最近，关于“大规模失业”的讨论，越来越多。
为什么？因为AI编程的能力，大幅上升了。
从去年年底开始，关于Claude Code和大龙虾Clawdbot（后改名OpenClaw）的讨论，一波接着一波。淘宝上门安装OpenClaw的店铺，像雨后春笋一样多了起来。越来越多的人，也开始不断讨论，今天他们都用AI，编出了什么软件。
2月23日，AI公司Anthropic宣布，他们的模型，已经可以高效地处理和优化一种名叫COBOL的编程语言。领域巨头IBM，股价应声暴跌，创下20多年来最大单日跌幅。几乎同一时间，Citrini Research发布了报告《2028年全球智能危机》，推导2026年之后，AI会取代程序员、设计师、金融从业者等职业，继而引发大规模的失业。
那，怎么办？
焦虑不是问题的解药，具体才是。行动才是。
这几天，我正带领“问道全球”的一行企业家，在加拉帕戈斯群岛游学。关于这片神奇的群岛，你可以看这篇文章。
白天，我们上岛看达尔文雀，看海狮和象龟，体会进化的奇妙。晚上，回到船上，我们就一起，试着用中文指挥AI编程。
短短几天晚上，已经有人，为公司写出了一个库存管理软件。也有人，为孩子开发了一个英语学习应用。大家先是兴奋，然后感叹：原来AI，已经这么聪明了。之前找外包，沟通几个礼拜，花掉好几万，花了太多冤枉钱。
所以今天，我也把这个入门教程，整理成一篇文章，分享给你。
当然，这篇文章只是入门。真正的高手看了，一定会嫌弃太过简陋。但至少，它能让你知道，AI编程是怎么回事。甚至立刻动手，做一个自己的小工具。不需要任何代码基础。
我们开始。
01
安个软件，建个编程工作室
要用AI写代码，得先给它找个地方干活。
虽然代码本质上只是一串串文字，但要写程序，没那么简单。你得配置好语言环境，要遵循严格的结构、引用大量文件。所以，几乎所有开发者，都会装一个“工作室”，在写代码的时候，帮助检查整理。
这个工作室，就叫：代码编辑器。我们选：VSCode。免费，全平台可用。
打开之后，你会看到一个界面，选项密密麻麻，眼花缭乱。很多人想学编程，就是被复杂界面劝退的。别慌。今天，我们只会用很少的几个功能。慢慢来，跟我走。
02
装个插件，把AI请进工作室
VSCode，只是个工作室。要让AI进来干活，我们还得安装插件。
看左侧边栏。找到一个图标，看起来像四个小方块拼在一起，点它。这就是插件市场。
在插件市场，你可以自由选择AI助手。我们选Kimi Code，支持一下国产。
安装，打开，登录。没有账号，去 kimi.moonshot.cn 注册一个。这，就是你接下来的AI搭档。你跟它说话，它帮你写代码。
多说一句。如果你的任务更复杂，过程更繁琐，你也试着选择OpenAI的插件Codex，或者Gemini的编程插件。具体怎么用，我们就不展开了。
03
建个文件夹，让AI在里头干活
现在，我们给AI划定一个工作范围。
这个工作范围，就是一个指定的工作文件夹。整个项目的代码、文件，都在这里。不然，生成的文件散落各处，神仙来了都不知道怎么引用，程序功能就乱套了。
新建一个文件夹，起个名字，比如：AI_project_01。回到VSCode，点左上角File→Open Folder（打开文件夹），选择刚刚新建的文件夹。
好了。工作台搭好，AI请进来，边界划定。现在，可以开口说需求了。
04
直接说中文，告诉AI你要什么
对。直接用中文说，也不需要专业术语。就像跟实习生说话一样。AI能懂。
假如，你开了一家AI提效的咨询公司。你就可以这样说：
我们现在是一个AI提效的咨询公司。我想做一个网页工具，可以通过输入客户信息，让AI帮我评分、排序，判断哪些客户值得优先跟进。
AI很快开始干活。代码像瀑布一样，从屏幕上往下滚，一行接一行。
过程中，会不断有提示：是否允许操作？不用管。一律选择，是。
不知道你进行到这里，有什么感觉？反正当我第一次，动动嘴就能让AI编程的时候，感觉有点科幻电影成真了。手指都没动一下，代码居然就哗啦啦写好了。爽。
同样的事情，在我们问道全球一行，学习AI编程的时候，反复发生。
做仓储的，说：帮我做个页面，供应商上传信息，生成二维码，仓库扫码自动录入。几句话，几分钟，代码好了。做外贸的，说：帮我做一个专业翻译工具，粘贴英文原文，输出翻译结果，还要有人工标记学习功能。几句话，几分钟，代码也好了。过程中，惊呼不断。虽然这些创业者都身经百战，但在纯粹的技术之美面前，还是有点把持不住。
好了。打开文件，测试一下。
05
简单测试，不断完善功能
双击工作文件夹里的网页文件，AI根据要求做的工具，长这样。看图。
还真像那么回事。不过看界面要一个个输入信息，感觉很麻烦。所以我问它：
能不能通过上传ECXEL，批量生成客户打分情况?
