Method

工具选择四问：普通人做 AI 项目前，先别急着自己写

用四个问题判断一个功能应该自研、借成熟工具、写胶水层，还是先用半自动方式验证。

方法解决什么问题

很多人做 AI 项目时，一遇到功能就想自己写，一看到新工具就想全装，最后项目越来越重。工具选择四问的作用，是在动手前先判断：这个功能到底该自己做、借成熟工具做、写胶水层，还是先半自动验证。

适合谁

有想法但不是专业程序员的人
正在用 ChatGPT / Codex 做项目的人
容易被新工具吸引的人
不确定该自研还是借工具的人
想减少无效开发时间的人

不适合谁

已经明确有成熟技术架构的专业团队
只想追工具热榜的人
还没有真实问题，只是在收集工具的人
希望 AI 直接替自己做所有判断的人

四个核心问题

这是核心壁垒吗？

先判断这个功能是否决定项目的独特价值。不是核心壁垒的部分，通常不值得投入大量时间从零实现。
有没有成熟工具 / 开源项目 / SaaS 可以借？

先寻找已经稳定解决基础问题的工具，再判断它是否满足当前场景。借工具不是偷懒，而是把时间留给真正需要自己判断的部分。
如果借工具，我们只需要写什么胶水层？

很多项目真正需要的只是数据导入、格式转换、页面入口或自动化脚本。把胶水层写小，后续替换工具和维护流程都会更容易。
先半自动，还是直接全自动？

真实需求还没验证时，半自动通常更快暴露问题。等流程稳定、重复次数足够多，再决定是否值得投入全自动。

一个真实场景示例

造物栈本身就是一次工具选择四问的实践。它需要的是一个可长期维护的内容站，而不是从零开发一套庞大的内容系统。

造物栈需要一个公开内容站。
没有从零编写 CMS，而是选择 Astro + Markdown 搭建内容底座。
Codex 负责建文件、改代码、运行构建和工程验收。
newtype-os 负责文章草稿、编辑和表达整理。
用户保留流程设计、方向判断、内容确认和最终验收。

最终得到的是一套由成熟工具、少量连接逻辑和人工判断组成的生产资料，而不是从零造出的重型系统。这里没有哪个工具单独解决全部问题，关键在于分工和取舍。

判断结果怎么落地

自研

只有直接构成核心壁垒，并且现有工具无法满足时，才值得长期投入。
借工具

成熟工具已经够用时，优先使用它解决基础能力，并保留退出方案。
写胶水层

用脚本、模板、流程或少量页面代码把现有工具串起来，不重写底层。
暂缓

问题、使用频率或收益还不清楚时，先不开发，避免提前制造维护负担。

常见错误

没想清楚问题就开始安装工具。
明明不是核心壁垒，却坚持从零开发。
以为全自动一定比半自动高级。
工具越接越多，项目越来越乱。
没有验收标准，只看工具是否酷。
用工具替代自己的判断。

可复制使用方式

写清楚要解决的问题。
判断是不是核心壁垒。
搜索成熟工具、开源项目或 SaaS。
写出最小胶水层。
先做半自动版本。
跑一次真实场景。
再决定是否全自动或自研。

这套方法在流程中的位置

你现在看到的是造物栈 AI 项目实战流程的第 1 步： 工具雷达四问。先判断要不要做、借不借工具、怎么借。

上一步 从这里开始

下一步 绿色 / 黄色 / 红色任务分级

这一步可直接使用的模板

下一步怎么用

拿一个你正准备做的功能，先用四问判断它应该自研、借工具、写胶水层还是暂缓。方向明确后，再进入任务分级。

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工具选择四问：普通人做 AI 项目前，先别急着自己写

方法解决什么问题

适合谁

不适合谁

四个核心问题

这是核心壁垒吗？

有没有成熟工具 / 开源项目 / SaaS 可以借？

如果借工具，我们只需要写什么胶水层？

先半自动，还是直接全自动？