产品经理运用AI与Rust+Bevy ECS打造桌面自动化工具

当AI与系统级语言Rust相遇，生产力工具的边界被重新定义。本文将解析一位产品经理如何借助BevyECS构建出一个跨平台、高并发的桌面自动化工具，并探讨它在视频分发与工作流重塑中的潜在价值。

大家好，我是一个已经失业的产品经理。

懂业务逻辑，也懂一点架构，还懂一点编码。因为喜欢计算机，曾经手搓过Rust命令行，但对Rust的编码细节（比如生命周期、Trait）真的不熟，更别提BevyECS这种硬核游戏引擎了。

失业之后，我开始在自媒体平台发短视频，看看能不能赚点买菜钱。视频是能做了，但有个刚需：每次手动分发B站/YouTube/抖音…发布就是纯手动复制粘贴，发个两次就受不了了，实在恶心得厉害。

上网捞了一圈，对现有的产品都不满意。GitHub上找到一个Python写的，能自动上传视频到主流平台的项目，但讲实话只能算是脚本，不能算产品，从商业角度看连半成品都算不上。

序章：一切始于一个“白嫖”的字幕脚本

一开始我没有开发软件的想法，契机来自另一个需求——一键生成字幕。

网上现成的字幕生成产品都太贵了，不适合白手起家。本来用Gemini网页版复制粘贴来写，恰逢GeminiCli发布，当时就用Gemini搓了一个Python脚本，封装成命令行交互应用：

上传本地视频到CloudFlare的R2；

调用火山云的字幕生成服务（抖音同款）；

自动生成字幕并调用Gemini对字幕进行二次校正；

最终生成srt字幕；

以上，除了时间和电费网费，其他一分钱没花，全靠赛博菩萨和谷大善人施舍。

基于这次经历，发现了AI编码的爽点和痛点：

爽：AI是真能成事，编码要能得心应手，没个一年半载的想都别想，这还得科班出身才行。用AI了真就直接开金手指；

痛：AI是真能坏事，一本正经地跟你胡说八道，并在事后又非常诚恳地道歉并写出《这是最终版V999.0》；

虽然但是，我还是选择用AI来编码。毕竟我自己不会呀，AI再烂也比我自己用“古法编程”快。

这段经历也让我彻底想明白了一件事：AI编码的时代，真正的瓶颈已经不是“编码”本身了。

手搓一道菜很简单，但把它包装成产品上市，得有多难。AI可以帮你“炒菜”，但软件工程的“硬仗”——从架构设计、需求重构，到用户体系、收费策略，再到产品上市和市场推广——这些才是最艰难的部分。

抱着这个觉悟，我决定让AI彻底成为我的“编码工具人”，而我，则要专注于软件工程本身。

正片：纯“指挥”AI，搓出“安宝助手”

花了大概三个月时间，（虽然是“指挥”）但真就一行没写，纯靠和AI拉扯，硬生生“搓”出了一个完整的桌面自动化工具：“安宝助手”。

最终成果如下：一个简单的演示视频，大家凑合着看

https://www.bilibili.com/video/BV12r1sBhEdJ/

1.为什么选Rust+AI？“AI瞎写，编译器纠错”

自动生成字幕的脚本上吃到的亏让我对AI有了防备。再加上写桌面应用，又要跨平台，我认为Rust+Tauri是个好选择。恶人自有恶人磨，看到AI被Rust的编译器折磨是真的爽。

AI一顿输出，编译器一通警告，AI一通分析，继续修，继续警告…直到修好为止。

连未使用变量都要给你揪出来，太适合强迫症了。

我的工作流就是：

用自然语言给AI提需求；

和AI探讨架构；

让AI产出一堆代码；

AI自己看VSCode报错，或者我无脑复制粘贴提示；

把错误信息原封不动地丢回给AI：“看不懂，修好它。”

循环。

我不需要懂那些复杂的错误，我只负责当一个“传话筒”。这个闭环效率极高。

2.AI启发我用BevyECS，但也坑惨了我

我一开始想用传统的洋葱架构（命令层、仓库层…）。但在和AI拉扯中，Gemini提到了可以了解一下BevyECS。我的直觉告诉我，这种事件驱动的模式，非常适合我的“自动化任务调度”需求。

然后，大坑来了：AI根本没被训练过“如何用BevyECS写应用”。

这块语料太少了。刚开始我让它写个基础的CRUD，蠢得可怕，给我拉了一坨大的，完全没法用。

3.我的角色：“AI驯化师”

也不能说AI不会ECS架构，但缺少语料的AI真就像个在家狂练设计稿的愣头青，会干活，但只会一点点。

要是放纵它自己来，基本上就是在项目里到处拉屎，还会狡辩：

“哎呀，那不是屎，那是巧克力。喏，不信你尝尝看！”

“对不起，我错了，你是对的，那确实是屎！”

“让我们像外科手术一样来雕花吧！”

“我有信心，这真的是最后一次了…对不起，我们再来一次”

和AI协作，必须把它看作愣头青，时刻都要防范出错，还要提防它会骗你。必须要提出非常明确的要求，同时还要自己把控好全局，否则要么回滚，要么直接重构，这些都是家常便饭。

4.“AI参照AI”：道生一，一生万物

我用AI最爽的地方是：“道生一，一生二，二生三，三生万物”。

一旦架构下的第一个模块被我“驯化”出来，后面的模块就有“最佳实践”可以参照了。

然后就能库库生成代码，即便细节有问题，也只需要再来回拉扯一会儿就能跑通。

5.成果和邀请

折腾了这么久，这个“安宝助手”总算是能用了。

核心功能：

开箱即用：我把Chromium浏览器和nodejs环境直接打包进去了。下载安装就能直接跑自动化任务。

跨平台支持：基于Tauri，macOS、Windows都能跑。

高并发调度：基于BevyECS架构，可以同时执行多个自动化任务，上限是你的机器性能。

平台管理：支持任意平台的录入。

凭证管理：用独立的浏览器Profile隔离登录状态，安全可靠。

脚本管理：支持本地导入，也支持一键安装社区脚本（打通GitHub，欢迎大家来分享自己的脚本，比如我用AI另外搓出来的一键发布多平台视频脚本）。

计划任务：用Cron表达式实现全自动定时执行。脚本内如果定义运行时参数，可以动态生成表单让用户填写。

交互式人机协作：脚本支持人机介入API，可以在应用内唤起通知来兜底交互，弥补脚本未涵盖的场景。

运行历史：详细的脚本运行日志，方便排错。

发帖主要是想分享一个感悟：AI正在把“编码”这个确定性最高的工作商品化，这反而让我们这些“产品人”或“独立开发者”，能把100%的精力投入到真正艰难、也最有价值的事情上——软件工程本身。

熬夜和AI相互折磨的那些夜晚，仿佛又回到作坊里和开发们一起拉磨的日子，真是令人难忘啊！

只不过这次，开发变成了AI，而我，终于可以专心扮演好“产品架构师”和“项目总监”的角色。

这太适合我们这种懂点架构、会点基础编码、但不会“古法编程”的人了。

我的新法编程最终体会：AI可以编码，但干不了工程，人依然很重要。