如何用AI，在七周交付估值高达 780 万美元的项目
2025年6月27日
短短七周，我便交付了传统估值高达 780 万美元的项目，这相当于每周创造超过 100 万美元的软件价值，而这主要得益于 Anthropic 的 Claude Code，它扮演了我的“副开发员”角色。
实际花费呢？仅仅 636 美元。
作为一名拥有十年经验的工程师，我一直有很多项目构想，但总觉得太耗时而无法付诸实践。当 Claude Code 上线时，我看到了一个验证心中假设的机会：经验丰富的工程师能否利用 AI 工具，在保持高质量标准的前提下，快速实现复杂的科技构想？
在过去两个月里，我每天工作 10 到 14 小时，持续七周，系统地设计、管理并构建了六个以上的项目。每个项目都始于一个我真正想解决的问题，需要详细的系统架构，并需要细致地管理 AI 代理以确保项目顺利推进。最终，我交付了 219,400 行生产级别的代码，涵盖了从 AI 编排到安全剪贴板同步等多个领域。
本文是为那些对 AI 驱动开发感兴趣的技术创始人、工程师和技术主管准备的。这并不是一个关于 AI 取代工程的故事，而是展现了当娴熟的工程领导力与 AI 实现工具相结合时，能创造出何种可能性。在文中，我将分享我是如何为 AI 开发构建项目结构、大规模管理质量，以及作为科技创业者实现前所未有的资本效率的经验。
🔧 我对 AI 工具的战略性运用
在使用 ChatGPT 等 AI 工具三年后，Claude Code 让我能将 AI 无缝整合到开发流程中。我是这样进行战略性利用的：
1. 助力实现，而非构思
每个项目都始于我想要解决的实际问题。我会使用 ChatGPT 和 Claude 桌面应用程序来完善想法并生成详细的 Markdown 规范，但核心概念都源于我十年的工程经验。AI 只是加速了我设计方案的实现，而不是创造过程。
本次冲刺，我的主要精力放在了 Guild Framework 上，我把它定位为市场上最快速、最强大、成本效益最高且最直观的 AI 研发工具。Guild 旨在协调多个 AI 代理协同完成复杂的软件项目。目前，它已经超额完成了初期目标，正在进行最后的集成和用户体验优化。
为了尽可能降低 Guild 核心架构的风险，同时最大化学习效果，我构建了多个小型项目作为试验场。这个策略是深思熟虑的——每个项目都帮助我发现了模式、优化了工作流程，并找到了现有 AI 开发工具的不足。
例如：
- Claude-Code-Go SDK：在 SDK 更新不到一周的时间内，发布了功能完善的 Go 语言 SDK，用以封装 Claude Code CLI SDK。
- AlgoScales：帮助我完善了
ai_docs流程，将规划文档保存在主仓库中，代码则放在子模块里。 - tree2scaffold：我最初尝试使用命令行 AI 工具构建的项目，它让我在经历了 OpenAI Codex CLI 的糟糕体验后，彻底迷上了 Claude Code。
- Youtube Summarizer：我构建的一个工具，用来提取 YouTube 视频中讨论的内容，这些内容是我为代理提供上下文时所必需的。
每个项目都帮助我完善了 AI 代理的开发流程，并发现了现有工具的不足。这些见解直接指导了 Guild 的设计，确保它能解决我亲身经历的实际痛点。Guild 正在成为我当初开始这段旅程时所希望拥有的工具——一个让多代理 AI 开发尽可能直观和高效的工具。
2. 放大研究能力
我开发了一套系统化的研究流程，利用了多种 AI 工具：
- ChatGPT、Claude 和 Grok 深度研究：生成带有内联来源的详细 Markdown 文档。
- 网页搜索：寻找做类似工作的竞争对手和库。
- YouTube：通过我的 YouTube 摘要工具提取 YouTube 视频内容，为规划提供无法通过其他方式获取的上下文信息。
这些研究成果都汇集到了存储在 ai_docs/ 目录中的详细规范文档里，供 Claude Code 代理参考，确保实现方案与已验证的模式保持一致。
3. 通过 AI 管理实现质量控制
关键在于：AI 工具虽然强大，但需要精心管理。我开发了一套系统化的方法：
- 详细的规范：每项功能在实现前都用 Markdown 文档详细记录。
- 模块化架构：系统设计上注重模块化，让代理能专注于独立的组件。
- 测试驱动开发：要求 100% 的测试覆盖率和行为导向的测试。
- 持续纠偏：使用 Markdown 清单和明确的编码标准。
这并非放任自流的开发，它需要积极的工程领导力来确保 AI 代理高效且按计划工作。为此，我编写了数百份 Markdown 规划文档，并进行定期迭代和多次大规模的代码重构，同时还积极监控 AI 代理编写的代码和它们执行的任务。
🗂️ 项目清单（近 60 天）
| 项目 | 代码行数 (LOC) | 文档行数 (LOC) | COCOMO 价值 | 状态 | | :--- | :---- | :---- | :- | : | | Guild Framework | 151,315 | 95,366 | $5.25M | 用户体验优化中 | | AlgoScales | 25,537 | 8,864 | $811K | 开源 | | Blockhead.Consulting | 15,418 | 10,336 | $478K | 已上线 | | Claude-Code-Go SDK | 3,553 | 896 | $102K | 开源 | | ClipSync | 11,894 | 8,949 | $364K | 最终测试中 | | Crypto Portfolio | 6,249 | 647 | $185K | 进行中 | | YouTube Summarizer | 3,242 | 417 | $93K | 开源 | | tree2scaffold | 2,192 | 199 | $62K | 开源 |
