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用AI来实现MVP（最小可行产品），最大的问题不在于“代码写不出来”，而在于“上下文感知的缺失”和“隐性知识的断层”。
AI能瞬间生成一个能跑的软件，但要让它成为一个真正解决用户痛点的产品，中间横亘着几个深层的障碍。具体来说，最大的问题集中在以下三个方面：
1. 最大的陷阱：知其然，不知其所以然（需求与逻辑的断层）
这是最核心的问题。AI写代码的逻辑是“模式匹配”：它根据你的Prompt（提示词）去匹配海量训练数据中最相似的代码模式。
- 症状：当你说“做一个登录功能”，AI会给你一套标准的JWT（JSON Web Token）鉴权方案。但当你说“做一个符合我们公司内网特殊安全策略的登录”，AI往往只能猜。
- MVP的致命伤：MVP的本质是验证独特的核心价值。但如果你的MVP是用AI生成的“通用方案”拼凑出来的，它很可能极其平庸，甚至曲解了业务的核心逻辑。
- 后果：AI能轻松写出80%的通用代码（增删改查、界面布局），但那20%决定产品成败的“魔鬼细节”（例如：为什么库存扣减要放在支付前而不是支付后？为什么这个字段需要异步校验？）正是你业务的护城河。如果你自己没想清楚这20%，AI会用通用逻辑把它填满，做出来的就是一个“看起来很完整，但解决不了实际问题”的废品。
2. 最大的代价：技术债的指数级爆发（维护与迭代的噩梦）
用AI写MVP一时爽，但如果你打算把这个MVP发展成正式产品，你可能会陷入“重构火葬场”。
- 缺乏全局架构：AI是“见招拆招”的。你让它改A模块，它不会考虑对B模块的连带影响。随着MVP功能的叠加，代码库会迅速变成一堆“意大利面条”——逻辑纠缠、重复代码遍地、数据结构不合理。
- 一致性崩塌：今天你用AI生成了A页面，明天生成了B页面，它们可能使用完全不同的UI组件库、不同的状态管理方式，甚至不同的命名规范。
- 后果：对于MVP来说，速度是最重要的，但“可抛弃性”同样是。如果你用AI快速搭起了一个极其混乱、无法维护的系统，而你的业务验证又恰好成功了，你会发现自己面临一个两难：是从头再写一遍（浪费宝贵的市场窗口），还是在屎山上继续堆砌（导致后续迭代速度呈指数级下降）。
3. 最大的盲区：“最后一公里”的体验缺位（产品感觉的缺失）
AI能生成“能用的界面”，但很难生成“好用的产品”。
- 交互细节的缺失：MVP需要在极短的时间内打动用户。这依赖于大量的微交互、防错设计、加载状态的优化、文案的斟酌。AI生成的代码往往是“功能堆砌”，缺乏那种“替用户多想一步”的体贴感。
- 无法感知“隐性约束”：产品开发中有大量不可见的约束，比如性能瓶颈（N+1查询）、浏览器兼容性、极端的边界情况（网络断连、数据为空）。AI在生成代码时往往不考虑这些，导致MVP虽然在Demo演示时一切正常，一到真实用户手里就崩溃、卡顿或数据错乱。
总结：问题的本质是人
用AI实现MVP，最大的问题不在AI，而在使用AI的人。
- 如果你是一个不懂技术的产品经理，你会面临“被AI的幻觉忽悠”的风险，误以为代码能跑就是产品成了，忽视了底层的逻辑漏洞和体验缺陷。
- 如果你是一个懂技术的开发者，你会面临“审阅疲劳”的风险。阅读和理解AI生成的代码（尤其是为了排查隐藏的Bug）所花费的精力，有时甚至比自己手写一遍还要多。
AI放大了人的能力，也放大了人的懒惰和认知缺陷。
在AI时代做MVP，最稀缺的能力变成了：极其严密的逻辑拆解能力（把业务需求拆成AI能懂的结构化指令），以及极强的代码审美和架构把控力（能从AI的一堆输出中识别出哪些是金子，哪些是垃圾）。如果做不到这两点，AI做出来的MVP不过是一个“精美的数字垃圾”而已。
