构建金融规划最小可行产品（MVP）：30天的AI辅助开发、$127 投入，以及真正重要的经验教训

**TL;DR：**我用AI辅助编码，花了一个月时间为创始人打造一款财务顾问工具。耗费了$127 点积分，几乎犯了所有可能的错误，最终只获得了一位创始人每月50美元的验证。真正的教训是：AI在速度方面表现出色，但在精确度上却力不从心。少即是多，远超我的预期。

值得解决的问题

我与创始人合作多年。多次目睹同样的场景：风险投资人问“如果流失率降低2%会怎样？”而创始人面无表情。他的答案藏在一个47个标签的Excel“噩梦”中。会议的势头就此消散。创始人花费数小时重建公式。单元格出错。循环引用导致崩溃。

我一直听到的核心挫败感是：“我曾经建立过一个财务模型。当他们要求单一场景变更时，我不得不重建整个模型。”

大多数早期创业公司仍在使用电子表格。大多数创始人讨厌它。所以我决定测试AI是否能帮助他们摆脱这个陷阱。

无蓝图构建：前两周

第1周：乐观变得昂贵

我满怀信心地投入，认为这会花费2-3周时间。毕竟，我在社交媒体上看到的AI影响者都说这很简单，对吧？

我最初的路线图是：

• 实时同步的AI财务驾驶舱
• 内置QuickBooks和Stripe集成
• 投资者级别的场景规划与导出
• 数周内完成，而非几个月

但现实给了我不同的答案。

模糊指令的代价

我第一个错误是把AI代理当成能同时处理多任务的工具。我在它还在处理上一个请求时，发出了三个请求：

• “让仪表盘更干净”
• “添加暗模式”
• “修复计算错误”

AI同时吸收了所有请求，结果搞得一团糟，既没有做好任何一项。这让我不得不回滚6次，调试3小时，耗费了$23 积分。其实只要耐心等待，就能省掉这笔开销。

UI崩溃的教训

我让AI“添加夜间模式”。它竟然做了47个改动。结果：白色文字在白色背景上，按钮看不见，界面完全崩溃。花了三天匹配字体和背景让我明白，UI的复杂度比预期增长得更快。

魔法发现

后来我找到一句改变一切的话：“在没有确认理解的情况下，不要做任何更改。”

这句话本可以帮我省下50美元+。它强制AI在执行前解释其方法，避免误解导致的积分浪费。

第2周：出行减缓了进度

在日本机场休息室构建让我学到谦卑的教训：

• 酒店WiFi + Replit开发 = 持续的挫败感
• 在手机上调试TypeScript错误几乎不可能
• 回滚按钮成了你最亲密的朋友

我选择了TypeScript，认为它是“现代选择”。结果很糟。它是我不太懂的语言。当财务公式变复杂时，我花更多时间在语法上抗争，而不是在功能上实现。例如：一个简单的跑道计算花了我2小时，因为TypeScript一直抱怨类型不匹配。

给未来开发者的建议： 选择你真正理解的语言。学习成本在原型阶段不值得。

到第15天，Replit积分已快用完。第1周花费34美元，第2周花费93美元。每次迭代——变更、测试、回滚、再试——都耗费2-5美元。我不得不制定新规则：每周最多$40 ，否则就停下来重新思考为什么要这么快耗费积分。

一切改变的时刻：用户反馈周

第17天：寻找测试者

我在创始人Slack频道发帖：“打造一个不烂的财务规划工具。需要关键反馈。”

没有回应。

但我坚持了。最终，一位朋友和两位创始人同意测试。他们的反馈既残酷又令人震惊。

第18-20天：谦卑的真相

问题#1：我的计算误差高达20%

一位创始人的客户获取成本显示为$47 ，而实际上应为58.75美元。这个误差可能会让他们的A轮融资泡汤。原因：我让MistralAI“计算客户获取成本”，指令模糊。AI根据假设推断方法。有时它把“流失”理解为每月，有时理解为每年。结果不一致。

问题#2：大模型崩溃导出功能

超过50行的任何内容都导致内存溢出。

问题#3：核心功能被埋没

创始人最关心的是跑道计算。而我把它藏在了三个界面深处。他们得翻五页才能找到所需。

6小时调试会话

LTV/CAC的计算一直错误。六小时追踪后发现问题：MistralAI在某些场景中把“每月流失”理解为“每年流失”，反之亦然。当我请求“客户终身价值”时，它会做一些隐藏的假设。

糟糕的提示： 计算LTV

好的提示：