点击查看完整的 scc 报告（仅代码，不含文档）
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Language Files Lines Blanks Comments Code Complexity
───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Go 878 248123 35447 25020 187656 28242
Python 74 10923 1714 1566 7643 606
Rust 54 15809 2493 1656 11660 781
HTML 40 4022 284 119 3619 0
JavaScript 15 3570 588 407 2575 285
Lua 5 2042 176 115 1751 79
Ruby 3 323 56 33 234 8
Vim Script 3 680 96 80 504 80
CSS 2 4415 555 102 3758 0
───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Total 1074 289907 41409 29098 219400 30081
───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Estimated Cost to Develop (organic) $7,760,572
Estimated Schedule Effort (organic) 29.96 months
Estimated People Required (organic) 23.01
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点击查看包含规划文档的 scc 报告
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Language Files Lines Blanks Comments Code Complexity
───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Go 878 248123 35447 25020 187656 28242
Markdown 684 161692 36018 0 125674 0
Python 74 10923 1714 1566 7643 606
Rust 54 15809 2493 1656 11660 781
Shell 50 8247 1166 762 6319 489
HTML 40 4022 284 119 3619 0
JavaScript 15 3570 588 407 2575 285
Lua 5 2042 176 115 1751 79
Ruby 3 323 56 33 234 8
Vim Script 3 680 96 80 504 80
CSS 2 4415 555 102 3758 0
───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Total 1808 459846 78593 29860 351393 30570
───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Estimated Cost to Develop (organic) $12,725,591
Estimated Schedule Effort (organic) 36.16 months
Estimated People Required (organic) 31.27
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💰 COCOMO 模型与现实对比
总结：我在连续七周内，每周创造了超过 100 万美元的软件价值。根据传统的 COCOMO 模型，我完成的 219,400 行可执行代码价值高达 780 万美元。如果算上 12.6 万行的规划文档，项目总价值更是达到 1270 万美元。但实际成本呢？仅为 636 美元的 AI 订阅费。
COCOMO 模型的意义
构建成本模型（COCOMO）是一种根据代码行数估算软件开发投入的方法。我的项目用它来衡量，展现了两个视角：
可执行代码（219,400 行）：
- 成本：开发费用为 $7,760,572。
- 时间：如果由一个完整的团队开发，需要 29.96 个月。
- 团队规模：需要 23.01 名开发人员同时工作。
包含规划文档（总计 351,393 行）：
- 成本：开发费用为 $12,725,591。
