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“两个人,一个半月,年省 500 万”:白鸦谈非技术人员如何自己做软件

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“我特别不欢迎工程师来用我们的产品。”

责编 | 王启隆

出品丨奇点折射(ID:rgznai100)

有赞创始人兼 CEO 白鸦(朱宁),做了二十多年跟软件相关的工作。2025 年 11 月,他和相识近二十年的老搭档、原百度 UED 负责人郭宇,一起做了一个新产品——superun,一个 Vibe Coding 产品。

在 2026 奇点智能产品大会上,白鸦讲了这样一个细节:有赞管理着将近 2000 人的销售网络,一整套复杂的销售管理系统,过去评估要 10 个工程师、干 5 到 6 个月才能上线,一年至少要花 500 万;现在,是一个不懂技术的销售运营,加一个技术,两个人花了一个半月做出来的,每周烧掉的 token 也就 2 万块钱。

这背后,是他这两年走过的一段弯路:先是想直接用 AI 做设计,两年时间“什么也没搞出来”;后来才想明白,应该顺着模型已经很擅长写代码的路子走,转向 AI Coding。


以下为白鸦的演讲实录:


“谁的智能更高,谁就能打低智能的东西”

我今天主要分享的是,过去我做了二十多年跟软件相关的东西,更多是 AI 应用,尤其是过去几年我们在软应用上做的一些探索。

首先,我们把 AI 应用分成了几个级别,或者叫几个类型。我们觉得,最基础的、用户量最大的,可能在中国未来两到三年之内可以做到差不多 DAU 五到六亿的,是AI 问答。

今天的豆包,可能未来能拿到 40% 的市场份额;可能另外一家应该就是微信 AI 了,可能还有其他。这个量可能是最大的,但使用深度是比较浅的。它今天的技术工作,绝大部分其实已经不是在做 AI 了,而是在做数据整理和工程化的东西。

再往上,我们觉得更多的是 AI 消费,然后是 AI 办公。再往上,应该是 AI 任务,包括 AI Coding,以及帮你整理某些东西、完成一些固定性的工作任务或者生活中的任务。

这几个层级,大概率未来的竞争还是互联网相关的竞争:高频打低频。不能说你的 AI 比他的 AI 强很多,你就能把它干掉——豆包有这么多 DAU 了,你再怎么做也干不过它。

再往上一点,才开始出现真正的 AI Native 应用的竞争,变成高智能打低智能的竞争。比如用 AI 去做创作,做一个管理系统的应用,做一个 APP,做一个影视级的电影或短视频,这些 AI 创作的竞争,开始接近 AI Native 产品的竞争。

再往上,当然是数字员工上岗。在这上面,我们看到了很多过去想象不到的空间。

比如我们在做 AI 客服,大家可能觉得这玩意儿听起来很简单:比人便宜,比人回答得准确。比人便宜,因为它可以 7×24 小时工作,消耗的 token 也很简单;比人准确,是它对知识库的解读,比人死记硬背要快、要准。

但我们上线之后,发现有很多意想不到的效果。因为它没有情绪,可以随便被骂,随便被骂它依然面带微笑地去回答问题,于是退货率变低了——顾客骂着骂着发现,你不跟我吵,态度还那么好,他不退货了,不退款了。

再比如,AI 可以在这个过程中发现:这个顾客只是对这个产品不满意,我们其实有另外一个产品;他当年下单下错了,买了 A 产品其实应该同时买 A 和 B。于是 AI 客服就同时挖掘了这个销售机会,开始销售了。客服部门第一次开始出现,它不只是个成本中心了,它可以赚钱了。

这是我们原来在上岗之前根本没有想到的。所以 AI 上岗这件事,接下来可能是一个非常非常重要、很有意思的事。

在我们看来,AI 应用主要就是这些:AI 问答、AI 办事、AI 任务,然后是 AI 创作,再是 AI 上岗。越往上的,越接近所谓 AI 概念的产品——谁的智能更高,谁就能打低智能的东西;越往下的,越接近互联网的竞争——你的用户量大、频率高,就能打那些低频的东西。


