掘金 人工智能 09月14日
用AI工具解决日常网络切换的烦恼
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文章分享了如何利用AI解决开发者在不同网络环境(如公司与家庭)之间手动切换网络设置的痛点。作者通过拆解手动操作流程,将其具体化为AI可理解的需求,并快速构建了最小可行产品(MVP)。随后,利用AI进行可视化界面、参数保存、状态查询等方面的迭代优化,最终开发出一款支持Windows系统代理、NPM/PNPM/Git代理以及DNS配置的代理管理工具。作者强调,AI的价值在于帮助用户“偷懒”,自动化重复性工作,从而将精力聚焦于更具创造性的任务,并鼓励读者从身边的小麻烦入手,尝试用AI解决实际问题。

💡 **痛点识别与AI应用契机**:文章指出,许多开发者在日常工作中面临频繁手动切换网络设置(如IP、DNS)的重复性劳动,这虽是“鸡毛蒜皮”却极易磨损效率。作者以此为切入点,决定利用AI解决这一痛点,强调AI的价值在于自动化解决生活和工作中的低效环节,而非仅限于处理“大事”。

🎯 **流程拆解与AI需求具体化**:为确保AI能准确理解需求,作者首先将手动切换网络的操作步骤(打开设置、选择适配器、填写IP/DNS信息或自动获取)细致拆解,形成清晰的“电脑”流程。随后,将这一流程进一步转化为AI可执行的任务,包括系统代理开关、NPM/PNPM/Git代理设置、HTTP代理切换以及可视化界面等具体需求。

🚀 **MVP构建与AI迭代优化**:基于清晰的需求,作者通过AI快速生成脚本实现核心功能,构建了最小可行产品(MVP),实现了从手动操作到自动化雏形的转变。在此基础上,继续利用AI优化,增加了可视化操作台、全局参数保存、状态查询等功能,并根据实际使用反馈(如DNS配置需求)进行了持续迭代,形成了一个验证、反馈、优化的闭环。

🧠 **“偷懒思维”与AI的价值重塑**:文章核心观点之一是AI的最佳用途是帮助用户“偷懒”,即自动化重复性劳动。作者鼓励读者将AI视为“虚拟同事”,在遇到重复性工作时,优先考虑是否能通过AI实现自动化或工具化。这种思维模式能显著节省时间,将精力集中于创造性工作,从而实现效率的根本性提升。

🛠️ **AI应用的实践路径**:为帮助读者实践,文章提供了具体路径:1. 识别日常烦琐的“小麻烦”;2. 将其拆解为清晰步骤;3. 利用AI快速构建MVP;4. 在实践中不断优化;5. 养成“偷懒思维”。作者强调AI并非遥不可及,而是触手可及的效率工具,关键在于落地实践。

用AI偷懒:我做了个一键切换网络的工具

前言

我们每天被各种AI新闻和黑话轰炸,收藏了无数“保姆级”教程,ChatGPT、Agent、Vibe Coding,听起来都很厉害。,但在实际工作和生活中,当遇到问题时,第一反应往往还是“撸起袖子自己干”。

为什么?

👉因为我们总觉得AI是用来干大事的,而我们遇到的,都是些“不值得”动用AI的鸡毛蒜皮。

👉但真正的效率提升,恰恰是从解决这些“鸡毛蒜皮”的重复性工作开始的。

今天,我想分享一个我的真实经历,如何用AI解决一个困扰我很久的小痛点,并把它做成了一个实用小工具。希望能给你一些启发,让你也能开始用AI为自己“偷懒”。


第一步:找到痛点

作为一名开发者,平时需要用到 Git、NPM、PNPM 等工具软件。于是,我每天的例行公事就是:

这个过程不复杂,但每天都要重复,就像鞋里的一粒沙,不致命,但极其磨人。于是我决定:能不能让 AI 帮我做一个工具,让我一键切换代理?

