AI编程出海做个网站养老

关于出海变现，相信最近跟着搞comet的同学都吃到肉了，其实除了这种套利变现外还有更传统的变现方式，比如web出海，赚谷歌adsense 或者支付订阅。

comet套利

web出海

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一、AI编程 VS 传统编程

过去搞个网站是真特么麻烦。

你得先租办公室，养一堆程序员和产品经理，还得天天管人。这些场地、人力，说白了就是“生产资料”。这门槛，不知道卡死了多少牛逼的点子。

但现在不一样了。AI 来了，AI 编程来了，一个人、一台电脑、一个想法，就能干。你不用有钱，也不用带团队，坐家里就能把产品搞出来。

可问题是，有些人有商业头脑，但不会用 AI 编程，还是会被拦在门外。

而会 AI 编程的人呢，分两种：

• 要是自己也有好点子，直接动手，想法秒变产品；
• 要是自己没想法，那就去找有想法的人合作，帮人落地，一起搞钱。

AI 把这套生产资料，真正交到了普通人手里。

二、AI赋能web出海--从需求分析到SEO优化

以下词就是举个例子，大家举一反三！

需求+开发+运营，因为有AI赋能提效，现在变成40%+20%+40%，开发只占20%

1、AI赋能需求分析

看下谷歌trends

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接下来就开始分析所做的词，首先要打开 Google 搜索 SERP 我这个词就是个小费计算器

打开其中一个链接，看下

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大概心里有数之后，去 seo工具 扩一下关键词

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使用关键词策略构建器，直接找出所有相关的关键词，做内页:

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把这些全都给AI 去构建PRD需求

我申请了一个域名:tipcalculator.page，希望做一个小费计算的工具站点，当前的搜索词规划如下
上方截图
Google serp查询结果如下:
上方截图
我希望做一个站点与这些站点竞争排名，你帮我规划一下整个需求

如下

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AI 返回的找其中你比较满意的部分，作为PRD需求文档:

可以看到 ClaudeCode给的需求文档 还是相当不错的，当然你用其他AI也是可以 比如gpt5

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2、AI赋能设计

这里整个web设计我们就可以用一直比较火的lovart

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lovart这个设计风格可以直接发给 claudecode，定下整个web的视觉风格。

然后让它输出最终可以直接使用的logo 、icon等，放在工程目录下等待使用。

可以看到lovart给出的还可以，如果不满意 就继续抽卡。当然你也可以找到对标风格，让AI按照对标风格给出。

无论是claudecode还是lovart，都可以给出设计风格。

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3、AI赋能web开发及seo

现在PRD需求文档和设计都有了，

把下面这段给ClaudeCode :

基于 PRD.md 在当前项目实现整个站点，要求:
站点具备良好的SE0，各个页面主关键词密度控制在3%左右，单页面词数大于800
二级域名是https://tipcalculator.page/，canonical用绝对地址
站点完全满足用户需求，保证用户停留时长
站点相比于竟品要有差异化优势
设计风格可以参考 C:\Users\ZhuanZ\tipcalculator2\nextjs-boilerplate\public\design.jpg
logo文件:C:\Users\ZhuanZ\tipcalculator2\nextjs-boilerplate\public\logo.png
ico:C:\Users\ZhuanZ\tipcalculator2\nextjs-boilerplate\public\ico.png
refpage下有竟品的页面，可以参考

如果有对标web, 就把对标web页放到refpage目录下，如下所示

然后ClaudeCode 产生效果如下

目前看效果可以，然后主要测下各个页面功能，保证功能可用，如果有 bug，就让 AI去处理，反复迭代

下面都是根据实际情况的，所以每个人的都不一样，反正有问题都让AI去解决去修复

如果问题都修复完了 就可以进行seo优化了

当然这个过程用codex更好，因为在我日常使用中codex要比cc执行更细更彻底

帮我对整个站点做一下SEO优化:
补充robots.txt
补充sitemap.xml
每个页面的title保持在40-60 characters之间
每个页面的description保持在140-160 characters之间
每个页面主关键词密度保持在3%左右

这个优化主要是根据 AITDK插件来进行的，最终要确保所有页面都通过就可以了

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目的只有一个 就是在这个过程中，要不断地体验站点，保证核心页面功能和 seo 没有问题。下步就可以部署上站了，因为我们用的是vercel，所以和github都是直接打通的。

