“今晚吃什么”这个问题可不是随便问问，它其实是一个频繁出现的实际场景，背后蕴藏着复杂的需求和决策过程。如果我们换个角度来看这个问题，可能会发现它涉及了需求识别、流程设计、价值定位等一系列的方法论。接下来的内容会围绕“吃饭的决策”展开，帮你在一个小时内理清思路，构建一个可行的产品雏形，让我们一起来重新审视“从场景出发”的产品设计思维吧。
一、创意的起源——解决现代食客的困境
1. 在无限菜单世界中的“决策疲劳”
在如今信息泛滥的餐饮市场，选择反而变成了负担。这个现象我们称之为“选择超载”：
当可选项太多时，大家会感到无所适从，决策变得困难，最终可能导致不满甚至放弃选择。
举个例子，2000年有个关于消费心理的“果酱实验”：
在超市里，他们设置了两个果酱试吃点，一个有24种不同口味，另一个只有6种。结果显示，虽然24种口味吸引了60%的顾客试吃，但最终只有3%的顾客买了果酱。而6种口味的摊位，虽然只有40%的顾客停留，却有30%的购买率。
这个实验很清楚地说明了，选择多并不一定意味着结果更好。如今的食客在面对外卖平台上成千上万的餐厅和菜品时，感受到的“选择超载”问题尤为明显。
另一位改变世界的人也察觉到了选择超载带来的决策损耗：
苹果创始人史蒂夫·乔布斯的着装风格——永远穿着黑色高领衫、蓝色牛仔裤和新百伦运动鞋。其实，他这样做是为了对抗我们每个人都会遇到的这个隐形敌人。这不是炫耀时尚，而是一个精心设计的“偷懒”策略。想象一下，如果你是乔布斯，每天都要为苹果公司做出无数重要决策，这时候，你还会在衣柜前纠结穿什么吗？他的答案是：绝不会。他把穿衣服这个问题变成了“固定套餐”，这样就能把时间和精力留给更重要的事情。
通过将穿衣变为无需思考的固定选择，乔布斯能够将决策精力专注于真正重要的事务上。
他的做法正好指向了“决策疲劳”（Decision Fatigue）这个心理学概念。
可以把我们的决策能力看作一块肌肉。从早上起床决定要不要多赖床，到中午为选择外卖而犹豫，再到晚上从一堆电影中挑选一部，每天我们都在不知不觉中进行着无数“精神力量”的消耗。等到一天结束，这块“决策肌肉”已经疲惫不堪了。于是，我们的大脑为了节省能量，自动切换到“节能模式”，开始寻找捷径——要么就放弃选择，要么选那个最简单的选项。
这就是为什么在经历了一整天的忙碌后，我们更容易在超市结账时冲动买下巧克力🍫，或者面对满冰箱的食材，却选择点一份不太健康的外卖。
因此，我们设计这个微信小程序的初衷，就是为了精准解决这两个主要痛点：
- 通过用户的口味偏好来生成推荐菜品，直接应对“选择超载”问题。
- 而随机抽取美食记忆卡片的功能，则能在用户感到“决策疲劳”时，提供一个无需思考且值得信赖的选择。
这种设计不仅满足了功能需求，更深层次上，它为用户提供了宝贵的认知解脱和心理安慰。
2. 定义目标用户：为犹豫不决的食客绘制画像
作为一名AI产品经理，绘制详细的用户画像是产品开发的第一步。有效的用户画像能够深入挖掘用户的真实需求、目标和烦恼，从而指导产品设计的每一个环节。
基于本小程序的核心功能，我们可以构建出两个典型的用户画像：
画像A：“小美”——忙碌的职场人背景：25至35岁的都市白领，生活节奏快，工作压力大。
核心痛点：经过一天的高强度脑力劳动，晚餐时间她面临严重的决策疲劳。没有精力再去浏览繁琐的菜单和评价。
核心目标：希望快速、便捷地找到一份符合自己口味的晚餐，节省宝贵的时间和精力。
使用场景：下班途中或回到家中时，小美会打开小程序，期待应用能直接告诉她“今晚吃什么”。她很依赖“AI推荐菜品”功能，甚至在极度疲惫时，直接使用“从我的最爱中随机选一个”功能，把决策权全部交给系统。
画像B：“小帅”——美食探险家背景：对美食充满热情，喜欢探索新餐厅和菜系，乐于记录和分享美食体验。
核心痛点：常常忘记吃过的美味出自哪家餐厅，或者记不清朋友推荐的好去处。社交媒体上收藏的美食信息杂乱无章，难以整理和查找。
核心目标：希望系统地整理和保存自己的美食经历，建立一个私人的、值得信赖的美食数据库，并能随时从中找到灵感。
使用场景：每次在新餐厅品尝到美味时，小帅会立刻使用“美食记忆卡片”功能，上传照片、标记位置、记录品尝感受和评分。当不知道吃什么但又想探索时，他会浏览自己的美食地图，重温那些美好的味觉回忆。
从想法到现实：我的美食小程序开发历程
