一个不懂技术的产品人，手持顶级AI模型，却把简单的公众号爬虫任务硬生生折腾成了虚拟机+20G流量的“大工程”。本文复盘了这段令人哭笑不得的经历，揭示了与AI协作时最容易被忽视的致命误区——不告诉AI最终目标，AI就会把局部问题当成需求本身。值得每个AI使用者反思。

上周我一直在搞一个公众号爬虫脚本。

哎，把自己气笑了。

给我的技术哥朋友讲这事吧，又被嘲笑了一把。

简单说，就是一个原本只有两步操作的爬虫脚本，被我和AI一顿优化后，我装上了虚拟机，还干掉了20个G的VPN流量。

最后的结果是，鼠标霸屏模拟人的点击行为来爬虫。

10篇文章，要点点点半小时才能抓完，而这半小时，我不能碰电脑

一个小小爬虫，还要霸占屏幕用，怎么想，都是有点不对劲。

我可是手持世界顶级模型之一GPT-Sol5.6啊。

到底怎么回事。

我就开始复盘，拉着gpt、Claude都来给我复盘。

我的初心

最初我只是想爬几篇文章做分析。

我的技术哥朋友之前自己手搓了一个爬虫工具，但微信功能调整后，拿不到文章URL了。

拿不到URL，就抓不了正文，这个脚本从第一步就阻塞了。

我想的是，既然只是这一步有问题，那让AI解决这一步就好了。

至于怎么解决，AI自己想办法。

毕竟我手持世界顶级模型之一GPT-Sol5.6啊。

至于URL有什么用，我不知道、也不关心。

AI先是建议了两个方案，“本地部署WeRSS”，或者“从公众号‘合集/话题’批量提取”，并巴拉巴拉输出了一堆方案的优劣分析。

实际上我都没细看。

我就只看了最后一段话，结合我的爬取数量目标大概是多少来决策的方案。

我选了方案一。

WeRSS是啥，我不知道。

接下来，AI说需要安装Docker。

Docker是啥，我不知道。

既然AI说要安装才行，那就安装呗。

安装完后，开始测试。

结果页面一直显示不出账号的文章列表，别说抓URL了。

然后AI指导我进行各种问题排查，重装、终端执行各种代码命名。

我根本看不懂那些代码，还不是AI说什么就是什么。

最后这个方案，卒！

我的大聪明第1次

接下来，AI提出走微信读书管理的接口。

但聪明的我主动提出从公众号入口去点击文章，获取URL。

（噢，原来就是从这里一步步错的。）

当时我还被自己惊艳了一把。

我想，不就是获取个文章链接吗？我自己在公众号里打开文章也能拿到链接，脚本模拟这个步骤，不就可以了吗？

我和AI一拍即合，没想到真这么做出来了。

我还有点兴奋，觉得自己解决了这个问题。跑去跟技术哥说我搞定了，结果被嘲笑了。

我的大聪明第2次

我本来打算就这么将就着用的，但技术哥随后丢给我一个网上现成的开源爬虫工具，让我研究研究，说如果能直接用，就不用自己写脚本了。

我肯定是看不懂的，我就丢给AI研究。

AI一通分析，输出一大段文字，我只看到“这条路线值得测试”。

那就继续做呗，反正我有的是时间。

这个工具确实不错，但就是mac上只能单篇下载，得人守着一篇篇切换。

AI排查了一通原因。

但我根本不在意这些细节，我只知道这个开源工具满足不了我批量下载的需求。

这时候，AI第一次提到了虚拟机方案，但我没怎么在意。

我想的是，这个工具能拿到URL，说明它的路是通的。

那我们复刻这个方法不就行了？

至于怎么复刻，我不知道。

但AI肯定知道。

AI分析一通说，可以复刻，但我只看到这几个字：“监听”、“涉及微信会话隐私”。

我警惕性一下就上去了，会话隐私不能被泄露了。

我让AI评估有没有其他办法，并且告知我详细的风险项。

这里，我还觉得自己没有被AI带着跑，毕竟我主动提出了check。

AI也是一通分析，不仅罗列出了风险项，还给出了好几个备选方案，以及对应的风险限制策略。

写得真好，但其实我也没看懂。

我就是纯粹觉得微信会话可能会被泄露，这个风险我不能接受，我主动暂停了这个方案。

（没想到后来gpt复盘这是最接近最终正确方向的方案！）

不会以为我就死心了吧？

不可能，虚拟机还没装呢。

终于走上了虚拟机之路

过了两天，我又想抓公众号文章下面的评论。

由于有了上一次的经验，我这次特别说明“这次的脚本不要占用电脑”。

而且考虑到第一步都是要获取URL，我还提醒AI可以看看上一个爬正文脚本的第一步是否能复用。

我当时觉得自己写的这段prompt可清楚了。

AI向确认好是爬谁账号后，给了我技术方案。

但我根本看不懂它说的这些架构啥的，我只get到，就是能做呗。

AI还向我描述了预期的体验效果，并再次推荐了虚拟机方案。

我还是对微信会话隐私泄露有些不放心。

但AI的话让我觉得，如果想要实现我要的自动化效果，似乎只有虚拟机是最佳方案了。

我还找技术哥说了下，AI又给我推荐虚拟机。

技术哥说，那就装本地运行吧，就不会有风险。

此时技术哥并不知道事情的全貌。

但我想，搞技术的都说可以，那肯定可以了。

于是，我同意了AI的虚拟机方案。

聪明的我，还想到，上一个爬文章正文的开源工具，mac上要实现批量下载，AI也说过装虚拟机。