从 AI 设计到 AI Coding

那今天想分享的,是我们在做的一个 AI 任务、AI 创作的基础产品,叫 superun,一个 Vibe Coding 产品。

在这个产品之前,有一个背景。23 年我觉得 AI 可能是未来我最想要做的事,于是跟我的一个老朋友,也就是原来百度 UED 的老大郭宇碰头,我们俩说,想一起去做一个拿 AI 做设计的东西。

然后我们做了一家公司,希望让每一个有想法的人,都可以最快地拿 AI 设计出他想要的用户界面。这件事我们在北京聊了一会儿,隔了几个月又见面聊了一会儿,觉得很值得做。于是注册了一家公司,拿个人的钱开始创业,养了一个十几个人的团队,吭哧吭哧搞了两年。搞了两年之后,我们发现其实什么也没搞出来。

那个时候我们才意识到,模型今天根本没有 AI UI 相关的知识,根本没法训练,因此模型设计出来的 UI 界面就一定会很丑——那个时候能做出基本的海报设计都不错了。所以我们才意识到,不能走拿自然语言直接生成图形式 UI 界面的路,这条路根本走不通。唯一能走的就是用模板,但用模板就不能称之为真正走 AI 的那条路了。

直到去年 5 月份,我们发现:我们怎么这么蠢?为什么要在 AI 创业上顺着自己的想法做,而不是顺着模型的发展路线走?模型明明有很多写代码的能力、很多代码数据、很多工程师在看的书的数据,今天在 Coding 上已经走得很顺了,我们为什么不能通过自然语言去 Coding 出界面来,再去优化那个界面?

于是我们把做界面设计的思路变成了 Coding 的思路,开始做 AI Coding,通过 AI Coding 去做 AI 界面的设计。当这条路走顺了之后,就发现很有意思:全世界第一次出现了,原来可以那么好地模拟界面 Demo。


以前,当产品经理、运营人员或老板提出一个需求,让 UI 设计师设计出老板想要的 Demo 时,那个 Demo 假得不能再假——它除了好看,剩下全是假的,因为设计师模拟出来的数据一眼就是假的。比如设计一个商品列表,没有设计师会好好把每一个商品图模拟出来,也没有设计师会认真把每一个商品名称好好写下来。

但 AI 今天可以真的把商品图好好生成出来,把商品名好好写出来,把商品价格好好弄出来。除了数据背后没有程序,那个界面看上去就是非常真实的,可以完整地模拟给客户、给老板看,极好地满足了业务方“我想要什么,你快速给我实现,让我看看我的设想是不是合理”的那种满足感。

当我们实现了这个之后,又回答了一个问题:既然可以通过自然语言猜测产品有哪些功能,生成一个完美的 Demo 模拟,背后起点用的都是 Coding,那为什么不把功能也实现了呢?

我们把这个产品做成了一个完整闭环的产品:从输入一个自然语言的假设、对一个业务场景的设想,到生成一个产品的 Demo,再到可以研发、可以上线;上线的时候,做好 SEO 和 GEO 等一系列工作。

于是我们做了这样一个,我们觉得是今天全世界对非技术人员最友好的 Vibe Coding 产品。


从创业第一天开始,都在给 CTO 打工

为什么说它是对非技术人员最友好的?因为今天大家用的绝大部分工具,不管是 Claude Code 还是 Codex,其实对非技术人员都是不会用的。就前面两位分享的东西,不懂技术的人根本听不懂他们在说什么。

而今天事实上在业务上,对很多系统、很多产品有需求的人,是那些不懂技术、但在业务里很深的人。在他们眼里,过去几十年的工作职业生涯,都是被技术绑架的几十年。终于今天有产品可以让他不懂技术,也能把自己想的东西实现了。

所以我们的典型用户,是对非技术人员非常友好的用户,而且我特别不欢迎工程师来用我们的产品。

工程师会说:“什么叫非技术人员友好?非技术人员写 Markdown 很难吗?”

是啊,很难啊!非技术人员写 Markdown 是很难的,更不用说看懂代码了。

工程师会说:“为什么他不能直接学代码呢?”

