今天这个视频，我想要来聊一个我最近非常强烈的感受。
先说结论：目标编程绝对是未来最重要的 AI 编程方式。甚至我觉得，你可以不用学太多 Vibe Coding 的技巧，但是你一定要学会目标编程。因为它改变的不是写代码快一点这件事，它改变的是整个工作流。
以前我们用 AI 编程，更多是一问一答式的。你发一个需求，AI 写 10 分钟，然后停下来问你：你要不要确认一下？你要不要来测试一下？你要不要继续？
这个模式的主要问题在于，它会要求你一直坐在电脑前面。你就好像一个监工一样，AI 干一会儿活，你就要看一眼它，推一回它，确认一下。
但是目标编程不是这样的。目标编程是你提前把目标、需求、技术方案全部都确定好，然后让 Codex 或者其他 AI 编程工具连续工作十几个小时，甚至连续工作几天。中间不需要你有任何干涉，最后它给你一个可以验收的成果。
这种模式才是真正意义上的解放双手，而不是硬把你变成支持多线程的 ADHD。
那我为什么会有这种感受呢？因为我在过去 10 天里，用目标编程的方式开发了 6 款 App，其中 2 款已经上线了，其他的也在上架路上。
而且这些都不是随便做的 demo，都是能够解决具体问题的产品。
比如我的第一个 App，是一个快速整理相册的工具。它可以通过左滑删除、右滑保留的方式，来快速整理你的照片。第二个 App，是一个免费的冥想和专注 App。第三个 App，也是今天要讲的案例，它是一个把你的愿望可视化，并且放到手机桌面的 App。第四个 App，是一个跨平台的语音输入笔记。第五个 App，是一个像刷抖音一样去了解世界数据的 App。第六个 App，是帮助新手更快学会尤克里里的 App。
这些 App 我基本上都是用目标编程的方式做出来的。所以我现在越来越觉得，未来真正重要的能力，可能不是你会写某一行代码，而是你能不能把一个模糊的想法，变成一个 AI 可以长期执行的目标。
接下来我会演示一下我是如何实现目标编程的。举个例子，我的 AI 语音笔记软件已经在这里运行了一天 21 小时，我的 OneWish 优化已经运行了 8 个多小时。
那目标编程到底是什么？我的工作流很简单：第一步先 plan，也就是先把你模糊的想法变成一个清晰的计划；第二步再 goal，让 Codex 根据这个目标长时间自主运行。
这两个步骤看起来很简单，但真正重要的是，你在开始目标编程之前，到底有没有把准备工作给做足。你有没有提前做好竞品调研？你有没有想清楚技术方案？你有没有把验收标准写清楚？你有没有给 AI 一个自己可以测试、自己可以验证的环境？
如果你没有提前做好这些，那 AI 跑再久，也只是跑个垃圾出来。
AI Coding 用了这么久，我最大的感受是：不是 AI 员工不行，是老板不行。AI 做不好，不是 AI 的能力不行，是你需求没有讲清楚。你要做一个五彩斑斓的黑，那它是肯定做不出来的。
所以目标编程第一步，也是最重要的一步，就是先做好调研以及需求文档。
那我们今天就用 OneWish 一愿这个 App 来做个例子。
这个 App 的想法，其实是我跟一个朋友 Summer 聊天的时候得来的。她跟我说，她会把自己的愿望写在一张纸上，然后把它具象化。比如说她想去斯坦福演讲，想举办一个自己的 AI 艺术展，或者去北极看极光。她会把这些愿望画出来，然后贴在镜子前面，每天看一眼。
我当时就想说，这个事情我能不能用 AI 来做呢？比如我上传一张头像，告诉 AI 我想去斯坦福演讲，那 AI 就帮我生成一张我站在演讲台上的照片。或者帮我生成一张在北极极光下的照片。而且生成完之后，它可以像一个小组件一样放在我的手机桌面上。这样我每次打开手机，就可以看到这个愿望被具象化之后的样子。
这个就是一愿 App 的起点。
但如果我没有用目标编程的话，我可能会直接跟 Codex 讲说，帮我做一个愿望可视化的 App。那大概率会做得很糟糕。所以在真正开始目标编程之前，我会做几件事情。
第一件事情，做竞品调研。我们来看一下我的聊天记录。我先搜索了一些愿望清单的竞品信息，然后看了一下大概情况，而且判断了一下这个方向值不值得做，它的 MVP 版本应该怎么实现。
你看，我们竞品有这么多，说明它是一个真实存在的需求。但是我判断一下，它还是很有机会的。比如说上传我一张图，然后就可以生成我在斯坦福演讲的照片，我觉得这个点很吸引我。
接下来，我还把我跟朋友的语音记录一次性发给它，让它生成很多张原型图。它给到了几个方向，但我还不是特别满意，就跟它说能不能再来几个，尽可能多样化一点。然后其中我选择了「愿景策展」，我觉得这个方式很好。
