主要观点总结
本文主要讲述了一个没有技术背景的人通过AI编程尝试制作产品，过程中遇到的挑战和问题，包括AI编程的需求洞察能力的重要性，以及如何建立和提升需求洞察能力。作者通过开发数独游戏为例，分享了其利用AI生成不同难度题目的经验和教训。
关键观点总结
关键观点1: 零基础使用AI编程的挑战和问题
作者通过实践发现，虽然AI可以帮助实现功能，但在产品细节、技术实现路线等方面需要自己的真实体验感受，并且需要理解技术背后的逻辑和实现路线。此外，作者还遇到了AI修改功能可能导致一堆东西面目全非、代码逐渐臃肿、无用文件堆积等问题。
关键观点2: AI编程中的需求洞察能力的重要性
作者认为，无论是不是AI时代，让你做出产品能赚钱的都不是编程能力，而是需求洞察能力。AI只是让你能快速、低成本地把需求洞察变成可用的产品。作者通过开发数独游戏等案例，强调了需求洞察能力的重要性。
关键观点3: 如何利用AI生成不同难度的数独题目
作者在开发数独游戏时，利用AI生成不同难度的题目，并通过实践发现了生成高难度题目的技术实现路线的复杂性。作者还分享了自己遇到的一些技术问题，如唯一性校验、生成效率等，并提到了一些解决方案和尝试。
正文
其实我自己是十分拒绝写前端交互的，而且很多年没有真正做过技术了，（去年无聊写过解数独的程序，还不错），所以全部都是在copilot chat上提需求，让AI自动写代码，前后我是一直没有参与代码的修订和编写的，这么说来，和零基础AI编程，好像也挺像的。
我平时手机上常玩的是数独游戏，所以想拿这个练起手（事后证明，想简单了），然后一开始还算顺利，难度选择，提示功能，草稿功能，最后的快速填充功能，连胜纪录，胜利次数，最快时间等状态数据的保存等等，一样样设计开发完成，中间也有很多反复，但总算看上去完成了（其实并没有，只是自己不知道）。
然后开始设计更多游戏，2048，扫雷先后实现，中间也是和各种bug斗争（都是把问题扔给AI，我是不查代码的），以及各种体验优化等等。
再往后就是增加语言选择和多语言能力，设计多语言的产品名称等。
然后今天，回头想再完善一下数独，增加更高难度，然后才发现，掉坑了。。。
1、很多人也遇到的，就是你让他哪怕修改一个很小的功能，甚至仅仅是简单的版式调整，它有可能把前面一堆东西给你改的面目全非，以至于经常要反复往回调整。后来小伙伴提醒，务必要装一个git 版本管理工具，现在听话了，本地跑git服务，每天老老实实提交稳定版本，遇到各种崩溃的场合，老老实实的回滚。
2、需求提的多了，代码会逐渐臃肿，各种无用的，废弃的都会堆积在代码里，而且经常会莫名其妙的丢弃原有文件另开新文件（当然也许是自己执行chat的时候打开的文件不够全），然后就导致很多没用的文件还在目录里。有时候需要让AI帮你分析一下，哪些代码没有用，哪些文件没有用，claude 3.7 是可以分析的，但还有就是本来可以合并的逻辑，可以合并的代码，却放到了好几个地方，这也遇到了。