完善README，提交并推送所有代码

可以看到 通过ClaudeCode给我设计的整体web 风格 布局和其他页面都还不错。

接着 我们就可以对接gsc提交站点及站点地图，ga谷歌分析，方便后面观察web运营和用户数据等情况

这里主要讲AI赋能提效的，所以这块不作展开

GSC 如下类似

GA 如下

这些都是可以发给CC或者gpts 让AI给你解释或者帮助你优化的

4、AI赋能运营

要用做产品的思维做出海web运营

运营是个很琐碎 细节的工作，并且是雷打不动要进行的，所以这里只是以少数例子来说明AI赋能运营工作，不做展开。

一个站点尤其是老词，如果不运营，基本没有流量的。

在上线之后，就需要做冷启动，

针对不同类型的站点，有不同的冷启动方式，遇事不决问AI

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• AI助力冷启动

当前项目刚刚上线，需要冷启动外链，你分析一下当前项目情况，给我一些建议

AI 给的回复已经很具体和全面了，我们人一般也给不出这么全的建议， 以下这些可以直接尝试:

外链冷启动策略规划
第一阶段：快速启动（1-2周）
目标：尽快在高流量平台上获取外链，快速建立项目的初步曝光和信任
免费工具目录（高优先级）
Product Hunt：发布产品，获取技术圈和初创公司关注。
AlternativeTo：列出你的工具，并获得其他相关工具的比较链接。
Free Stuff：通过加入免费工具和资源列表，提升网站的可见性。
ToolHunt：与其他开发者共享你的工具，提升曝光。
Awesome Lists (GitHub)：提交你的工具到“awesome”列表，增加技术社区的认可。
教育资源平台（高优先级）
Teachers Pay Teachers：作为教育工具发布，吸引教育相关用户。
Khan Academy：分享你的产品作为有价值的STEM教育资源。
Edutopia：提交你的工具作为教育资源，特别是STEM相关工具。
STEM Learning：加入STEM学习工具资源平台。
第二阶段：进一步扩展（3-4周）
目标：继续增加外链，并加强与行业相关的外部合作
行业外线社区（精准流量）
QRZ.com：加入最活跃的业余无线电社区，增加相关外链。
eHam.net：加入电台评测和评论平台，增加外部链接。
ARRL 社区：加入美国业余无线电联盟平台，贡献工具相关内容。
Reddit（r/amateuradio, r/morse）：在相关Subreddit中参与讨论，分享你的网站链接。
技术社区分享（技术领域精准外链）
Hacker News：在“Show HN”板块分享你的工具，吸引开发者和创业者的关注。
Reddit：在技术相关子版块（如r/web_design, r/sideprojects等）发布并分享项目。
Dev.to：分享你的项目（尤其是代码或技术方面的内容），获取开发者社区的外链。
Hashnode：在开发者博客平台分享项目经验，增加外链。
第三阶段：长期发展（2-3个月）
目标：与行业领袖和平台进行合作，巩固外链并提升品牌权重
行业合作与联合营销
联合营销活动：与其他相关SaaS产品进行联合营销活动，交换外链，提升互相曝光。
SaaS评测平台：加入Capterra、G2等平台，获取用户评论和外链。
软件集成伙伴：与其他SaaS产品进行技术集成，通过他们的站点获得外链。
社交媒体与影响者合作
影响者营销：与行业影响者进行合作，发布产品评测或推荐，带动社交媒体的流量。
社交平台分享：利用Twitter、LinkedIn等平台分享内容，提升网站知名度和外链。
小结：
以上策略主要分为三个阶段，从快速建立基础曝光、扩展精准流量到与行业建立长期合作，逐步提升外链的质量和数量。每个阶段有针对性地选择适合的渠道，以期获得更多的外链和流量支持你项目的冷启动。
如果你需要更具体的资源平台或执行方案，可以告诉我，我可以提供更多的详细信息！

Product Hunt：发布产品，获取技术圈和初创公司关注

AI给的第一个建议就是它，那咱就以为举例，其他不做展开

我要提交Product Hunt，你帮我写一下提交信息

将AI给的内容提交上去就行，是不是有了AI方便了很多

注意发外链是个持续的过程，一天不宜过多，否则会被谷歌打击，保持稳定细水长流。

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三、AI编程不是银弹

这是一个非常典型的实例，它生动地展示了模糊的提示词如何导致AI编程项目从一开始就陷入混乱，而清晰的、分阶段的提示词如何引导项目走向成功。

一个失败的微服务拆分案例

假设一位开发者希望将一个单体应用中的“静态分析”模块拆分为独立的微服务。

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❌ 模糊的提示词（导致失败）：​

“帮我把静态分析部分拆成微服务。”

