13岁做了100多个AI应用是什么体验？我们跟最会玩AI的10后们聊了聊

作者 | Kino

编辑 | 张洁

互联网第一批AI原住民，已经频繁活跃在AI一线。

如果说两年前，10后出现在AI大会现场，还带着点“少年天才站台”的意味。

到今年，他们已经不只是被请上台分享几句感想的小嘉宾，而是成了各类AI竞赛、路演、创业的主力军。越来越多的小孩哥、小孩姐在AI领域崭露头角。

比如在今年4月的小红书黑客松巅峰赛上，200名入围线下决赛的选手里，超过60%是00后，年龄最小的只有12岁。4个平均年龄13岁的初中生，组队做出了一款面向小红书创作者的AI Agent产品“薯医NoteRx”，拿下“AI原住民”特别单元奖。

在AI KOL卡兹克的AI FUT大会上，最终压轴出场的嘉宾也是一位13岁的独立开发者。上个月的百度Create开发者大会，更是把分享嘉宾的年龄拉到了将近20后——一个8岁的小男孩通过和AI对话做出了一个可交互的模拟操作系统。

他们未必能代表所有10后，但能为我们提供一个观察AI原住民的切面。对于他们来说，AI并不是一门需要沐浴焚香、郑重学习的新技术，而是一种自然存在的基础设施。

这些活跃在AI行业一线的10后是怎么用AI的，他们对AI有着哪些独特的想象？最近，“AI新榜”对话了几位“最会玩AI的10后”，他们之中，有人从打游戏练英语开始，做出了自己的AI外教产品；有人用Agent搭建了一条一人公司（OPC）AI创业流水线；还有人从小学就开始做机器人，如今在具身智能领域探索。关于AI，不妨来听听他们会说点什么。

从小自学“古法编程”，一人打造“OPC创业流水线”

@ClawFounder创始人 姜睦然

姜睦然最早接触AI，是在2022年底GPT-3.5 Turbo发布那天，他记得很清楚，“那种震撼感让我觉得这个东西会改变一切。”当时的他只有10岁。

和很多只是把ChatGPT当聊天工具的人不同，姜睦然几乎是从一开始就把它当成开发工具来用。2023年左右，国内大模型产品还没有出现，他已经开始做一些AI对话类产品。

比如他做过一个类似豆包的对话平台，用户可以给AI创建不同的人设，再分享给别人使用。由于对话会消耗token，通过卖对话次数，姜睦然赚到了人生第一桶金，大概几万元。

在一些外界叙事里，10后AI开发者可能会被理解为“会用AI，但技术基础不强”。姜睦然对此并不完全认同，他认为技术力对他来说并不是很大的问题。因为他从小就自学编程和开发，8岁写下第一行Python代码，做的项目在GitHub上拿过不少Star；还打过信息学竞赛，所以有一定的“古法编程”基础。

姜睦然个人网站中罗列的奖项荣誉：https://muran.ai/

这使得他和很多纯Vibe Coding用户不太一样。对他来说，AI并不是绕过编程基础的捷径，而是叠加在既有开发能力上的效率工具。他既会用AI写代码，也知道如何看懂代码、判断问题、搭建流程和审核结果。

相比让AI帮写代码，他更关注如何组织多个AI Agent协同工作，以及如何把它们接入更完整的工程流程。

一个典型的例子就是姜睦然正在做的ClawFounder，这个项目的出发点来自于他对未来生产力变化的判断。他认为，未来“一人公司”（OPC）可能会成为一个很火的话题。ClawFounder面向的就是那些“有想法但没有完整创业能力”的人。他试图把市场判断、产品开发、商业化等环节串成一套通用流水线，让用户不需要从零掌握创业、开发和运营的所有知识，也能更快把想法落地成产品。

除了ClawFounder外，姜睦然还在同时在推进5、6个AI方向的产品，“我有很多点子，但没时间做”。很多产品灵感都来自他日常生活中遇到的问题，和自己不断冒出来的想法。