但是有没有发现，它没有人物。那我接下来就把朋友的照片发给它，它就生成了一个有具体人物的版本，这就是我很想要的效果。
接下来我要决定它的配色。它给出了各种配色版本，我选出了最喜欢的墨绿色风格。接下来就是讨论 App 的名称和 slogan。最终我选择的 slogan 是这样的：英文是 See your wishes come true，中文是「所见，皆如愿」。
我觉得先想好口号跟宣传语是非常重要的，它会让你有一种感觉：这个东西到底能不能打动人心？它的核心功能点就是愿望可视化，把愿望放进手机桌面。
核心功能确定之后，我们就可以开始做原型图跟需求文档了。
AI 开始给我一些功能性的建议，比如核心痛点是什么，新手流程、开场页、效果展示页、风格主题流程等等，它全部都列出来了，包括一些可能的愿望。我们核对没问题之后，就可以开始生成具体的需求文档。
中间有个小插曲，比如它给了一个行动拆解，但我觉得那不是核心功能，就删掉了。然后它还给了一个完整的原型图，但是这个没有符合我的要求。我就跟它说，不要管这个丑的原型图，先把需求文档写出来。
然后它就给到一个完整的需求文档。这个需求文档写得非常好，所以一定要带大家来过一遍。这个是我目标编程中最重要的东西了。它写了产品名称、一句话定位、产品定义、核心痛点，然后还有产品的边界，哪些不做，哪些要做，我们的核心用户是什么，核心体验循环是什么。
接下来是需求文档中最重要的部分：它把页面结构全部罗列了出来，包括 onboarding、新手创建流程、首页、愿景板、组件。每个页面的需求，都详细说明清楚了。它总共有 30 多个页面，而且还包括付费系统的设计，Pro 版本的价格等等。
这个需求文档的长度达到两三千行。在长时间的目标编程之中，需求文档是越详细越好。包括主题色设置、愿景进度、文案内容，以及前面提到的「愿景策展」这个 UI 的主题视觉方向。需求文档最后还包含验收标准，比如第一版本必须实现以下功能。目标编程中一定要明确说明：我们最终要拿到的是什么，以及它怎么验收这件事。
接下来，我们就把需求文档跟原型图发给 Codex，开始目标编程。
这里有几个很重要的点。第一个，把你的需求文档放在一个文档之中给它。因为这个需求文档长达几千行，所以最好把它放在一个文件当中。第二个，把你想要的原型图效果给它。我们这里没有加载出来的图片，其实就是这张原型图。
接下来还有一个极其关键的步骤：我们要给 AI 提供一个 Harness 的环境。
因为我之前已经开发过一个冥想 App，所以就直接让它在这个基础上去修改。它有大量的功能可以复用，比如主题颜色设置页面、中英文翻译等等。对于一些复杂应用来讲，我非常建议你基于一个代码模板，或者基于一个现成项目去修改。当然简单项目也没有关系，让它从头写也是 OK 的。
程序员的世界里，我们一般把这东西叫脚手架。因为它已经提前约定好项目开发的一些规范，所以有条件的情况下，尽可能基于代码模板或者现成项目去修改，这样你就可以少踩很多坑。
第二个，这个 App 里涉及到 AI 生图的功能，所以我把 API key 提前给到它，它可以通过这个来调用 GPT image2 的模型，让用户上传头像来生成愿景图。这个就是你必须提前思考好的事情。比如你希望做一个 AI agent 的模型，那你就必须要有一个接入 AI 模型的地方；如果你要做一个天气预测的 App，那你就要提前给它准备一个获取当前天气的 API。
这里还有更多小技巧。比如 Codex 可以直接通过 Imagegen 来生成 App 所需要的图片。我们后端使用的是 Cloudflare，可以直接要求它部署一个网站，并且提供 API 服务。同时 @ 需求文档，简单描述我们需要的是苹果风格，并且参考原型图上面的 UI，让它最终自我截图、自我验证。如果你是一个离线或者简单 App，那就不需要做这些复杂工作。
关于 Harness，还有一个至关重要的步骤，就是给它配置相关的 skills 跟 MCP。如果没有对应的 skills 跟 MCP，它相当于没有那么专业的开发文档和开发工具。
在 Codex 中安装会比较容易，我们在插件里搜索。因为这是一个 iOS App，所以至少要搜索 iOS，把这个插件安装上。插件里包括了怎么通过 MCP 调用本地 Xcode 开发工具，怎么写 Swift 最新的玻璃样式 UI。
同时我建议安装的插件包括 Chrome 浏览器控制插件、Product Design UI 设计插件。要注意，这些 skills 跟 MCP 是根据项目而定的。比如我们之前开发过一个支持微信支付的 AI 交友小程序，它所需要的 MCP 和 skill，就全部跟微信开发者工具有关。当时用到的脚手架是 Weapp Vite，用到的 skills、MCP 是腾讯云开发的 skills 跟 CLI。
