AI-EPM|如果施工现场多一个“AI 安全员”,会发生什么?

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作者：微信文章
最近一段时间，我学习 AI 最大的一个感受是：

看再多课程、收藏再多别人“哇塞”的 Vibe Coding 项目，都不如自己真正上手用一次 AI。

只要你真的按自己的思路跑一遍流程，就会发现—— 这个世界突然变得很大，但也比想象中简单得多。
为什么我之前的 Vibe Coding，总是停在 demo 阶段？

坦白说，我之前也 Vibe Coding 了不少自己觉得“挺有创意”的 demo。

但几乎无一例外，都止步在 demo。

回头复盘，其实原因很清楚，主要有两个：

第一，我只是想“试试 AI 能干什么”。开始之前，并没有把它当成一个真正要做下去的产品。

第二，这些 demo 并没有解决我的核心痛点。demo 跑通之后，我日常也不会真的去用，自然就没有持续迭代的动力。

说白了： 它们更像是实验，而不是工具。
那我该做一个什么样的 AI 产品？

如果想把一个 demo 持续迭代成产品，前提只有一个：

这个东西，我自己会反复用。

想了一圈，我最终选了一个自己非常熟悉、也非常有动力长期打磨的场景——AI 工程项目管理系统（AI-EPM）。

主要考虑了三点：

1、我有相关产品经验

这个场景足够复杂，AI 切入点也很多，从大语言模型到多模态，能系统性积累 AI 实战经验。

2、目标用户和我的公众号读者高度重合

可以一边开发，一边邀请大家真实使用、反馈，形成正向迭代。

3、长期扩展空间很大

不只是一个 SaaS 工具，未来甚至可以向 IaaS、算力、工程数字化延伸。
先从一个最小可用 demo 开始

前几天，我也试过用 Coze 这类低代码智能体平台。

比如搭了一个「工程项目质量安全检查隐患整改智能体」demo，可以做到：

上传施工现场图片 AI 自动识别隐患并给出整改建议 按企业现有的 Word 模板输出检查单、整改通知单

听起来挺美好，但实际用下来问题也很明显：

功能稳定性一般 个性化能力受限 一旦想深度定制，就有点力不从心

所以我开始认真思考：有没有一种对非程序员更友好、又足够灵活的方式？

我的结论是：Vibe Coding，反而是一个很适合产品经理的选择。
一个快速验证想法的 demo

我给自己的目标很简单：

做一个 AI 原生的工程项目管理系统， 从我最熟悉的 安全检查场景 切入。

结果比预期快得多。

输入需求后，几分钟时间，一个「AI 安全员 · 施工现场隐患分析系统」 demo 就跑起来了。

核心流程是这样的：

上传施工现场图片 AI 自动分析隐患 人工审核 有问题可直接编辑 没问题一键「通过并生成文档」 下载整改单，或继续分析下一张图片

流程跑通那一刻，还挺开心的。
demo 跑通之后，我没有急着加功能

因为一看代码，我就知道——这是典型的 demo 写法，耦合度很高，继续堆功能一定会变成屎山。

所以我做了一件以前几乎不会做的事：

让 AI 先别写代码，先“审代码”。

我把完整代码交给 AI，让它从专业角度帮我判断：

架构是否合理 哪些地方未来一定会出问题 如果要做成企业级产品，应该怎么重构

AI 给出了一个完整的 重构目标 + 执行计划， 我确认后，它就一步步按计划执行。







代码重构完成后，我又让 AI：

清理冗余文件 统一项目结构 同步更新 README 和说明文档

这一步做完，整个项目的“气质”明显不一样了。
为了用户体验，前端也得推倒重来

之前为了快，用的是纯 HTML 的临时页面， 显然不可能支撑后续的企业级系统。

但这里我刻意没有直接“指挥 AI 选方案”。

相反，我不断用提问的方式引导它思考：

中国工程企业更习惯什么样的交互？ 哪些前端框架和组件更合适？ 未来扩展是否友好？

在充分推理后，AI 自己给出了最优组合方案， 并列出了详细的前端重构待办清单。

我确认后，它就开始执行。







不夸张地说，执行力比真人开发高太多了。
中间也踩坑了，但解决方式很“AI”

前端第一次跑起来，两个浏览器打开都是空白。

遇到问题，我也没慌，直接把问题甩给 AI。

它的流程非常稳定：先认错 → 再定位 → 马上改。



十几秒后，页面正常了。



功能测试 OK，体验也明显专业了很多。
在好架构上，功能真的加得很顺

目前已经陆续加了：

支持用户自定义大模型API 在整改通知单中插入现场图片 下载的整改单中字段信息补全 增加查看、删除安全检查整改记录功能

做产品，功能不是越多越好

最后，和大家分享一下我最近做产品时越来越笃定的一件事：

极简 & 可持续，比“功能多”重要得多。

在产品迭代过程中，最容易踩的一个坑，就是不停地往里加功能。 看起来什么都有了，实际上却越来越重、越来越难用。

功能从来不是越多越好，能不能真正解决用户在现场、在项目中的核心痛点，才是关键。

现在有了 AI，产品开发这件事确实变得更简单了。 但也正因为“太容易做”，我们反而更需要克制。

每当想加一个新功能时，不妨先问 AI，也问问自己：

这个功能，是不是现在“非做不可”？

如果不做，会不会真的影响用户把事干完？

如果答案是否定的， 那它大概率可以晚一点，甚至不做。
一起看下今晚 Vibe Coding 的成果

设置大模型API Key



上传图片，AI识别隐患



人工审核，生成整改单



下载整改单word文档



查看整改记录


写在最后

从今天开始，我会正式启动 AI-EPM 这个项目， 并把整个实战过程持续公开分享。

这是一次真正意义上的 Build in Public。

如果你有需求、想法， 或者愿意成为第一批种子用户—— 欢迎评论区留言，或者私聊我。

周末我给你们安排上。