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Hi，我是 麻凡。独立开发者，正在用 AI 做产品、提效率、接项目。

分享一个人做产品、用 AI 提效、接项目和持续试错的真实经验。

当前：做自己的产品，也接少量合适的项目

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2026/05/18

我喜欢用 Codex，但它用不了 DeepSeek，所以我做了一个本地网关

作者因喜欢Codex但希望使用DeepSeek模型，发现两者协议不兼容，于是开发了本地网关AgentGate。该工具将Codex的Responses API请求转换为DeepSeek支持的Chat Completions格式，并进一步实现智能路由：纯文本任务自动走DeepSeek，含图片的多模态任务自动切换至KimiCoding，解决了AI编程中工具与模型协议碎片化的问题，让用户专注代码开发。

一人实践·约 10 分钟阅读
本地网关协议转换AI编程
2026/05/11

为什么很多项目最后不赚钱，不是因为开发慢，而是因为边界失控

项目不赚钱常被归因于开发慢，但更关键的是边界失控。开发慢影响效率，边界失控则破坏利润结构。小需求不断累积，使项目范围膨胀，报价失真，利润被逐步蚕食。守住边界比提升效率更重要，需明确不做什么、指定决策人、警惕小改动累积、清晰验收标准。

做交付·约 6 分钟阅读
边界失控项目利润需求蔓延

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一个 AI 效率工具（闭门打磨中），同时接少量项目合作。

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我长期做自己的产品，也接少量合适的项目合作。如果你有产品、系统、AI 工具或效率改造相关需求，欢迎邮件联系。

my@dengmengmian.com
2026/05/07

我现在怎么判断，一个环节值不值得交给 AI

判断是否将工作环节交给AI，关键在于区分“能交给AI”和“应该交给AI”。作者提出五个判断标准：重复性高但判断密度低的环节适合AI；会削弱对问题理解的环节需谨慎；错误成本高的环节不宜交给AI；可快速验证纠偏的环节适合AI；最需要立场而非输出的环节应自己完成。核心是避免表面提效实则失控或做浅问题。

提效率·约 7 分钟阅读
AI工作边界效率与失控判断标准
2026/04/28

一个需求值不值得做，我主要看这 5 件事

本文分享了判断需求是否值得做的5个核心原则：确认问题真实存在而非想象、评估痛点是否足够强烈、区分需求是推动结果还是补完整感、判断当前时机是否合适、以及需求完成后能否带来可验证的变化。强调产品成功不在于功能堆砌，而在于精准筛选和优先级判断。

做产品·约 6 分钟阅读
需求判断产品优先级痛点分析
2026/04/24

AI 时代，一人做事最难的不是开发，而是持续做正确的事

AI降低了个人开发门槛，但一人做事真正的难点在于持续做正确的事：方向选择、节奏把控、取舍决策和长期坚持。AI让“能做”变容易，却让“该做什么”更关键，容易导致精力分散在看似正确但不关键的事情上。

一人实践·约 6 分钟阅读
一人做事方向选择AI门槛
2026/04/15

接项目时，我最先确认的不是技术方案，而是需求边界

接项目时，先确认需求边界而非技术方案。需求边界决定项目做什么、不做什么、谁说了算、变更怎么处理、交付以什么为准。边界不清会导致项目被零散需求拖散，利润和节奏失控。确认核心目标、明确范围、指定决策人、约定变更规则和交付标准，是项目稳定的前提。

做交付·约 6 分钟阅读
需求边界项目失控变更管理