它思考片刻：可以的。然后，就开始勤勤恳恳地干活。看图。
红色行的代码，是删去的。绿色的，是新增加的。接着根据页面，我又做了几轮调整。说实话，如果你让一个程序员如此改来改去，他早就拍案而起，怒斥我不懂业务，有需求不一次说清楚。但AI不会。
如果过程中，出现错误（bug）怎么办？
AI编程效果好不好，和Debug水平高度相关。这也是经验丰富的程序员，和普通人最大的区别。
但因为是入门教程，我们不做深究。不过，有个小窍门。在打开的网页里，右键，检查（或者按F12），就能弹出具体代码。打开“console”选项卡，如果有红色报错的代码，就可以直接发给AI对话框，让它修复。一次改不过来，就多试几次。
好了。这就是最后的界面。我后来又要的几个功能，加上了。整体页面，也很美观。
工具有了，那咱们试试效果。于是，我把一份excel资料扔给了它。
嗯。问题，马上就暴露出来了。
看到了吗？不论什么样的资料，它最后给到的优先级都是“A”，也没什么具体意见。在一个排序游戏里，都是A和都是不及格，没本质区别。换句话说，这个工具根本不“懂”业务。
那么，怎么让它“懂”业务呢？这就要用到，AI大模型的能力了。
06
通过API，让工具拥有AI大脑
怎么用？通过API。
API，就像电线。只不过，电线里流出来的，是一度一度的电。API里流出来的，是一token一token的“智能”。从这个角度说，各家大模型，做的其实是“发电厂”的生意。
具体操作，分两步。
1、申请大模型的API Key。
这里，我们选择DeepSeek的API。
注册，登录，进入控制台。先“充值”，相当于预存电费。不用多，十几二十块就够测试用的。接着，点"API Keys"，新建一个Key。
API Key，是你调用DeepSeek能力的钥匙。如果泄露，就相当于把信用卡丢在大街上。额度封顶之前，谁都能刷。
2、把API Key告诉AI，让它接进程序。
接入大模型获取智能这事，AI也能帮你干。只要你告诉它：
对你目前的表现，我是很失望的。优先级的评判很不准确。我希望你能通过调用Deepseek的API，用上我们公司内部的客户评价资料，真正有效地分析客户情况，生成真正有用的东西。Deepseek的API，是：sk-xxxxxx。
情真意切，有理有据。想必，AI也会感到深深地自责吧。
这里，AI助手先是提醒我，浏览器无法直接访问API。
因为浏览器这种环境，不适合访问带着密钥的接口。如果这样，任何人打开浏览器的开发者工具，都能看到你的API Key。而你的API Key泄露，账户余额就不保了。
所以，它给了我两个选择：1）用浏览器插件。2）用本地代理脚本。
这里，我选了方案B。因为本地代理，更稳定。
为了让你看懂这个操作的必要性，我补充一些简单的架构知识。
而到目前为止，我们看到的网页工具，是前端。马上要写的代理脚本，是后端的转发节点。用于把你在前端上传好的信息，处理打包发给deepseek的API。
前端，后端。那是什么？
打个比方，前端和后端，就像饭店的前厅和后厨。前端，是用户能看到、能操作的东西。比如网页、按钮、输入框。后端，用户看不到，但也很重要。负责接收请求、处理数据、调用数据库、再返回结果给前端。如果只做前端没有后端，很多安全问题，无法解决。
这也是为什么，我们要通过python脚本，接入API的原因。
不过，后端配置完，并不等于直接可用。厨房装修好了。你还得告诉它用什么燃气、怎么开火、怎么出餐到前台，这样，你才能在浏览器里点按钮就能用。
所以，你可能还需要配置环境：
请你帮助我配置相关的环境，让这个程序运行起来，设置相关的网页转发，让我能直接在浏览器中使用。
哒哒哒。一顿忙活。再打开网页，已经出现了“DeepSeek AI驱动”的字样。
07
明确标准，让AI搞懂业务
只是接入AI，就真的能解决问题吗？
不是的。AI虽然很聪明，但它不知道你们公司真实业务的逻辑。
所以，别把AI当专家。把它当一个博士水平的实习生。
“博士水平”，意味着智商极高，学习能力超强。“实习生”，意味着他是第一天来上班，对你的行业、业务、客户，一无所知。
所以，你要首先懂你的业务。然后，手把手地教给他。
比如，针对这个客户排序工具，你就可以直接给编程助手说：
我还希望在工具里，加入如下判断标准。
第一，AI场景清晰度，权重最高。就是客户是否清楚知道，要用AI解决什么具体业务问题。第二，数据基础，权重次之。就是客户是否有可用于AI分析的业务数据积累……按这四个维度给每个客户打分，并给出一句话的判断说明。