- 时间：如果由一个完整的团队开发，需要 36.16 个月。
- 团队规模：需要 31.27 名开发人员同时工作。
两种估算都充分展示了 AI 带来的巨大杠杆效应。即便只看保守的代码估算，传统开发成本也超过 770 万美元，这相当于一个每周 100 万美元的开销，但现在却浓缩成了一名工程师的工作站。
实际成本
我这七周冲刺的实际花费是：
- Claude Max：400 美元（2 个月订阅）
- ChatGPT Pro：200 美元（1 个月）
- ChatGPT Plus：20 美元（1 个月）
- X Premium：16 美元（2 个月，用于 Grok 研究）
- 总计：636 美元
时间投入：七周内，每周工作 6-7 天，每天 10-14 小时（另外还有一周，在参加创业会议期间，每天投入 2-3 小时）。
效率比
基于可执行代码（780 万美元）：
- 成本效率：降低了 12,200 倍（$7.8M → $636）
- 时间效率：加速了 15 倍（29.96 个月 → 2 个月）
- 团队效率：生产力提高了 23 倍（23.01 名开发人员 → 1 名开发人员 + AI）
包含规划文档（1270 万美元）：
- 成本效率：降低了 20,000 倍（$12.7M → $636）
- 时间效率：加速了 18 倍（36.16 个月 → 2 个月）
- 团队效率：生产力提高了 31 倍（31.27 名开发人员 → 1 名开发人员 + AI）
无论哪种情况，这些数字都代表着软件开发经济学上的一次范式转变。我作为一名独立工程师，借助 AI 工具，实现了相当于每周 100 万美元的开发速度。
这对科技创业者意味着什么
这些数字从根本上改变了独立技术项目的可能性：
- 资金需求锐减：过去需要大量资金才能构建的复杂软件，现在只需支付少量 AI 订阅费即可完成。技术创业的门槛大大降低了。
- 上市速度加快：想法能在数周而非数季度内得到验证和构建。这样能实现过去经济上不可行的快速实验和迭代周期。
- 独立创始人可行性：技术创始人现在能够独立构建复杂产品的最小可行产品（MVP）。您不再需要在技术深度和速度之间做选择，两者皆可兼得。
- 专注于独特价值：工程师可以把精力放在区分产品独特价值主张上，而不是花费数月时间在基础实现上。
然而，这并非“无代码”开发，它需要大量的工程专业知识来有效指导 AI 并大规模维护质量。
🔍 我的 AI 代理管理系统
成功的关键不仅在于提示工程，还在于我为管理复杂、为期数月的项目中的 AI 代理开发了一套系统化方法。我的工作流程是这样演进的：
AI 开发的项目结构
project/
├── core-project/ # 主项目源代码作为子模块
├── ai_docs/ # 代理的内存和上下文
│ ├── planning/ # 高层系统设计
│ ├── archived/ # 已完成或过时文档
│ └── references/ # 示例和编码标准
├── sprint/ # 当前工作分解
│ ├── sprint_001/ # 任务特定的 Markdown 文件
│ │ └── parallel_tasks/ # 可并行完成的任务
│ └── sprint_002/ # 下一个冲刺的规划
│ └── parallel_tasks/ # 可并行完成的任务
└── CLAUDE.md # 代理指令和内存
这个结构是根据多个项目的实验结果演变而来的。我发现，随着项目规模的增长，及时更新或归档文档至关重要，因为一旦文档变得过于混乱，代理可能会重新实现已经被放弃的功能。
任务分解流程
在开始任何编码之前，我都会：
- 使用 ChatGPT/Claude/Grok 研究并明确问题。
- 根据我的经验和研究设计架构。
- 将实现分解为带有复选框的 Markdown 文件。
- 根据项目需求创建编码标准。
- 设置测试策略，并明确行为导向的测试要求。
例如，在 Guild 项目中，我明确要求代理在每个任务提示中检查 Go 语言上下文传递和自定义错误处理程序，因为这些企业级模式它们总是会漏掉。
通过激励实现质量控制
我发现了一个意想不到的洞察：Claude 4 Opus 在获得积极的强化后表现会好得多。当我在提示中加入“你做得非常棒”和“我相信你”之类的短语时，AI 就会去解决难题，而不是走捷径。Claude 4 Sonnet 没有这个问题，通常会按预期执行任务，不需要额外的鼓励。
如果缺少鼓励，Claude 4 Opus 经常会让测试通过，而不是修复底层代码，这本质上是为了“玩弄”指标，而不是解决问题。当被指出时，它会为试图欺骗我而道歉。
大规模上下文管理
对于 Guild 这样的大型项目（超过 15 万行代码），我使用的方法是：
- 过多的 Markdown 文档：过度记录所有内容，以便代理无需了解完整的项目上下文也能工作。
- 模块化架构：系统设计上注重模块化，让代理能专注于独立的组件。
- 持续引用：通过在聊天中
@ai_docs/specdoc.md不断提醒代理查阅文档。 - 规划文档归档：防止代理引用过时的文档。
真实管理示例
以下是我指导 Blockhead.Consulting 自定义系统代理的例子：
任务：实现基于 Git 的加密表单提交系统
上下文：查阅 ai_docs/planning/form_security.md 获取加密要求。
