北京
视频在教什么
我收集了大约140个韩语YouTube视频下的2.2万条评论，这些视频都在讲AI编程工具。把标题和标签堆在一起看，内容高度一致：怎么安装、怎么上手、怎么搭一个应用、哪个工具最好。
全部围绕“开始”。跟着视频操作，屏幕上出现一个结果，视频结束。
评论区在说什么
高赞评论讲的是另一套故事。
- “验证AI的错误太花时间。每条答案都要检查有没有胡话，累到我现在干脆自己写。”（598）
- “用AI写代码让我焦虑。一旦有bug上线，负责的是我。逐条检查、逐条调试，最后比不用AI还累。”（265）
- “我每个月付钱，它在工作问题上撒谎跟没事一样。”（72）
- “token烧得太快……充了50美元，半天就没了。”（30）
压缩下来就是三句抱怨：贵、不能信、修不了。视频教的是开始，评论区的人死在开始之后。
最让人后背发凉的一条评论
“让它推荐洗发水，它推荐了一款根本不存在的产品。夹在真实产品中间——有重量、有功效，甚至还有价格。”（49）
这条评论点出了问题的本质：AI出错的时候，看起来并不像出错。假货混在真货里，带着像模像样的数字。
所以“写好提示词”只是半个答案。更好的提示词能降低出错概率，但没法告诉你哪里会出错。把错误率从10%压到3%，你还是不知道那3%藏在哪。如果这3%在支付逻辑里炸开，钱就离开公司了。
真正的需求藏在哪
收集过程中我还发现，评论的性质随频道规模变化。
- 百万订阅的大频道：真实问题/需求只占评论的12%，剩下的是情绪反应和焦虑。
- 10万到30万订阅的中型频道：真实需求占26%，比如“我跟着做，卡在这一步了”。
这是旁观者和实际动手的人之间的差别。大视频下面问的是“AI时代我们怎么办”，中型频道下面问的是“这个报错怎么修”。
真正的需求在中型频道里。而且把回复串也收集进来，而不只是顶层评论，又多挖出470条顶层评论里看不到的需求。
所以我选了一个方向
教“开始”的内容已经到处都是。我决定做开始之后的那一段——不能信、修不好的那一段。
这个系列的前几篇就是这一决定的初步结果：给我的大模型出考卷、在考卷里埋陷阱、按严重程度而不是通过与否打分、为什么通过仍然不足以交付上线。每一篇都在做同一件事：把“我不能信它”变成“我验证过它”。
人不是死在开始，而是死在开始之后。
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