你可能注意到这两幅图看似代表了不同类型的用户，但其实它们更像是同一个人在不同情况下的需求写照。想象一下，一个用户在周六晚上化身为“探险家”，兴致勃勃地为新发现的美味晚餐制作精美的记忆卡片，而在疲惫的周二晚上，他又可能变成“懒人”，只想一键解决“今晚吃什么”的烦恼。
这款小程序的真正魅力在于，它能够同时满足同一用户在不同心境下的核心需求，深深融入到他们的日常生活中，从而让这个产品变得不可或缺，吸引力十足。
二、从概念到现实的0代码之旅
1. “Vibe Coding”：一种新的开发方式
在开发这款小程序的过程中，我体验了一种正在科技圈引发热潮的新玩法——“Vibe Coding”。这个概念是由AI专家Andrej Karpathy在2025年初提出的，听起来就像科幻小说里的情节：你不再是那种逐行敲代码的程序员，而是像导演一样，用日常语言与AI“对话”，指挥它为你创建、修改甚至调试整个应用。
在实际操作中，“Vibe Coding”大致分为两种风格：
- “纯粹派”：这是一种几乎近乎宗教般的追求。你完全信任AI，将你的想法告诉它，然后直接运行结果，仿佛代码根本不存在。这种方式追求极快，特别适合快速验证新点子，或者制作一个周末就能上线的小项目（这也是未来AI的发展趋势）。
- “务实派”：这是这一理念在专业领域的实际应用。在这个模式中，AI不再是一个神秘的黑盒，而是一个能力强大的“程序员”。你仍然是项目的主导者，需要提出构想和下达指令，但最重要的是，你需要亲自检查、测试并理解AI生成的每一段代码，对最终产品的质量负责。
我在开发美食小程序时，正是走的“务实派”的路线。我采用了一种混合的工作流程，主要使用Cursor、Kiro、Qoder这些专为AI协作设计的IDE（集成开发环境），将“Vibe Coding”的理念付诸实践。
整个过程就像这样：我不必从头开始敲代码，而是直接在Cursor中用自然语言向AI下达指令，比如“帮我创建一个用户登录表单”或者“设计一个可以上传图片和定位的卡片界面”。AI会迅速生成相应的代码和功能模块。而我的角色更像是产品经理，负责测试这些模块、提出修改建议（比如“这个按钮颜色换一下”、“增加一个评分功能”），然后借助微信开发者工具进行问题反馈、整合、调试和最终发布。
这种“Cursor + 微信开发者工具”的搭配，既享受了“Vibe Coding”带来的高效，又确保了产品在微信生态下的稳定性和合规性，为“独立开发者”创造应用提供了高效的路径。
2. 分步构建流程
接下来，我将分享一些结合无代码开发原则与“Vibe Coding”实践的步骤：
这种混合方法的核心在于在一个可视化的结构化环境中，通过自然语言指令引导AI助手，从而将重心放在期望的成果上，而非底层代码的实现细节。
2.1. 选择IDE工具：
项目的第一步便是战略性地选择平台。在评估阶段，我考察了多个支持AI插件和可视化工作流的无代码AI集成开发环境（IDE），例如Cursor、Kiro、Bubble、Zion等。选择的关键标准包括开发的敏捷性、成本效益和技术可及性。值得一提的是，无代码平台能够将开发时间缩短高达90%，同时大幅降低成本，这对个人项目或初创企业尤为重要。
2.2. 使用Gemini构建我们的“蓝图”：
在确定项目推进方式和小程序形态后，我并没有急于随便尝试使用单一的对话方式与AI IDE进行互动。我首先打开了Gemini2.5pro，这款AI以强大的长文本输出而闻名，能够制定规则并指引开发流程。我做的不是告诉它具体该怎么做，而是像产品经理一样，描述我的高阶目标：“我想做一个美食小程序，有两个核心功能……”我需要Gemini像一个经验丰富的架构师一样，将这个模糊的想法拆解成清晰的项目工作流程，包括用户故事、技术设计和具体的开发任务清单。这一步至关重要，为整个项目打下了坚实的基础，避免后续的开发失控。
2.3. AI IDE作为“施工队”：
接下来，我把这些具体的开发任务交给了Kiro和Qoder。就像把施工图交给施工队一样，我只需要看着小程序的基本雏形快速搭建起来。让我切实感受到，想法和现实之间的距离原来可以如此之近。我也推荐你尝试一下，相信在一步步开发的过程中，你也会忍不住感叹“哇，太神奇了！”