我说,不是啊,我告诉你我们的典型用户是谁。

我们的典型用户,比如说,他可能是一个医学博士。你们知道医学博士是什么概念吗?从接触医学到开始工作,工作了二十几年,然后他开始创业。

过去创业,他想做一个医疗软件,要怎么办呢?他上来先找一个工程师、CTO 合伙人,这个工程师会建一个至少十个人的团队。从第一天开始,他只要一说想法,那个工程师就会说:“哎,老板,这个实现不了。”或者:“老板,你不懂。”

好不容易工作了两三年,他说:“这个产品我们得这么改,因为我们有一个新的想法,要这么变。”那个 CTO 说:“老板你等等,我们要重构一下系统。”

他就觉得:我创业从第一天开始,都在给我们的 CTO 打工。我说什么都不算,因为说什么他们都说我不懂,说什么他们都说这个不是这样的。

今天终于他有机会说,当有一个想法,我自己做一个系统,我哪怕熬夜熬到天亮,连熬三四夜,把它实现了。你别管我那个代码是不是一座屎山,至少我能实现出来给用户用。当我的用户用起来之后,我才能验证我的想法是不是对的。当这件事验证了,我哪怕再请 20 个工程师,把那些屎山代码收拾收拾、重构一遍,也划算啊。现在我还没出门呢,脚还没抬起来呢,我都得听别人的,行还是不行。

还有一类用户,是传统企业的老板。我从来没想到过,我最活跃的用户是传统企业的老板。有一个卖车的老板,同时有 20 家 4S 店。

他说:“我早就想做一个系统,把我们的汽车销售从线上引流,通过营销、直播、短视频获得线索。获得线索之后,把线索交给销售;销售怎么跟进的过程让我知道;统计每一个销售的过程数据,以及销售在给客户讲什么;把整个销售过程管理做出来,能做预测,能看我的店长应该介入哪一单,接下来应该给什么样的顾客打广告。”

“我早就提过这个需求,提过十几年了。然后我最后发现我只有两条路径:第一条是我的 IT 人员告诉我,「老板,这个实现不了」;第二条是我要花好几百万找一个外包公司。外包公司告诉我,「我能帮你实现」,然后你要给他花 300 到 500 万,每年还要再给他付 20% 的维护费。”

“所以我就已经忍了 10 年了。但是今天,我自己熬了夜,干了 7 天,把它实现出来了。你知道我多爽吗?我创业了 10 年,我觉得我都在被别人绑架,终于今天我可以自己干了。”

所以,非技术人员能够做自己的作品时,这个世界对他们来说都变了。


“禁止在网页上出现宋体”——重新做一遍界面设计

那为什么我们能把它做成对非技术人员特别友好的?事实上我们做了三件事。

第一件事,我们把界面设计重新做了一遍。因为前面两年我们一直在做 UI 生成,所以我认为,Vibe Coding 产品里,我们应该是全世界最好看的。

我们最早尝试做了几万个模板,人肉去挑好看的,尝试去训练,后来发现这个思路不对。后来我们把能找到的、我们认可的最高级的 UI 设计师的思路“炸”出来了——在背后研究了几百个我们觉得最好的 UI 设计师,理解了思路之后,就会给你匹配一个适合你想做的产品的 UI 设计师,按照你的产品,不断地做设计和设计优化。

我们还做了审美的围栏。有一些东西,在训练模型的人眼里、在工程师眼里,它不是丑;但在有审美的人眼里,在那些懂业务但不懂技术的人眼里,那些东西就是丑。

比如说,禁止在网页上出现宋体。技术根本不觉得网页上出现宋体又怎么样,但但凡有审美的人就知道,在网页上出现宋体是多丑——整个网页里绝大部分字体全都不是宋体,是标准的黑体,突然间有一个标题是宋体,你会发现阅读被打断了,丑得不能再丑。

今天所有 Vibe Coding 打出来的中文网页,只要你看到标题是宋体的,它就一定是 Vibe Coding 打出来的,因为那些工程师们不觉得这丑,所以也不去调,但我们就费了很大劲去调。因为我不能简单写死“禁止用宋体”,这样会导致 Banner 图也不能出现宋体,而该出现宋体的地方也不能出现,所以只能不断诱导,调了很多版。

还有,我们做了很多工作,去模拟不同行业的高级产品经理是怎么思考的。当业务方提出一个需求的时候,产品经理如何去满足这个需求,背后该做哪些功能,功能和功能之间该用什么样的流程去串联。我们模拟了很多产品经理,等于做了一堆数字 UI 设计师,做了一堆数字产品经理。

