他用AI做了11个周末项目：原型成本跌到零之后

一个独立开发者过去两年做了11个可玩的浏览器游戏、3个工具型产品，还有一堆半成品。总代码量？他自己也不清楚。但清楚的是：没有AI，这个数字要除以五。

这不是在炫耀产出，是在展示一种新工作流的成熟——当原型成本趋近于零，"试试"的门槛被拆掉了。

从60帧开始的执念

他的第一个项目叫Warlocks，灵感来自《魔兽争霸3》的混乱战场：推搡、躲火球、缩圈。目标简单到有点偏执——浏览器里稳定60帧。

达标之后开始堆料：更大的地图、更多玩家、更复杂的交互。然后是Mortar Mayhem，16人分两队，盲射迫击炮，带战争迷雾和表现升级。接着是海盗船死斗、坦克闪电战、潜艇、飞机、自行车、马上手枪……

模式很固定：载具+实时瞄准+某种物理预测。约束也很固定：60 FPS，无需登录，无追踪，打开即玩。

「我更在意体验本身，而不是别的什么。」

工具链：从痒点到代码

游戏之外，他做的东西都带着明显的「我自己需要」标签。

llm-schema-guard：严格校验AI输出格式，加可观测层。commerce-orchestrator-api：给AI代理搭的中间层，不让它们直连后端系统。Apex-Edge：解决一个他见过太多次的问题——断网或AWS挂了，零售系统直接瘫痪。方案是本地hub先处理交易，稍后同步，别把复杂度全塞进POS机。

还有更轻的：the-fuse，直播时找不到人联机，就做了个创作者匹配工具；what-i-paid，拍收据自动提取价格，跨店追踪，免费，低摩擦。

「有些来自真实需求，有些只是解决 annoyances（烦人的小事）。」

AI不是代笔，是加速器

他反复强调一个边界：人类对代码负责。AI不写生产级系统，至少不直接写——需要迭代、验证、真正理解发生了什么。

但前端变了。以前要写「最好的代码」，现在要先拿到能跑的MVP，然后迭代。他和AI的配合方式是：自己把控视觉概念，AI填充实现细节，结果「非常接近原本想象」。

最近重做个人网站时，这种协作感最明显。不是甲方乙方的关系，更像一个不会疲劳、不会嫌你改需求的搭档。

正在进行的项目分两条线。一条更重AI：本地助手、多设备控制、一个轻量级的「大脑」来协调事务。另一条回游戏，规模更大。

当「试试」不再昂贵

整件事的核心被他一句话点破：重点不是AI token花了多少钱，是原型的潜力。

以前一个想法要在脑子里盘旋几周，评估值不值得投入。现在成本结构变了——试错的代价从「数周开发」变成「几小时对话」。不是所有人都适合这种节奏，但对习惯快速验证的人来说，这是基础设施级别的变化。

他列出的项目里有完成的，有半死不活的，有明确标记「进行中」的。没有每个都必须成功的压力，因为启动成本允许失败。

最后一个项目what-i-paid的动机很具体：厌倦了记不住哪家店更便宜。解决方案也很具体：拍照、提取、追踪、分享。没有用户增长黑客，没有商业模式画布，就是一个想让自己生活顺一点的人，顺手做出来了。

如果原型成本真的趋近于零，你那个「想过但没做」的项目清单，会先挑哪一个试试？