AI利器Leo
Leo Knuth

人机协同:我与AI的博客搭建初体验

从零到一:AI如何助我轻松打造专属内容平台

阅读时间: 15 min read

直以来,我都想建立一个博客,以前没有AI加持全靠自己手动折腾,导致我总是花了一大块时间后,在环境配置、部署等环节上悻悻而归。

而现在,事情似乎有了翻转,因为很多事情AI能辅助我了,很多想法能照进现实了。你现在看到的博客,就是人机协同创建的博客。

事情是这样开始的

本来也没有建立博客这事儿的,怎么突然就想着建博客了呢?

因为我忙完一天,停下来的时候,想写下一些人机协作的文字。当我在我的笔记本中写下第一行字:

“今天很开心,因为我昨天阅读《复杂》这本书的时候,了解到了遗传算法,发现它好友魅力。今天我动手在 ai.dev 中实现了一个遗传算法的小应用实现。……”

这时,我脑袋里冒出来一个想法:是啊,写笔记是给自己看的,能否让更多人看到,从而把我的学到的、感受到的、实践踩坑和成功的经验分享给更多的人呢?

转念一想,公众号、小红书等分发平台,已经因为AI生产内容的堆积而抽气漫天了,我不想我写的文字淹没在垃圾场中,我也不愿意通过AI写垃圾信息。怎么办?

于是我萌生了一个年头 —— 和AI一起把博客搭建起来吧,反正手上有个申请了许久的域名还没正儿八经用起来。

一个大胆的想法

说干就干是我一贯风格!

我打开gemini,用语音输入法,写下了我的想法:

我想做一个类似于翻阅纸质书一样的感觉的博客,我的思考是这样子的,博客承载的最重要的是文章内容、思想、哲学生活,以及有价值的信息。而阅读博客他不应该是想阅读一篇塑生文章短文,那种细碎。它更像是翻阅一本书,沉淀着智慧,沉淀着经验,闪耀着人生的哲学,人的思想。它是跟读者的一次交流。所以我希望做一个博客的网页网站让整一个博客感觉非常让人想往下深入去读,深入去了解这个作者你对此有何建议。

你没眼花,语音输入有错别字,标点符号也没讲究,选上 Canvas模式,就这么发出去给 gemini3 ~

你猜这么着?5分钟不到,我确实被第一个出品"惊艳”了!

gemini-first-version-blog

换成是你,你是什么感觉?

这时,我有了一个大胆的想法 —— 干脆就把它当成博客主题,完善一下,搭建到Cloudflare上作为未来输出的主力平台吧。我说:

我们一起用一个ss的一个软件来实现它吧。我希望整个页面,不管是从排版交互或者是视觉以及动态效果,都足以让人觉得很哇塞,一看就会爱上这个博客,并且愿意去深入的去读这个文章去了解作者,去了解其中的思想其中的智慧。

你还是没眼花,语音输入把SaaS写成了ss,文字可能还有点狗屁不通,不过没关系,一份完善的博客PRD交付给我了,这个最重要。(RaaS, Result as a Service,结果即服务,Gemini3 确实交付给我满意的结果了。)

一发不可收拾

都到这儿了,要不,就直接弄完部署算了。那么,我就顺便测试一下传说中的Antigravity(Google刚发布的集成开发环境,即IDE,名字叫"反重力"。) 到底能不能打吧。

按照我的人机协作方法论搭建一下人机对齐协作环境:

1. 创建Document文件夹,把我的想法(和Gemini3聊的记录)、生成的产品需求文档放在了Alignment(对齐文件夹)中。

2. 创建Bootloader(启动引导)文件夹,把领域策略、执行策略相关的提示词放到该文件夹中。

3. 打开Antigravity,让Ta先读我的文档,创建开发计划

4. Gemini3 在Antigravity开始嘎嘎地跑啊~~~

5. …… 省略中间一大串和 Gemini3 干活的场景

6. “哥,我做好了,你来验收一下~~” 干完了!

当我打开开发环境的页面时,我震惊了,是真的很棒。

我去!你这也太专业了吧。

你知道吗?那一刻,我其实真的觉得 —— 我很想让更多人掌握AI人机协作方法论!!!不然真的会被时代抛弃的。

但是 ……

Antigravity也有出错的时候,中间曾一度不合作,让我极其难受。

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但,树挪死、人挪活,我立马转用 z.ai/deepseek + claude code 来接手。

这个切换模型接手项目的决定,彻底让我报废了2个小时,能力太弱了,既不能帮我精准定位和修复bug,又不能在我的 Bootloader 约束框架下工作,上下文空间小经常自动压缩上下文。

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我心里暗暗做了个决定:

以后再也不轻易使用我不信任其能力的模型了!

趁热打铁

睡了一觉,起床后,趁热打铁,用 Antigravity 调用 Gemini3 和 Claude Sonnet 4.5 Thinking,半小时内上线博客到了 Cloudflare,妥妥的丝滑。

总结复盘

1. 人机协作创作应用,可以参考这样的流程:

想法文档 --> 讨论稿 --> 可行性计划 --> 收集实现所需信息 --> 创建最小颗粒化的分阶段代码实施计划 --> 单元测试 --> 更新实施计划。

这个流程能有效对齐!

2. 我们应该知道LLM能力边界,做好人机分工

LLM(大预言模型)能力差距大到如此程度,奈何国内还很多人还不知道这里的差距!

3. 用文档来与LLM对齐,而非用聊天框!

试图用一个聊天框来人机协作对齐?You are too simple, sometimes naive.

整个过程中,我觉得最重要的,还是文档。

写在最后

Google 的 Antigravity,其实很强。但刚发布那两天,

我怎么都找不着感觉(可能还有bug),现在好了,我发现它的优势和脾气了,就非常好用了。

它的优势和脾气是啥?

  • 优势是:前端、后端、数据库都能直接拉起,对终端操作也很好,重要的是可以直接拉起浏览器来帮忙测试
  • 脾气是:得好好和它对齐,一旦完全对齐,干活基本不用管,快准狠。(有时候我都没反应过来就干完了,而且还干的不错)

我们如何做?

对领域的深刻洞见是至关重要的。

比如弄一个博客,博客想要触达哪些人,

想要传递什么思想,自己的定位是啥,

主要写哪些类型的文章,希望读者有什么阅读体验,

这是关键思考问题。

而博客的前端如何漂亮、使用什么技术、怎么部署哪些“术”的执行层面的,

AI辅助你完全就能搞定了。但AI搞不定上面这些关键思考问题。

我这个博客的页面样式、技术选型、部署啥的,都是AI辅助下搞定的。

就酱~

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