标准：遵循 ai_docs/references/golang_enterprise_patterns.md。
测试：确保 100% 测试覆盖率，测试应验证行为而非实现细节。
具体要求：
- 在整个调用链中使用 Go 上下文。
- 实现 error_patterns.md 中定义的自定义错误处理。
- 在 Git 提交前加密表单数据。
- 处理所有时间戳的时区。
完成后：
1. 运行测试并验证其是否测试了预期行为。
2. 对照 golang_enterprise_patterns.md 检查代码。
3. 将任务文件移动到 ai_docs/archived/，并附上完成时间戳。
4. 在 CLAUDE.md 中更新发现的任何新模式。
你在这个项目上做得非常出色。我相信你能安全高效地完成这项任务。
这种详细程度对于同时处理 3-5 个项目并保持质量是必要的。
🌟 我从 AI 辅助开发中学到的
表现卓越的方面
- 并行项目开发：AI 让我能同时处理 3-5 个项目，这在传统开发中是不可能实现的。我可以在一天内切换 AlgoScales、Guild 和 ClipSync，并通过详细文档保持上下文。
- 已知模式的实现速度：一旦我研究并设计出解决方案，AI 就能以惊人的速度将其实现。过去需要多名全职开发人员数月甚至数年才能完成的系统，现在已经完成或接近完成，并且许多项目都是并行进行的。我在构建 Guild 的同时，还发布了多个开源项目。
- 流程带来质量，而非 AI 魔法：高质量代码源于我的系统化方法：详细的规范、模块化架构、测试驱动开发和持续审查。AI 固然快速，但质量需要工程规范。
真正的挑战
- 复杂问题面前 AI 的“懒惰”：Claude Opus 有时会在困难任务上走捷径，只让测试通过，而不是修复底层问题。这需要积极管理和正向激励来克服。
- 企业级模式需要明确指导：AI 总是遗漏在企业环境中常见但在训练数据中稀有的模式（比如 Go 上下文传递和自定义错误处理程序）。我不得不在每个提示中明确检查这些。
- 调试仍需人类专业知识：Guild 的复杂性导致了 AI 无法独立处理的棘手调试会话。我设计的模块化架构对于隔离 AI 可以帮助解决的问题至关重要。
- 上下文管理至关重要：像 Guild 这样的大型项目需要大量的文档和细致的上下文管理。成功与否取决于我能否设计出能让 AI 分块理解的系统。
意想不到的洞察
- 文档变得至关重要：在 AI 辅助开发中，文档不仅仅是辅助工具，更是指导 AI 行为的主要界面。我花了大量时间在规范、标准和流程文档上。
- 积极强化效应：在提示中加入鼓励性语言，显著提升了 AI 在困难任务上的表现。我没想到这种心理因素会如此重要。
- 传统团队结构需要重新思考：AI 工具让个体工程师能完成以前需要团队才能实现的工作。对组织来说，最大的挑战将是工作分配的重构，而非技术本身。
- 从开发者到工程总监：我发现自己的角色更像工程总监而非开发者，专注于愿景和架构，而不是实现细节。我丰富的软件经验让我能高效指导 AI 代理，但日常工作重心转移到了战略思考和质量监督上。
- 开发再次变得有趣：AI 消除了软件开发中枯燥的部分。我之所以从事软件开发，是为了创造酷炫的东西，但最酷的想法往往过于复杂，一个人难以实现。现在，我能着手 ambitious 的项目，每天都能看到显著的进展——AI 实质上让开发变得像游戏一样。我不再需要等待数月才能做出有意义的东西，而是几天内就能拥有可用的演示版本。
🙏 结论
在七周内，我独自花费 636 美元构建了八个复杂的软件产品。根据传统估算，这相当于每周交付 100 万美元的软件——219,400 行可执行代码价值 780 万美元。这个速度表明了技术创业者所能实现的目标发生了根本性转变。
关键在于，经验丰富的工程师现在可以用极低的成本，超高速构建复杂的、小众的软件产品。这并非简单的 CRUD 应用——Guild 是一个精密的 AI 编排框架，AlgoScales 集成了多种语言并提供了 AI 辅助，而 Blockhead.Consulting 则拥有定制的业务系统，这些通常需要多个 SaaS 集成才能实现。
AI 辅助开发要成功，需要深厚的工程专业知识。每个项目都需要精心的架构设计、系统化的 AI 管理、调试技能和质量控制流程。这些工具能放大工程能力，但它们无法取代工程判断力。
对于整个行业而言，这意味着需要重新思考关于团队规模、开发周期和资金需求的基本假设。个体工程师现在可以承担以前需要整个团队才能完成的项目。公司需要重构工作分配方式，以利用这种生产力转变，而不是仅仅试图裁员。
最重要的是，启动技术产品的门槛已经从资金和团队规模，转向了愿景和工程技能。如果您是一名拥有雄心壮志的科技创业者，那么今天就已经存在能高效实现这些构想的工具。
Guild Framework 是我本次冲刺的主要重心，即将发布第一个公开版本。在超额完成初期目标后，它已准备好帮助其他工程师利用相同的模式来编排多代理 AI 系统，这些模式也正是助我实现高生产力的关键。Guild 这个工具，凝聚了我对如何让 AI 开发变得直观高效的所有心得。
有了这样的杠杆，您会打造出什么呢？
如果您是一位希望取得类似成果的技术领导者——无论您是争分夺秒抢占市场的初创公司创始人，还是致力于现代化改造传统系统的企业架构师，亦或是交付复杂项目的咨询顾问——我都可以向您展示如何战略性地利用 AI 工具，同时保持卓越的工程水准。