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做跨境的朋友们，有没有觉得脑子里总有源源不断的好点子，但实现起来却步履维艰？每次想把新想法落地，不是得苦等技术同事排期，就是被那些晦涩难懂的API文档弄得焦头烂额，甚至很多好点子还没来得及动工就胎死腹中了。这种循环，是不是听着特别熟悉？简直让人抓狂。

但我想说，是时候改变了！现在有了AI智能助手和各种API接口，你完全可以跳过这些“拦路虎”，快速地把一个初步的工具原型搭建出来，可能比你吃完一个机场汉堡还要快。这，就是我今天想跟大家聊的“灵感编程”（Vibe Coding）。

我会跟大家分享我从一个简单的Python脚本，到后来变成一个完整的网页应用，这一路走来的三阶段实战经验。我还会把我的LLM（大语言模型）提示词框架倾囊相授，手把手教你如何用AI打造自己的专属工具。

“灵感编程”到底是什么？

在我看来，“灵感编程”就是借助AI智能助手的力量，去构建真实、可用的工具。你不需要成为一名专业的程序员，甚至不懂代码也没关系。你只需要有一个清晰的目标，找到合适的API接口，再带上一点点敢于尝试的探索精神，就够了。

具体操作起来是这样的：

我负责提供想法。
我把API文档和我的密钥（Token）分享给AI智能助手，比如ChatGPT或Gemini。
我清楚地告诉AI我希望这个工具能做什么，然后我们一起不断地迭代，直到它能正常工作。

就是这么简单！我不再是面对着空白的代码编辑器发愁，而是和一个能够实时编写、调试和改进代码的AI伙伴并肩作战。通过“灵感编程”，我能把一个概念在短短几个小时内变成可用的原型，而不是等上几周甚至几个月。

为什么以前做工具总是那么费劲？

在过去，想自己动手做个工具简直是奢望。每当我有一个新想法，就得等上好几周，因为技术团队总有更优先的项目要忙。

即使偶尔能得到帮助，进展也慢得像蜗牛。所有的一切都依赖别人的时间，这种无力感特别折磨人。就算我想自己尝试，那些复杂的API文档也常常让人望而却步。漫长的开发周期，总会把最初的激情和灵感消磨殆尽。

所以，“灵感编程”对我来说简直是及时雨。它终于让像我们这样的跨境运营、营销人有了一种快速构建工具的方式，让好想法能够持续迸发活力，同时也能让我们的技术同事们把精力投入到其他更能直接带来收入的项目上。

我是如何踏上“灵感编程”之路的？

我是在加拿大蒙特利尔机场，一边喝着啤酒，一边吃着汉堡时，突然下定决心要改变的。当时我脑子里冒出一个想法：能不能把我那个简单的Python脚本，变成一个可以批量分析的工具呢？

虽然最初的版本并不完美，但它确实跑起来了。当第一个CSV文件成功导出时，我才猛然发现：原来我根本不需要等开发，自己也能快速把工具做出来！这种成就感，就像点燃了一盏灯，彻底照亮了我的“灵感编程”之路。

从原型到网页应用：我的“灵感编程”之旅

第一阶段：Google Colab里的Python脚本

有了想法之后，我打开了Google Colab，决定从小处着手。我的目标是利用Moz API，构建一个能批量处理关键词意图请求的脚本，而不是每次都手动查询一个。我先从一个简单的API调用开始，测试连接是否顺畅。一旦成功，我就请我的AI助手把代码扩展，以处理多个关键词。

起初，代码一片混乱，到处都是报错。我一开始的想法，是希望ChatGPT能替我把文档都看完，然后神奇地一步到位，把整个工具全部搭建好。但事实证明，它没能做到。

也正是在这个时候我才意识到，提示词（Prompting）并非单纯的下达命令，它更像是一种合作。我需要提供更多的上下文信息，解释清楚错误在哪里，并具体说明我想要修改什么。一旦我开始这么做，代码就奇迹般地跑起来了。

这个阶段让我牢记了几点：

（1）从最简单的开始。一个粗糙的原型，远比一个完美的构想更有价值。
（2）调试时要具体明确，准确告诉你的AI助手问题出在哪里。
（3）务必阅读API文档。这看起来枯燥，但能帮你节省大量时间。
（4）不要指望一步到位。反复迭代才是成功的秘诀。

这就是我第一次尝到“灵感编程”的甜头——一个在机场里，靠着好奇心和一杯啤酒，成功搭建起来的实用脚本。

第二阶段：打造一个Google表格插件

Python脚本虽然能用，但分享起来却很麻烦。我们团队的伙伴们可不爱折腾Colab或者代码。于是，我打开了Gemini，直接告诉它：“咱们把这个脚本做成一个Google表格插件吧！”

我想要的是一个任何人都能轻松上手，插上API密钥，选个接口，数据就直接拉到表格里的工具。Gemini开始跟我讨论插件的界面布局、按钮设置以及错误处理方式。经过几轮沟通，想法越来越清晰，一切都变得顺理成章。

那个周末结束时，我就有了一个能正常工作的Google表格插件。它能拉取关键词指标，保存API密钥，并且能干净利落地处理各种错误。现在，我的内容团队可以轻松使用它，完全不需要接触任何代码。