打开他的GitHub主页，会发现目前他公开的仓库已经超过70个。除了面向用户的产品，他还在搭建AI开发者自己会用到的工具。比如Claude in Box，把Claude Code开发环境封装进Docker容器，支持多会话、hook驱动和网页管理，甚至可以轻量运行在树莓派上；Claude Image则是一个Agent Skill包，用来让Claude Code/Codex更好地调用图像生成模型，把提示词、批量生成和视觉自检封装成可复用流程。

姜睦然GitHub@jiangmuran

姜睦然认为，10后作为AI原住民最大的优势可能是AI Native的原生能力。这种能力是一种优先使用AI的工作方式，他们会优先考虑用AI完成任务，而不是先想着自己手动做，从而显著提升效率。

在小红书黑客松项目中，他作为队长，在48小时内推动“薯医NoteRx”项目完成了从数据采集、模型训练，到多Agent编排和全栈交付的全过程。这个项目面向小红书内容创作者，能通过数据分析和多Agent工作流，帮助创作者诊断笔记表现、优化内容方向。

团队成员每人管理5到10个Agent，并通过一套组织架构进行协作。发现问题后，会把问题发到工作区，每个Agent认领一部分任务，完成后再合并到分支，提交PullRequest，由他审核后再合并到主分支。

在姜睦然看来，现在Vibe Coding已经很容易了，但真正做产品，不能只停留在“让AI生成一个页面”，更重要的是想法、逻辑思维能力和组织架构能力。

4000+小时AI开发探索，做出100多个AI小应用

@13岁独立开发者 吕思彤

吕思彤最早接触AI和独立开发，是从打游戏开始的。

那时，她经常在海外游戏平台Roblox上玩游戏，平台上的玩家大多用英语交流，她妈妈便给她划定了一个边界：如果打游戏的时候能练英语，可以每天玩一到四个小时。

后来，她偶然在网上刷到扣子，觉得这类AI应用搭建平台很有意思，很快就想到可以做一个“英语外教”陪自己练习。“青蛙外教”是她开发的第一个AI小应用。

用AI开发让她最上头的地方，就是把一个想法真正做出来的成就感。在扣子这类平台上，很多操作可以通过拖拽、搭建工作流来完成，她说：“这个过程本身就很好玩。”

到现在，她仍然在使用和迭代青蛙外教，使用过程中发现问题，就再回去调整。吕思彤告诉我们，从青蛙外教开始，她陆续做了大约100多个AI小应用。这些应用的灵感主要来自自己的生活，也有一部分来自妈妈提出的需求，她会把突然冒出来的想法记在备忘录。

其中一个很有代表性的小应用，叫“小狐狸讲代码”。当时她和妈妈一起听编程课，因为两个人都是代码小白，很多内容听不懂。妈妈提出，能不能有一个工具，把代码解释成普通人也能理解的语言。

后来她开发的“小狐狸讲代码”会用三种语言来解释代码知识。第一种是“妈妈的语言”，把抽象概念放进生活场景里，比如用“装蔬菜的冰箱”来解释变量；第二种是“弟弟的语言”，比如用“装糖果的盒子”帮助更小的孩子理解；第三种是更专业一点的程序员语言。

此外，她还做过一个长文本生成思维导图的工作流，在扣子上架了模版，目前已经有200多人付费使用过，这也是她做的AI小应用中，比较明确产生商业化反馈的案例之一。

这个工作流可以把长文本内容整理成思维导图，比如一本书没时间完整读完，就可以把电子书链接或文本内容交给它，让它生成结构化导图；她自己也会把课文复制进去，用来预习或复习。

她对这个工具的适用人群有一些自己的判断：学生可以用它预习复习，老师可以用它备课，新闻工作者可以用它整理新闻稿，大量阅读公众号文章的人也可以用它快速理解文章内容。

在她看来，10后用AI的优势在于时间、玩心和脑洞。

她认为，成年人面对AI时，很多时候带着更强的功利心和压力，而小孩更像是在“玩”。在她看来，正是这种玩的心态，反而更容易深入探索下去。她说：“我们就是抱着玩的心态，才能玩出伟大的作品。”