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这个提示词看似目标明确，但实际上充满了模糊性，直接导致了以下“翻车”现场

• 代码灾难​：AI可能会试图一次性生成数千行代码，将相关文件机械地搬移到新目录，但完全打乱了原有的、复杂的模块依赖关系
• 依赖混乱​：AI没有考虑数据库表结构是否需要一同拆分，也没有处理原有函数调用如何改为RPC（远程过程调用），导致生成的代码到处报错，无法运行
• 项目失控​：开发者可能会花费大量时间试图手动修复AI生成的混乱代码，最终发现牵一发而动全身，整个项目变得无法维护，只能放弃重来

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✅ 清晰的、分阶段的提示词（引导成功）：​

相反，如果采用结构化的提示词，将这个大任务拆解为可管理的步骤，结果会截然不同。这正是提示词工程中“链式思维”或“将问题分解为多个步骤”策略的实战应用

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第一阶段：分析依赖

@codebase 分析静态分析相关的代码依赖。请分析：

1. analyze_service.go和 scanner_service.go这两个文件依赖了项目中的哪些其他模块？
2. 有哪些函数调用了这两个service？
3. 它们访问了哪些数据库表？
4. 有哪些共享的数据结构（struct）是拆解时需要特别注意的？
5. 请给出详细的依赖关系图和文件清单。

AI会生成一份清晰的分析报告，让你对整个代码结构有全局认识，这是后续所有步骤的基础。

第二阶段：设计接口

基于上面的分析，我们需要为新的“静态分析微服务”设计一套REST API接口。请专注于：

1. 接口定义​：列出每个端口的路径、方法、请求参数和响应格式。
2. 数据契约​：明确在服务间传输的数据模型。
3. 错误处理​：定义统一的错误码和消息格式。

这个阶段，AI会帮你产出清晰的API文档，确保团队对接口规范达成一致。

后续阶段还可以继续让AI协助完成 ​“实现核心业务逻辑”​、​“更新网关路由”​ 和 ​“编写集成测试”​ 等任务。

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对比与总结

这个实例清晰地表明：

• 模糊提示词 如同对AI说“给我盖一座房子”，它因缺乏蓝图和步骤而必然导致失败。其核心问题在于将复杂的、多步骤的任务压缩成了一句模糊的指令，超出了AI一次性可靠处理的能力范围
• 清晰提示词 则如同提供一份详细的“建筑工程手册”，分阶段、有步骤地引导AI协作。其成功关键在于将复杂任务系统性地拆解，并在每个步骤为AI提供充足的上下文和明确的指令

因此，将AI视为一个需要清晰指引的合作伙伴，通过精心设计的提示词与之进行“对话式编程”，是确保AI编程效果靠谱的关键

四、现状及未来展望

AI编程正在引发一场深刻的效率革命。腾讯2025年的报告显示，其超过90%的工程师已在使用AI编程助手CodeBuddy，公司50%的新增代码由AI辅助生成，这使得平均编码时间缩短了40%，整体研发效能提升超20% 。AI在代码评审环节的参与度也高达94%，能直接发现28%的代码缺陷，为产品质量加固防线 。具体到业务，腾讯云65%的新增代码来自AI助手，人均千行代码BUG率降低了31.5%；腾讯游戏的美术制作自动化率甚至达到了95% 。阿里云推出的“AI程序员”已能实现分钟级完成应用开发，哈啰集团接入后AI代码采纳率超过20% 。一些企业的实践表明，AI编程工具能将开发成本降低超过90%，效率提升显著 。

腾讯预测

然而，我们必须清醒：​实现产品成功，编程只是第一步。AI目前仍难以精准“领会”复杂的、非标准化的业务需求，在架构设计、产品创新思维以及跨部门团队协作方面的作用依然有限 。工具易得，而深刻的需求洞察、巧妙的产品规划与持久的运营能力才是真正的壁垒。这恰恰需要“人”的深度思考、对业务的理解以及创造性的战略眼光 。

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