历时15天，我一个完全没接触过编程、连代码都不会写的小白用各种AI工具手搓出了一个「B圈情绪模拟器」。

这个东东是参考了MirorFish这个项目：它不做价格预测，核心就是做「观察」：用50甚至上千个“带人性缺陷和偏见的智能体”来模拟不同类型交易者在遇到市场信息时的真实反应——有的数字人”厌恶风险“、有的有偏见、有的盲目从众、有的看空、有被恐惧支配、有人忍不住贪婪...，总之是让这群不完美的“交易者”在模拟环境里产生自主行为，而我们只需要静静观察群体反应的最终走向。

在这15天里，我和各类claw（它是我的主力顾问）前前后后迭代了十几版，踩了很多新手会踩的坑。现在做个总结分享给各位老铁们：

1、多找几个AI交叉印证，模糊想法会慢慢变清晰

在开始时，我只是和一个claw聊天。我之初模糊的想法和它反复沟通，慢慢的确实也变的很清楚了。但是在开发过程我发现一个很有意思的现象：这只小龙虾它不会主动把最优解给你，一定得你自己先意识到问题出在哪，明确问出来，才能得到更优的回答。刚开始我以为是这个龙虾有点“智障”，不够好。我就又去找其他AI聊天，但慢慢我发现，其实这不是AI“藏私”，本质是它没法精准理解你模糊的需求——如果你对行业痛点没有清晰认知，AI也没法写出戳中你需求的程序。所以，这里我的总结是：

首先你要对一个行业有很深的了解，就比如我在币圈混搭了多年，多少对币圈的情况有所了解，所以我能够很好的把问题暴露出来。

其次，一定要多找几只龙虾或者AI大模型聊聊，把A给的答案粘贴复制给B，再把B的答案给A或C。这样反复多次，我的想法就慢慢的成形、清楚起来！

2、开发文档是真正的基石，一定要反复打磨

当我和各类AI聊的足够多时，我的想法已经变得很清晰了，但这还不够，因为我是小白，什么编程语言、IDE、环境配置等等我都不知道。虽然想法有了，但是我不知道如何落实落！

这时我就要求我的主力claw（我选的是KIMIclaw）把要做的每一个步骤都一一给我形成文档，细致到每一步骤怎么配置环境、需要哪个AI工具、给这个AI工具的自然语言指令是什么、输出是什么等等。如此下来，慢慢的就形成了一个结构化很强的开发文档，里面包括项目的功能、一句话的概括、项目需要的工程范式（这个项目用到的是涌现式）、使用什么技术栈等等。仅这个开发文档，我和KIMIclaw前前后后修改了不下十几版才最终定型。

这里再说一下，我用到的工具有：deepseek、豆包、codebuddy、kimiclaw、kimicode等，我作为纯新手没经验，对于编程环境的配置折腾了好久，用Codebuddy的时候连Node.js环境配置都摸了半天弯路，要是有开发经验的老铁肯定会顺畅很多。

3、当文档开发好后，我选择codebuddy来执行代码编程的工作，期间踩过很多坑：

1）、一定要定期回头看项目初衷，因为开发到一半很容易被各种新想法带偏，定期复盘才能保证方向不歪。

在开始前几天，我和claw搞出了一个版本，但是测试的时候怎么都不理想。我就让claw反复的查看codebuddy的代码到底有没有问题，但都没有发现问题。后来当我有一次问了一嘴，我这个项目的根本目标是什么，它竟然告诉我说是一个量化交易预测模型。这时我才意识到，是我和KIMIclaw在沟通时，它慢慢把我给带偏了，因为我期间我提了很多想法和需求，它也不提醒你，只是按照我的需求去给指令去做，这样慢慢项目的本来功能就跑偏了（这个项目本就是观察不同投资者的真实反应，而不是什么产生具体预测数据的模型）。意识到这个问题，在后来的几天，我学乖了，每完成一个模块，我就会问一嘴，我们的初衷是什么？这样AI它就能谨记这个原则来开发项目。

2）、版本控制从第一天就要做，别等混了才后悔

因为没有开发经验，我一开始根本没版本控制的意识，AI也没提醒我，结果就是旧代码和新修改的混在一起，而我每次运行都跑的是没修改的旧版本，就这样，我折腾了大半夜，对着代码反复的调试，直到我突然醒悟过来，问AI，我执行的到底是哪个程序，这挨刀的货才弱弱地告诉我是旧版本的。我的天哪，我都快被这货给逼疯了！后来，我不得不临时学Git的用法，才把版本梳理清楚。这真的是新手最容易犯的低级错误，版本号管理真的从一开始就要做。

3）、给AI指令到底要多详细

我想这也是很多新手最关心的问题，到底这个prompt要多详细才行？是不是我告诉它一个需求，中间环节我不管，他爱怎么折腾就怎么折腾，没有我只要得到可用的结果就行？或者说我把每一步给它定的死死的，他完全按我的要求来做？

根据我的这次经历，我觉得要分情况：当你的需求很简单时，你提出需求就行，而当比较复杂时一定要给它具体的指令和边界约束。这个项目我根据不同模块的实现结果分了三个层次，第一层是只提需求，第二层给出较为详细的执行指令，第三层即给出详细的执行指令也给出边界约束。

4）、在开发的过程中，我做的最多的工作就是不停地动手粘贴、复制、截图，还有就是动嘴，不停的和各类AI聊天提需求、反馈问题，真正是一个十足的产品经理的角色！

5）、瞎问胡扯的重要性

在刚开始的时候，我想找一个全能的AI，我只把需求给他，然后让他既设计需求文档、又指挥各种AI来设计框架、写代码、跑调试。但是在这个过程中，出来了很多莫名其妙的情况，比如上述说的几个。慢慢的我意识到，这种想法还是太理想了，目前的AI还并不具备这种能力，你必须在过程中把控每个关键点。一般当一个模块功能设计完成后，我都会介入进去瞎问胡扯一回（因为确实代码看不懂）。这样做的好处是能够给AI一个警醒，让它从另一个角度考虑问题！这或许还是小白的一个优势，也是另类的一个边界约束！通常这样几回胡扯，AI尽然能够自我反省，给出更优解，我的开发文档和过程的几个坑就是这么解决的！

总结一下：

在经过十多次的迭代（这个迭代是我这个小白说的哈，专业开发就不一定了哈），我这个项目基本上成型了，最终成效体现报告上，现在在分了三个版本的报告：带分析数据的专业版（各类数字人买卖价位、时间、金额等等）、精简内容的用户版，还有加了故事故事版（情节生动好读的）。

当然这个版本还存着很多问题，比如现在只支持单条信息输入，但实际影响币价的信息是多维度的；“数字人”也只有20-50个，量级上海远远不够；还没接入做市商机制和聪明钱行为的模拟等等。但让我惊喜的是，有一次我把“纽交所要和Securitize搞代币化证券”的消息输入后，得到了很有意思的结果：

我查了新闻，这条信息中文媒体（财联社、新浪财经等）是集中在3 月 24 日 20:00–21:00推送的相关报道，而在这个时间段，比特币的价格是先跌后涨，而系统中模拟的结果竟然一模一样，着实让我惊喜了一把！当然这有可能是巧合！

总之，哪怕是纯新手从零开始，只要一步步把想法拆清楚，踩着坑往前迭代，15天也能做出一个能用的最小可行产品。我这个小东东后续我还会慢慢增加功能（做市商机制、聪明钱等），希望能给B圈情绪观察提供一点不一样的视角。