同时,因为用户现在是在做作品,不是你说一句话我就把所有东西给你完成,而是要把整个作品的过程拆分开,拆成不同的、所有通用的阶段。

所以你进入我们的产品会发现,哪怕只给一段话,也有两种输入方式。一种是给一段话,描述你要做什么;还有一种,是几个业务方坐在一起开会,点一下录音,开完 4 个小时或 40 分钟的会之后,点一下生成,它就开始去生成了。

我们把它拆成几步:第一步叫构想,这个产品的构想是什么;第二步是这个产品的演示(Demo);第三步是Coding;第四步是上线。这是做所有产品通用的一个结构。

用这个通用结构拆开之后,就可以在里面做所有细节的微调和所有过程的调整——只有做完过程的调整,才能做出作品。今天所有那种拿一句话就马上把完整作品给你做出来的产品,基本上只能做玩具。

对于普通人来说,打十几个字,或者一两百个字,说“我要做一个什么什么东西”,马上给你生成一个现成的小程序,基本上都只能给自己做玩具。因为它没有把过程拆开,你没法去解决那个过程。那把过程拆开怎么办呢?写一个完整的 Markdown。但普通人不会写完整的 Markdown,所以要让普通人做,就只能把它拆开:完整的、最通用的创作过程是什么?

做一个软件、做一个管理系统是这样;做一个影视级的作品也是这样。最近跟正在做影视级创作 AI 产品的人聊,我们的想法差不多一样:做同一个影视级的作品,整个过程是什么样,最好能拆成两步、三步,最多不超过四步,然后在那四步里让他可以调整所有细节——只有这样,那些真正的导演、原来创作过程中的人,才能动手去做,因为他们完全不懂技术,工具必须做成那样。

所以今天我们最大的经验是,如果你要做一个创作作品的 AI 产品,就得去理解那个行业里最重要的范式,最多能抽象到什么程度,然后把它扒开,让用户可以扒开过程、拆解过程、优化过程。只有这样,他才能做出一个相对复杂一点的产品。

这里展示几个案例,看看我们(superun)到底都有哪些人在用。


这个,是我儿子做的,他是一个高中生,做了一个养宠物的应用。这个应用可以养很多个宠物,一个家里可以有好几个人同时养。主要应用场景是:这个狗什么时候该驱虫了,什么时候该打疫苗了;每天拉的粑粑怎么样,身体状况怎么样;接下来要训练它什么,该怎么训练。他把同时多个人管理多个宠物的场景都实现了。最近这个 APP 刚被审核通过,他在小红书上有很多粉丝,是一个高中生自己做的。

对他来说,这就是在创业,因为他现在正在做宠物用品的商城。注意,他是一个人,不可能既懂产品又懂技术,因为他原来是打职业篮球的。就是这样一个完全不懂产品和技术的人,把它做出来了。


每个星期烧掉 2 万块钱的 token

再给大家看一个东西,这个是我们自己的管理系统,是我们自己的销售管理系统。


拿来干什么呢?我给大家说结果吧:我现在每天坐在杭州的办公室里,都能看到将近 1,000 份今天我们的销售拜访客户的情况。我能看到这 1,000 份拜访记录的整体智能整理:今天这 1,000 个销售在拜访客户的过程中,客户最关心什么问题?客户问什么问题,我们的销售答上来了?客户问什么问题,我们的销售没有答上来?签单的主要原因是什么?丢单的主要原因是什么?

我能看到这些数据,代表杭州的城市经理能看到整个杭州的情况,那个组的组长能看到他们整个组的情况。

再比如说,当销售去拜访一个客户之前,只要简单录入一下那个客户的资料,我们就可以给他生成:跟这个客户汇报的时候用什么 PPT,主要汇报哪些卖点、讲哪些点,甚至在路上都可以给他模拟客户可能会提什么问题的对话。

再比如说,当一个新销售签了一个蛋糕房,他接下来应该多签几个蛋糕房,因为如果签别的,他不熟。只要把签过的那个蛋糕房录入进来,我们就能帮他找到,在他签过的那个蛋糕房附近还有哪些蛋糕房可以去签,以及那些蛋糕房的联系方式、在网上的所有资料。