这次经历彻底改变了我对工具的看法：

（1）实用性远比代码本身的花哨更重要。
（2）与LLM沟通，就像跟你的好搭档聊天一样，越清晰的提示词，你就能越快地得到想要的结果。

从那时起，我就知道下一步该怎么走了。如果我能在Google表格里构建工具，那我一定也能在网页上实现。

第三阶段：开发一个网页应用

完成了Google表格插件后，我渴望拥有更大的自由度。表格插件虽然好用，但扩展性有限。每个人都得运行自己的版本，而且通过Google的扩展商店发布也需要漫长的审核。我想要的是一个任何人都能即时访问的网页应用。而Moz API，让这一切成为了可能。

我把我已经在Google表格里构建的所有代码，一股脑地喂给了Gemini，然后输入：“我怎么才能用Moz API在Gemini里创建一个可运行的网页应用？”

接下来，事情变得有趣起来。Gemini试图把我一夜之间变成一个后端开发者，它想当然地以为我懂如何搭建服务器，如何处理CORS（跨域资源共享）策略。但现实是：我一窍不通。

不过，凭借着一点耐心和大量的调试，我们最终还是成功了。Moz API就像我们的定海神针，它的文档清晰，接口稳定，这给了我极大的灵活性去测试不同的数据集（比如排名、搜索意图、品牌权威度），所有这些都能在一个界面下操作。短短几个小时内，我就拥有了一个能够通过我的API密钥拉取Moz实时数据并漂亮展示出来的网页应用。

然后，我就开始放飞自我了！我给它加上了深色模式，还设计了一个复古主题！玩得不亦乐乎。

我更新了排名关键词接口，让用户可以一次性拉取多达500个结果。

我还添加了一个实时的配额计数器，用Moz API来追踪每月的使用量。

这次构建彻底改变了一切。Moz API为我提供了快速试验的可靠基础，“灵感编程”则赋予了我无需等待开发就能自由构建的权力。

（1）一个好的API是所有优秀工具的基石。
（2）LLM是强大的副驾驶，但方向盘还得你自己稳稳地握住，去引导它们。
（3）安全性和简洁性永远是王道。

这个项目证明了：只要数据和文档在手，任何一个跨境运营或营销人，都能把脑子里的想法变成一个实实在在的工具。

用LLM进行提示和构建的最佳实践

如果说这一路走来我学到了什么，那就是“提问的艺术”——提示词（Prompting）本身就是一项技能。你和AI助手沟通的方式，直接决定了它能帮你构建出多好的工具。一旦我停止把LLM当成一个“魔法按钮”，开始像对待合作伙伴一样和它们交流，一切就都豁然开朗了。

以下是我屡试不爽的一些经验：

1. 明确定义最终目标。 避免模糊的提示。我会在提示词中把任务分解成一系列按顺序执行的步骤。绝不会试图一口气完成整个构建。
2. 迭代工作，而不是一次性完成。 我会先构建基础功能（API调用），然后是用户界面，最后才是无障碍访问。这样做能让项目保持可控。
3. 调试应该是一场对话。 我从不说“代码跑不起来”。我会清晰地陈述错误信息，说明我期望得到的结果，然后请LLM分析脚本找出错误。例如：“它只返回了25个关键词。你能分析一下脚本，找出为什么API调用没有接受自定义值的原因吗？”
4. 给LLM分配角色。 我会给LLM一个具体的身份和背景。例如：“你是一位资深的Next.js开发者，擅长在Vercel部署，请帮我构建一个前端界面，让用户可以输入他们的Moz API密钥。”
5. 永远追问解释。 我从不只是接受一个修复方案。我总会要求LLM解释它是如何解决这个错误的，这样我才能学习底层的编程原理。这能避免我犯同样的错误。

提示词，就是我们新的超能力。你越是精进这项技能，就越会发现，你正在设计AI与你共同构建工具背后的逻辑。新媒网跨境认为，这种实战经验，是任何理论学习都无法比拟的。

从头到尾的构建，我学到了什么？

整个旅程从一个简单的Python脚本和一点点好奇心开始。我搭建了一个Python原型，把它变成了Google表格插件，最终又做成了一个由Moz API驱动的网页应用。“提问”成为了我最宝贵的技能。我练习得越多，就越擅长引导LLM准确地构建我想要的东西。而Moz API，则让这些想法真正变成了可衡量、可落地的成果。

我想告诉大家一个事实：各位做跨境的朋友们，真的不用再苦等开发了。你可以自己动手构建工具，验证你的想法，创造出真正能推动业务前进的产品。而“灵感编程”，就给了你这样的自由和力量。

拿出你的AI副驾驶，接上好用的API，把那些脑海中盘旋已久的点子变成现实吧！你会发现，一个周末的动手实践，学到的东西比你规划一个月还要多。

风险前瞻与时效性提醒

最后，作为一名实战导师，我必须提醒大家几点：第一，使用任何第三方API时，务必仔细阅读其服务条款和数据使用政策，确保合规。数据安全和隐私保护在今天这个时代至关重要，尤其要关注如欧盟GDPR等相关法规要求。第二，这类工具的“时效性”非常关键。API接口可能会更新，AI模型也在不断迭代，所以建议大家在实际运用中保持关注，定期检查和优化自己的工具，以确保其稳定性和有效性。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-api-build-cross-border-prototype-fast.html