AI编程,如何帮客户解决“卖多少货”的难题?
作者：微信文章我是从上世纪90年代开始编程，接触互联网的时候，还是用猫。（暴露年龄了）
那时候，我最喜欢的事情，就是在电脑前一行一行地敲代码，看着屏幕上跑出结果。
只是进入管理层之后，写代码的机会越来越少。
更多时候，我是那个看懂技术方案的人，却很少再去亲自动手。
直到最近，一位客户老板找我聊起一个需求，让我重新拿起了“编程的键盘”。
而让我震撼的，是——编程的方式，已经被 AI 完全改写了。
一、客户的难题：到底该卖多少货？
客户老板问我：
“我们想做一套销售预测系统，有供应商给了报价，要 20 万。你觉得值吗？”
我反问他：“你最想解决的问题是什么？”
他说：
过去靠经验，常常不是缺货就是压货；
管理层最关心的，是下个月到底该准备多少货；
数据有，但零散在 ERP 和 Excel 里，没人会整理。
一句话总结：
他们要的不是花哨的系统，而是一个靠谱的预测结果。
二、AI编程：和十年前完全不一样
过去的我，如果要上手做预测，可能要：
先自己搭建开发环境；
配置各种依赖库；
写一堆代码去读 Excel、清洗数据、训练模型；
遇到报错还要自己 debug。
但这一次，我体验到的完全不同。
像一个耐心的助教，手把手告诉我怎么在新电脑上搭环境、安装依赖；
更像一位结对编程的搭档，我只需要用文字描述业务需求，它就能写出初始代码；
出现报错？AI 还能一步一步告诉我修改哪一行，甚至直接给出修复版本。
整个过程，不再是“我一个人苦哈哈敲代码”，而是“我和 AI 一起对话，把业务逻辑变成代码”。
这种感觉，真的让我重新找回了当年写代码的乐趣。
三、我们如何推进
项目开始时，客户团队其实很怀疑：
“AI 真能做出比 20 万系统更靠谱的预测吗？”
我告诉他们：
我们不追求一开始就“大而全”；
先把数据拿出来，做一个轻量级模型跑跑看；
如果准确率够用，每周能自动出报表，那就说明方向对。
于是我们约定：
客户提供最近两年的销售数据；
我用 AI 来写代码，整理数据、训练模型；
第一版结果出来后，再和他们一起验证。
第一次跑出来的预测，虽然还不完美，但已经比他们“拍脑袋”的经验好太多。
客户管理层第一次看到报表时说：
“这比我随便估的靠谱多了！”
四、我最大的感触
这次经历，让我特别有感触：
AI 改变了编程的方式
我不再需要手写每一行代码，而是和 AI 对话，它帮我写、帮我 debug。
编程从“写”变成了“描述问题 + 检查结果”。
AI 拉近了人与编程的距离
对会编程的人，它是得力助手；
对不会编程的人，它可以是手把手的教练。
真正的价值在于解决问题
客户要的不是“高大上的 AI”，而是一个能告诉他“下个月卖多少货”的数字。
AI 编程帮我们以更低的成本、更快的速度，做到了这一点。
（顺手截了个AI在干活的屏，完全不用自己动手的，在编程的过程顺带写了篇公众号）
五、写在最后
作为一个从小写代码的人，我原以为自己对编程的理解已经很深。
但这次亲身体验 AI 编程，我才意识到：
时代真的变了。
未来的编程，不是比谁代码写得多，而是比谁会提问题、会引导 AI 产出结果。
下篇文章，我会和大家聊聊数据在 AI 编程里的作用——为什么说 90% 的工作其实是清洗数据。
✈️ 积分先生点评
AI 编程不是玄学，也不是噱头。
它的意义在于，让更多人用得起编程，让企业少走弯路，让客户的问题得到更实在的解决。
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