 年 10 月 9 日，小程序累计用户数是 9，其中 2 个是我认识的人，另外 7 个来自外部用户。
10 月 9 日当天新增了 3 位用户，他们都不是我认识的人。当日 3 人打开 3 次，访问了 26 个页面；还有 2 位用户把它添加到了“我的小程序”。
这些数字非常小，小到无法证明市场需求，更不能说明产品已经成功。
但它们对我仍然有意义。因为这意味着产品已经离开开发工具和熟人测试，开始被真正不认识的人搜索、打开和尝试。
一个陌生用户愿意多看几个页面，或者把它添加到“我的小程序”，都比我自己反复打开测试更有信息量。
9 个用户不是成功，但它是一个开始
这次项目至少让我确认了三件事。
第一，AI 的确能够显著缩短从想法到首版产品的距离，但前提是使用它的人有能力识别错误、做取舍并对结果负责。
第二，上线不是项目结束。真实用户出现后，搜索词、打开路径、页面访问、留存和反馈，才会逐渐告诉你之前的判断是否成立。
第三，不需要等到产品“足够成功”才开始复盘。小样本同样值得诚实记录，只要不把偶然数据包装成增长结论。
这次首版的实际现金支出是 30 元，服务器成本和数据库成本都是 0。但这只是首版的当前状态，不代表后续运营、云备份或会员功能永远不需要成本。
为什么建立「forever的产品实验室」
我不打算只做这一个小程序。
接下来还会有别的工具、小程序，也可能有小游戏。有些产品会继续迭代，有些可能没人使用，还有些可能做到一半就证明方向不成立。
这里是「forever的产品实验室」。我是一个写了很多年代码的开发者，接下来会继续用 AI 做真实产品，并公开记录它们从开发、上线到运营迭代的过程。
这里不是成功学，也不会只展示结果。
我更想记录的是：一个想法为什么值得做，AI 到底帮了什么，哪些判断错了，真实用户是否愿意使用，以及一个个人产品最终能不能找到可持续的方式。
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