如果你不知道要安装哪些 skill 或者 MCP，最好的方式就是直接问 AI：我要开发什么样的项目，需要提前安装哪些 skills、哪些 MCP、哪些 CLI。
接下来就是我们激动人心的命令：斜杠目标。它会在这里出现一个目标的小标识。我们把这里头复制过来，记得把需求文档也拖动到这里来，把原型图也粘贴进来，就可以开始点击发送了。
现在很多 AI 工具都有目标这个功能，其他软件我就不演示了。实际上这个 App 我让它跑了两轮目标，第一轮跑了十几个小时，第二轮跑了 8 个小时。因为我现在的编程模式，都是给一大堆需求让它去实现，然后我测试完之后，又重新列出一大堆需求，再让它跑一次。目标编程让我的对话量、监工量可以达到最少。
我们来看一下它实现的情况。它这里跑了一个半小时，网站已经部署了，效果还可以；后端也部署了，然后截图也开始自我检查了，已经实现了一个基础模型。继续往下滚，logo 也生成了，对应的主题也实现了。这个过程很长，它跑了很久很久。你看这个执行过程很琐碎，出了非常多的设置，跑了十几个小时，日志非常长。
那我们来看一下 App 效果吧。其实你现在看到的 App，基本上就是它直接实现出来的效果了。整个 App 还是非常丝滑的。有在斯坦福演讲、举办 AI 艺术展、去看极光，然后有愿景板，可以添加选择我的头像，调整位置，确认头像，选择主题颜色，选择一个火人节，继续选择专属生成，然后等待它生成。
同时它还有组件功能，还有我的页面，包含我的设置。点击心愿，它会提示你去购买心愿包。往下滚动，还可以看到语言设置、英文主题设置、蓝色主题设置，实现的功能非常完整。这个就是它自己跑了十几个小时跑出来的结果。
我们也来看一下开场。这里有 App 的名称，有 slogan「所见皆如愿」。点击下一步，继续「把愿望变成画面，放进手机桌面，看见未来的自己」。这个 onboarding 做得很好。然后选一个你想被看见的愿望，上传照片等等。
我们再试着添加一下小组件。这里选择编辑，添加小组件，选择一愿，添加一个组件。很棒，它的组件功能也实现了。你会觉得这个 App logo 非常好看，我也很喜欢。
这个案例中，它跑到什么时候停止下来呢？它发现卡点卡在了 TestFlight。因为苹果的 TestFlight 需要人去登录账号，才能上传对应的压缩包之类的。然后我就跟它说，GitHub 身份先不用管，TestFlight 的话，就让它用 Chrome 插件帮我去操作，让我来登录，帮我把这个 App 版本发到 TestFlight，然后我在手机端上去测试。
测试的方式也有两种。第一种就像我这样一问一答，每次给它反馈 bug，然后让它去修复。另一种方式是，再起一个目标给它。举个例子，我发现了很多问题，就一次性又写成一个需求文档：关于账号的需求文档，因为我要让它实现苹果登录；还有倒计时需求文档；以及发现的一堆 bug 汇总。把这些一次性丢给它，再开一个目标，让它继续编程。
用这种方式，我就实现了多个项目并行开发，不用一直在电脑面前监工。它还实现了信念空间和愿景详情预览等等功能。
最后总结一下：目标编程不是简单地让 AI 多写点代码，它本质上是一种 AI 跟人的新型合作模式。它要求你先调研，先写计划，先梳理好需求，配置环境，再让 AI 长时间运行。
它不是完全不需要人，恰恰相反，它对人的要求更高了。你要清楚你的目标，要拆解你的需求，要验证你的目标到底是否可行，还要给 AI 创造一个可以自我验证的环境。一旦你把这个事情跑通，生产力提升会非常夸张。这是我 10 天内用 AI 做了 6 款 App 最大的感受。
但如果你也像我一样，用目标编程的方式同时进行很多项目，你会烧非常多 token。像我过去 30 天消耗的 token，大概相当于 1 万美元，总共是 120 亿 token。但这是建立在我同时并行七八个目标的基础上。
我相信随着 AI 的发展，目标编程绝对是未来最重要的一种编程模式。
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如果你也在用“目标编程”，欢迎在评论区聊聊你的创造经验，怎么大快好省地让 AI 长时间工作，并且产出有效成果。
/ 作者：Maker Jackie
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