启发: 用AI之前,先学会观察生活和工作的低效环节,痛点越清晰,解决方案越有价值。


第二步:拆流程,把问题具体化

很多人用 AI 时容易掉进一个坑:直接丢给 AI 一个模糊需求,结果得到一堆无效答案。 我的做法是:先拆流程,让问题清晰可见。把“人脑”操作,翻译成“电脑”流程。

在寻求AI帮助之前,我们得先让AI明白我们想干什么。最好的方法,就是把我们自己手动操作的步骤,一步步拆解出来。

手动操作流程是这样的:

    打开“网络和Internet”设置。找到“以太网”或“WLAN”适配器。进入“属性”,找到“Internet协议版本4 (TCP/IPv4)”。场景A(公司):选择“使用下面的IP地址”,然后依次填入IP、子网掩码、默认网关和DNS服务器地址。场景B(家庭):选择“自动获得IP地址”和“自动获得DNS服务器地址”。点击“确定”保存。

很好,这个流程已经非常清晰了。接下来,我们就可以把这个“需求文档”交给AI了。

我把需求分成了 4 步:

    系统层面:能一键开启/关闭 Windows 代理NPM/PNPM:能快速设置和清除代理Git:能切换 HTTP 代理界面:最好有一个可视化的操作台,能看到当前状态

这样,AI 才能更精准地帮我写出对应代码。


第三步:快速做 MVP

在产品经理思维里,有个概念叫 MVP(最小可行产品) 。 我的第一个版本非常简单:

虽然简陋,但它让我 从完全依赖手工 → 有了自动化雏形。这就是 AI 的价值:能帮你快速起步,打破“空想”的阶段。


第四步:用 AI 迭代优化

有了 MVP 后,我继续用 AI 优化:

最终,我做出了一个 代理配置管理工具 v1.0

👇 截图如下:

工具做完了,就结束了吗?不。

一个工具的生命力在于它是否真的好用。

比如后续我发现由于家里网络问题,还会经常需要配置DNS地址。

于是,我继续把这些新需求丢给AI,让它在工具里增加了对“DNS”的支持。

这个过程,就是一个不断验证、反馈、迭代的闭环。我们不仅是工具的使用者,更是工具的“产品经理”和“测试工程师”。


第五步:学会“偷懒思维”

这个工具给我的最大启发是:

AI 最好用的地方,不是让你变更忙,而是帮你偷懒。

遇到重复的工作时,第一反应应该是:

如果你不会没关系,可以让AI帮你提供几种方案来进行选择,并且让AI帮你列出详细计划,久而久之,你会发现,AI 不只是工具,更是你团队里最靠谱的“虚拟同事”。


建议

如果你也想用 AI 解决实际问题,可以参考这个路径:

    找到你日常最烦的“小麻烦”拆解成清晰步骤(方便 AI 理解)先让 AI 帮你做 MVP(能用就行)在实践中不断优化养成“偷懒思维”,让 AI 替你重复劳动

你会发现,AI 不是遥不可及的黑科技,而是帮你节省时间、提高效率的利器。


结语

这个网络切换工具,可能为我每天节省了仅仅一两分钟。但它的意义远不止于此。

它改变了我的思维模式:

当再遇到重复性工作时,我的第一反应不再是“忍着做完”,而是“我能不能让AI帮我偷个懒?”

这种“偷懒”的习惯,会像滚雪球一样,不断为你节省时间,让你把精力聚焦在真正需要创造力的工作上。


从一个微小的痛点出发,通过拆解流程 -> AI生成MVP -> 产品思维迭代 -> 真实场景验证,我们不仅解决了一个实际问题,更重要的是,我们完成了一次真正的AI应用实践。

AI 的价值,不是炫技,而是真正落地到生活和工作。

希望这篇文章能让你放下对AI的焦虑。忘记那些复杂的概念,从你身边最烦人的那件小事开始,尝试让AI为你服务。

当你成功地让AI帮你“偷懒”一次,你就会发现一个充满无限可能的新世界。


你有什么一直想“偷懒”的重复性工作吗?欢迎在评论区分享,我们一起探讨如何让AI帮你解决!

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