近期高强度使用ai开发给自己的工具有感
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因为近期宅在家里面，又折腾起来了，想给自己开发几个工具，用不用得上再说，主要是玩一玩。不过都失败了，没有做下去。有感而发，记录一下。写的有点乱，谅解。

我主要采取的是spec方法：大概的需求->详细的需求设计->怎么实现->具体要做的任务

需求制定过大
第一个失误在于需求制定过大，实现起来麻烦，额外工作比较多。

— 需求制定试过Google AI Studio、Kiro、Claude网页端，操作流程就是先语言输入给ai，然后叫ai把需求文档制作出来。
— 这里有个问题是，ai会把一些需求制作的比较详细，点名Claude，甚至把系统的优化都已经提前列出来，后端耗时，前端ui之类的。在详细设计的时候就多了很多额外的步骤，后面具体的任务也随之增加。
— 其实本质上这些工具只是给我自己用的，我想要立马解决我的痛点，我也不知道用得爽不爽，设计那么多虽然是很好，但是快速验证起码会慢很多。而且需求改了又改不是很正常，一开始就设计提前很多，回头比较麻烦。
— 一个有用的方法是，如果ai设计过多，叫ai给出一个MVP版本，这个MVP就是最简陋，能跑起来，能够快速实现，验证一下是不是自己需要的那个。
— 还得声明一下是自己个人使用，兴趣开发。不然有些AI还会把市场用户调研，成本计算，未来几年发展计划列出来。。。
— 这里最重要，如果规划的太多了，后面基本都得给这里擦屁股。

没有利用好现有的工具
比如说我想开发一个根据街景地图，或者游戏画面等等途径作为输入来源，然后利用AI的多模态加持，实现AI导师学习外语的效果。AI会根据你的外语水平+当前你感兴趣的街景、游戏画面等，指引你在当前的场景下面的学习，比如词汇、句子、语法解析、练习等。

— 一开始我还想着做复杂了，想用网页的形式，然后里面嵌入一个3D街景地图，能够随处跳跃，在感兴趣的地点呼唤出AI导师进行学习。
— 这里其实是我不知道我要什么，正确的做法是先快速搞个工具验证一下这种学习方式究竟行不行，自己喜欢不喜欢等等。简单版我是搞过，还可以，基于图片生成Anki卡片，不过这种属于深度学习，我想要一种自由沉浸的方式去学习，就是深度学习+自由学习，Anki那种做不到，而且也没有交互。
—...

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公益站注册后最简单的使用方法
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主要获取的是三个数据：
1. API请求地址：
2. 模型名称：
3. 请求需要API令牌(API KEY)：
API请求地址获取方式：
基本格式

域名/v1/chat/completions

例：唐老的公益站域名：

https://tbai.xin/

API请求地址：

https://tbai.xin/v1/chat/completions

获取模型名称：需要注意一下可用分组



获取API令牌









使用
API请求地址：

https://tbai.xin/v1/chat/completions

模型名称：

gemini-2.5-flash

请求需要API令牌(API KEY)：

sk-1234343432423423434

然后在可以在终端中请求测试，请求的数据如下
curl -i -X POST https://tbai.xin/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-1234343432423423434" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-1.5-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "python"}]
}'





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