当“毛坯房”终于建好后，我心里不禁想，这真实的样子到底是怎样的呢？于是，我立马拿起微信开发者工具，在手机上预览了一下小程序的效果。你可能不知道，很多在电脑上看起来不错的设计，放到手机上可就大不相同了。通过这个预览，我能够直观地感受到按钮的大小、字体的间距，以及整个流程的流畅程度。
2.4. 和AI“聊”出来的“精装修”：
这一环节真的是整个开发过程中的关键所在。这里面需要和AI进行反复的“对话”，我选择了Claude 4，它不仅能写代码，还能理解视觉效果。这样，我就可以通过“自然语言+截图反馈”完成整个开发过程。不过，这个过程中最考验耐心的就是要不断等待AI的反馈。
其实，整个开发过程只需要做两件事：
- 提需求：我会用简单易懂的话告诉AI我想要什么，比如“我需要一个定位功能，让用户可以标记餐厅位置”。
- 截图反馈：当AI生成初步方案后，如果我觉得UI不太好看或者功能不够完善，我会截个图在上面圈圈画画，告诉它：“这个按钮太靠左了，稍微往右移一点”、“我希望图标能更简约一些”。
就这样，通过“文字指令 + 视觉反馈”的循环，我一步一步优化了UI的视觉效果、按钮布局，还增加了像“每个用户的卡片数据需要独立存储在云端”这样的复杂后端逻辑。
2.5. 构建中的常见问题：
接下来，我想分享一些大家可能会好奇的技术细节，看看在无代码世界里是怎么实现的：
1）功能一中因为模型幻觉导致推荐菜品与口味偏好的不匹配问题怎么解决？
这其实是AI生成数据内容时常见的问题，通常可以通过两种方法来解决：
1. 让模型进行自我检查，适时让它检查一下已有的代码和功能实现，看看有没有错误。
2. 让模型穷举，把所有检索到并放在代码里的标签全部呈现出来，进行人工核对，以确保完全准确。
2）卡片的数据模型是怎么设计的？
可以把它想象成一个Excel表格。我只需列出卡片中包含的信息，在无代码平台上，就像创建表格一样，定义好这些“列名”和它们的数据类型就可以了。
如何轻松集成定位功能？
其实啊，这里展示了AI IDE的强大智能。我完全不需要动手写代码，只需告诉AI：“我想要一个定位功能，点一下按钮后就能获取用户的经纬度，并自动调用微信地图接口，让用户从附近的餐厅中选择。”
AI听懂了我的需求后，自己完成了两件事情：
首先，它生成了一个可以通过设备GPS获取经纬度的函数。
其次，它自动集成了微信的位置服务API，把经纬度转换成了用户可以选择的具体地点列表。
我只需要在微信开发者工具中刷新一下，等AI生成完毕后就可以测试了。
上线前要测试哪些内容呢？
—功能测试，确保每一个按钮都能正常使用，每一个流程都能顺利进行，比如AI的推荐逻辑是否正确，卡片是否能成功保存。
—用户界面测试，就是在不同尺寸的手机上看看布局会不会出问题，文字是不是显示完整。
2.6. 给用户数据找个“家”
当小程序的功能基本完成后，我面临一个重要问题：用户的“美食记忆卡片”该存放在哪里呢？
为了解决这个问题，我通过腾讯云申请了云端数据库服务。这样做确保了每个用户的数据都能安全、独立地存储，也为小程序未来的扩展打下了基础。
所有功能都可以通过微信开发者工具进行最终的真机预览和调试，确保在实际的微信环境下正常运行。确认稳定后，我在AI IDE中完成最后的功能封版，然后将生成的代码包上传，填写版本信息，提交给微信团队审核，剩下的就交给时间了。
三、最终的效果如何？
四、总结
从一个生活中的小烦恼出发，最终实现了一个功能齐全的AI小程序，我没有写一行代码，却像个产品经理一样，完成了一次完整的创造之旅。
这段经历让我更加确信，如今创造不再是技术精英的专利。每一个有洞察力和想法的普通人，在这个AI赋能的时代，真的可以做到人人都是产品经理。我们的工作重点只需放在产品上：
- 定目标：弄清楚用户到底想要的是什么。
- 找帮手：在众多AI工具中，挑选最合适的“AI员工”。
- 下指令：通过简单的配置和逻辑设计告诉AI该做什么。
- 总协调：把AI推荐、数据存储和用户界面这些模块完美结合，确保用户体验流畅。
关注的焦点从“怎么实现”转向“实现什么”以及“如何组织资源去实现”。真正去管理一个由AI组成的无形团队。
借助越来越强大的工具，把AI视作最得力的伙伴，快速将创意变为现实。这正是这场技术革命最激动人心的地方——创造的力量，已经在我们每个人的手中。
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