而所有这些,过去都是销售人员的工作。我们自己做了一套系统,把我们自己将近 1,000 个销售,以及代理商在外面跑的将近 2,000 个销售,全部驱动起来了。它既是赋能,又是管理。

想一想,其实都是非常复杂的。我们很多年前就想做,评估过如果做这套系统,大概需要 10 个人,干 5 到 6 个月,把它搞上线;这 10 个人不能撤,要一直维护着。10 个人是什么概念呢?我一年至少要花 500 万,因为平均一个工程师的综合成本至少是 50 万。

现在这个系统是谁在做呢?是我们的销售运营人员——注意,他不懂技术,懂一点点产品——加一个技术,两个人在做的。这两个人花了一个半月把它做出来了,而且还在不断迭代。然后这个系统现在每个星期烧掉我 2 万块钱的 token。

但我觉得很值,因为它烧掉的不是那两个人研发的 token,而是那些技术人员、那些在外面跑的工程师的所有录音、所有数据,以及他们求助时产生的那些 token。也就是说,我给整个 2,000 人的赋能是完全不一样的。但注意,过去每年我至少要花 500 万,现在我只需要这两个人:一个销售运营——还不是全职,他还要制定销售规则、管理整个销售运营团队;再加上一个技术,因为里面实在有好多东西太复杂,还牵扯安全性的问题,需要一个技术在那里做调整。就是两个人,也让他们来做。


“软件在改变世界,只是 AI 改变了软件”

最后我想说,我觉得未来整个软件行业,应该都属于那些完全不懂技术,但在业务上特别特别精、懂业务又能总结业务规律的那些老法师们。

至少今天我把软件分成了两部分。前端的营销、销售、运营,离客户最近、离业绩最近、离营销最近的那一批软件,企业是不应该定制的。因为那些软件要跟着市场的动态走:平台发生了变化,营销方式发生了变化,就要调整那些软件的能力。它只能去采购通用的,因为只有采购通用的,才能跟上潮流;只要定制,就划地为牢了。

但今天绝大部分企业超过一半以上的软件预算,不是前端软件,而是后端软件。比如人事管理、绩效管理、考核管理;比如采购流程、财务报销流程;再比如整个业务盘点等等。这些其实有两个非常巨大的特点:一个是流程是死的,只要不做大的组织变革,三五年那个报销流程不会变;第二个,每个企业都有自己不一样的特点和个性化,其实都应该定制。

但过去定制成本太高了,今天非常简单。今天有赞外采的软件,除了飞书,是零预算——我们所有人力资源系统是我们的 HR 自己做的;我们所有的销售管理系统是我们销售自己做的;我们的行政系统是我们的行政前台自己做的。他们完全不用懂技术,只是遇到问题的时候,可能需要技术做简单的支持,就 OK 了。

所以我觉得,接下来那些固定流程的、有个性化需求的软件,应该全都靠业务人员自己做。

未来的软件世界,我依然觉得还是那句话:是软件在改变世界,只是 AI 改变了软件,而绝大部分的软件都应该由业务人员自己去定制,因为今天的门槛已经低到业务人员完全可以自己定制了。

大家有兴趣可以去试一下。如果你懂一点技术,有更强的探索精神,可以用 Codex;如果你完全不懂技术,只想去试一下,可以用我们的产品 superun 去做。非常非常简单,你会发现一个不一样的世界。


结语

说到底,理解 AI 最好的方式,还是亲手用一次。我们也为读者准备了一份小福利:扫码即可领取 superun 的 100 token 红包。

不用懂技术,你可以从一个真实的小需求开始,试着做个页面、搭个工具,感受一下 Vibe Coding 是什么体验。

2026 奇点智能产品大会汇聚 40+ 位一线产品技术专家与行业实践者围绕 Agent、企业级 AI、AI Coding、具身智能、AI 原生组织、行业应用落地等方向,分享了大量 AI 产品实践与落地思考。

我们将陆续整理嘉宾演讲内容,帮助大家复盘现场精彩观点。欢迎读者朋友们扫码领取大会 PPT 合集,获取一线专家的实践经验与深度洞察。

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