她承认成年人有自己的优势，比如更丰富的工作经验。但小孩的脑洞可能更大一些，“新脑子也许更好用一点。”这个说法虽然有一些玩梗的意味，但一定程度上也契合了大众对AI原住民的想象。

不过，吕思彤身边真正对AI开发感兴趣的同龄人并不多，她有时会和同学聊这些事情，但对方往往听不太懂。这一点其实体现了AI原住民内部的分化，并不是所有10后都会天然深入使用AI。真正把AI当作开发和创造工具的人，仍是少数。

四年级开始手搓机器人，一个10后少年的具身智能探索

@14岁科创极客 马煜涵

和前两位受访者不太一样，马煜涵身上的AI原住民气质，并非体现在聊天机器人、AI应用开发或Agent产品上，而是更早地体现在对机器人、硬件和电子电路的兴趣上。

小学四五年级时，他就开始做机器人，一边上网查资料、看B站教程，一边动手做。只是那时还不流行“具身智能”这个词，后来随着DeepSeek等大模型带来的AI热潮，以及具身智能概念升温，他原本的硬件兴趣被放进了一个新的技术语境里。

近几年里，他还做过无人机空投器、ROS小车、轮足机器人、遥操手柄等，家里堆满了机器人和硬件的相关零件，好几个箱子里装着不同规格的螺丝、单片机、电烙铁和机器人配件。光是螺丝的种类就有上百种，长短、大小、型号各不相同。四年级时，他曾组装过一台3D打印机，里面包含上百种零件。

这也让他和很多在软件层面使用AI的同龄人不同。相比纯软件层面的AI应用，马煜涵的探索更靠近具身智能：AI不能仅仅在屏幕里回答问题，而要进入一个会移动、感知、执行的身体里。

但一旦机器进入真实世界，问题也会变得更复杂，不能纯靠“讲故事”，还要真正可用。这一点，马煜涵自己感受很深。他曾经在科创比赛中做过一台号称可以导盲的ROS小车，但后来回看这个项目，他并不满意，甚至直接评价它“没啥用”。因为小车底盘太低，现实中根本下不了台阶。

这种对真实可用的执念，延续到了小红书黑客松巅峰赛。他带队完成的Cinebot（一个包出片的智能摄影机器人搭子）最终获得了银地瓜卓越奖和Insta360特别奖。Cinebot不是一个纯软件工具，而是把AI、硬件运动控制、拍摄场景和出片结果结合在一起。马煜涵对机器如何进入真实拍摄场景，如何辅助人获得更好的出片结果很感兴趣。

马煜涵（中）

对外部世界，马煜涵有着强烈的观察欲。学校老师提到某种草，他会真的买一盆回来观察。有一次，他用百词斩背单词，看到“wheelchair”这个单词配了一张轮椅图片，很多人可能只会把它当作辅助记忆单词，但他第一时间注意到的是，图里轮椅的轮子是直的。这个细节引起了他的疑问：为什么这个轮椅的轮子是直的？后来他才知道，那是残疾人使用的轮椅。

他不是只对技术感兴趣，而是对“东西为什么这样运转”感兴趣。这种兴趣和热爱常常表现为一种很沉浸的状态，有时画电路图，他一坐就是五个小时。马煜涵也经常参加创客营，会和大学生、研究生住在一起，聊到很晚。虽然年龄差距很大，但和他交流过的大学生、研究生以及科技老师，普遍觉得他很会提问题，也能聊到同一个频道上。

技术兴趣上的早熟，让这些10后看起来像是活脱脱的小大人。但在很多时候，他们仍然会有属于这个年龄段的稚气和不成熟。也正是这种不均衡，构成了10后AI原住民群像里很真实的一面：他们在某些技能维度上已经很超前，但他们仍然是孩子，只是他们手里的玩具，变成了AI模型和机器人。