既然都提到要装虚拟机，那我这装好了，岂不是就不用手动点点点爬正文了。

一步到位、一箭双雕啊！

上上一次听到“虚拟机”这个词还是在大学的时候，我感觉自己这次要整个大活了，兴奋地装起了虚拟机。

在AI一步步耐心的指导下，我终于成功安装好了虚拟机！

花了一整天！

第二天早上，收到队友温馨提示如下：

20个g什么概念，我不知道。

我只知道之前从来没额外续费过VPN的流量，这是第一次。

但不管怎样，我觉得自己把虚拟机都装好了， 我的爬虫方案怎么也该全面升级了。

尽管虚拟机用起来又卡又慢。

我又兴奋的去跟技术哥分享这个事情，我想他得高看我一眼了。

结果，受到了更猛烈的嘲笑。

“OCR点点点”、“虚拟机”、“20个g”，也就让他笑了半个小时。

技术哥：这都是AI给你说的？

我：是啊，一步步都是AI说的啊，我不就是决策、决策、再决策吗？

技术哥：你又没几篇要分析的，直接复制粘贴不就好了，这也太离谱了。等我空了改好脚本发你。

说实话，当时心情些许复杂，很难描述，而且技术哥笑的很夸张。

但我觉得事情不能就这么算了。

我不死心

于是，我让Claude把gpt里的会话以及脚本相关的文件夹，全部review分析一遍。

至于为什么没先让gpt自己复盘，gpt自己品。

Claude也是一通分析，对每个方案做了点评。

说实话，关于技术方案的细节问题，我是一点看不懂的。

但我看到：

哎，只能说有点无语。

那就让Claude来跑一次吧，看Claude怎么做。

我按Claude的建议重新开始了。

后面验证问题加新方案跑测啥的，前后大概也花了一天时间（包括睡觉时间）。

最后，直接说结果吧。

不仅不用上虚拟机，还直接实现了文章+评论抓取一步到位，都不用分成两步操作了。

但真不是因为Claude厉害。

我不关心什么方案，我只知道Claude做到了。（救命！这不是夸Claude）

于是我让gpt自己复盘了，包括让gpt分析Claude的解决方案。

来复盘吧！

AI复盘文档很长，分析的很细，主要分享我印象深刻的几点小收获：

1️⃣每次都告诉AI最终目标

一开始，我没有告知AI我的最终目标是“文章和评论数据”，而是让AI直接上来解决一个局部问题“URL无法获取”。

AI就把解决这个局部问题，当成了需求本身，而不是看我最终到底想实现什么。

这点是GPT复盘出来的。在这之前，我一直觉得这个思路没什么问题。

但这个思路其实默认了两个前提：

1. 旧脚本的两步方案就是最优方案；

2. “获取URL”仍然必须作为一个独立的用户操作阶段存在。

后来证明，URL确实是需要的，但可以有其他办法解决。并且用同一份凭据就能抓取正文和评论。

这点真的很重要！

我不告诉AI最终目标，AI就会以为这是最终目标，而且AI还不会主动确认。这会把AI、把我都限制在一个旧有框架，或者局部框架里讨论，永远跳不出来看整体。

对于这点，我得出的经验是：一刀切。不管什么需求，每次都告诉AI最终目标。

我觉得，什么时候应该局部修复，什么时候应该退回最终目标重新看，可能还是需要一些基本的技术理解。

对于我这种不懂技术的人，不如先一刀切，让AI每次动手前，都先分析检查一次。

以下是沟通模板：

最终目标：

我最终想实现的是……

当前情况：

现在已经完成了……，但……这个环节出现了问题。

我的约束：

我不能接受……；希望操作成本不超过……；已经正常工作的部分尽量不要破坏。

请你先判断：

这是适合局部修复的问题，还是说明现有路线需要调整？请用非技术语言解释判断依据，并给出明确推荐。在确认路线前先不要写代码。

2️⃣不要让AI把底层技术选项直接丢给我

不懂技术的人vibe coding，在一开始就告诉AI：

我不懂技术，请你负责技术路线判断，不要把底层技术选项直接交给我选择。

要不然AI甩出A、B、C 几个方案的时候，我还以为它是尊重我。

实际上，它只是把技术责任转嫁给我，一个无法作出技术判断的人。

洋洋洒洒一大堆，我也看不懂的。

3️⃣发现Bug和卡点后，提醒AI Review整体

出现一个问题，AI就只盯着这个问题搞，也不全盘看一下。结果要么是一条路走到黑，盯着这个点不放；要么先埋下一堆雷，后面再一个个爆。不断是gpt还是Claude，我已经遇到过好几次这种情况了。

4️⃣ 让AI自己复盘，让AI之间交叉复盘

不限于代码，我觉得会话聊天也可以让AI复盘。这样也能看到自己的沟通到底哪里出了问题，哪些地方下次应该怎么跟AI说。我觉得这个还挺有用的，重要的case我都会让AI复盘我们的会话。

好啦，本次复盘结束。

我不是搞技术的，也不会coding。

经过这次，我现在只想说：

vibe coding让我曾经太盲目自信，要学的还很多！

本次case涉及AI：

脚本开发：GPTsol 5.6，思考强度「高」

脚本方案改进：Claude Sonnet 5，思考强度「中」

复盘：GPTsol 5.6、Claude Sonnet 5

Claude账号今天早上被封了，没来得及截图，文中Claude侧的截图是下载的会话数据md截图。