当然，如果你有完整的文档，也可以让它在网页里，直接加一个“知识库上传”按钮。
再跑一次。这次的结果，明显靠谱多了。
（这些例子都是随机生成的。如有雷同，那真是巧了。）
好。现在这个小工具，在你电脑上跑通了。但是，只在你电脑上跑的程序，同事打不开，客户打不开。关上电脑，程序就消失了。
所以，要让所有人都能用，你需要一台永远开着、连在互联网上的电脑，再把程序部署上去。
08
买个云电脑，让工具持续运行
这台永远开着的电脑，就叫：云服务器。
国内常用的平台：阿里云、腾讯云、华为云。入门级最低配，几十块钱一个月，做小工具完全够用。我们这里选腾讯云。打开官网，找到“轻量应用服务器”，点开购买。
再说个小窍门。选择系统，可以优先选择Linux系统。比如Debian。
为什么不是Windows？因为Windows的系统比较大。如果你的服务器配置不高，运行效果很容易不好。
买完之后，你需要拿到两个东西：公网IP，和登录密码。
公网IP是你服务器在互联网上的地址，登录密码是进门的凭证。记好。后面要用。
09
下载插件，进入云电脑
在VScode里新建一个窗口，用来进入云服务器。
然后，我们还要下载另一个插件：Remote - SSH。有了它，你才能远程操控云电脑。
安装完成之后，你就会在VScode的左侧，看到一个小图标。打开它。
在这个界面，按加号，输入：ssh 云服务器的用户名@云服务器的公网IP。例如：ssh root@118.25.194.112。root，是我们默认的云服务器的用户名。
然后，输入密码，不断确认，确认，确认。你就会来到这个页面。SSH的下边，就是你刚才购买的，云服务器的公网IP。点进去。
好了。你现在，就已经来到了云电脑上。
10
部署程序，开始运行
接下来的操作，都在云电脑上。
我们还是先把AI请过来。在云服务器的VScode上，再安装一个kimi code插件。
然后，建立文件夹。这一步，还是给AI划定工作边界。进入云服务器的云文件夹之后，打开我们本地的项目文件夹，直接拖到云服务器上的文件夹里。
大厨和食材都备齐了。现在，对着云服务器的编程助手说：
你是我刚买的全新的 Debian 腾讯云服务器。我要把我本地的网页程序部署上去，就是我刚才复制给你的文件夹 @AI_project_01 你帮我配置好相关的环境，让所有设备都可以直接在公网上打开。你的公网IP是：xxxxx。
对，就是这么简单粗暴。你也可以选择和AI对话，写好一键部署的脚本。操作虽然不太一样，但目的一致。
很快，设置好了。我运气比较好，没出现什么bug。但你可能会遇到。不要紧，让它自己改。改了一个又冒出新的，那就继续改。
最后，打开AI给我的网址，让同事登录了一下。成功。
最后的话
怎么样？是不是，并没有你想象的那么难？
我们再简单复盘一下。
1、安个软件，建个编程工作室。比如，VScode。
2、装个插件，把AI请进工作室。比如，Kimi Code。
3、建个文件夹，让AI在里头干活。这是为了，防止项目乱套。
4、直接说中文，告诉AI你要什么，不需要你有代码基础。
5、简单测试，不断完善功能。debug能力，是AI编程能否实现的关键能力。
6、通过API，让工具拥有AI大脑。比如，DeepSeek。
7、明确标准，让AI搞懂业务。不要奢望AI一来就解决所有问题。
8、买个云电脑，让工具持续运行。这样，它就能服务互联网上的任何用户。
9、下载插件，进入云电脑。
10、部署程序，开始运行。
全程，你没有写过一行代码。但是，你做出了一个真实可用的工具。
当然，我要再次强调。这套东西，只是入门。学完它，你很难成为AI编程的高手。但它至少可以让你明白，AI编程是怎么一回事。说不定，还能立刻搓出一个马上能用的东西。
再新的东西，也是一点点学会的。今天精通AI编程的，也不见得都是专业的程序员。
AI能力突飞猛进的今天，过去远在天边的编程能力，正在成为触手可得的工具。借助它，每个人都能立刻生产出，能解决具体需求的软件。
虽然你不需要成为程序员，也不需要成为AI编程的专家。但理解AI编程，使用它，思考它能为我们做点什么，或许是目前最值得做的事之一。
让我们一起，用尝试，开启探索。用具体，对抗焦虑。
祝你，玩得愉快。
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