一、 困境：技术人的副业“通病”
数年来我一直在工作之余兼职做些副业，去年收入四五万算是不错的成绩。但今年至今这项收入却尴尬的为零。
做过的副业主要是朋友介绍的或是网上接的软件开发单子，但我真正希望的是做几个“小而美”产品，可复制，可自动化运行，平时无需耗费太多精力，不管多少能带来持续的带来睡后收入。
然而，这个想法始终没有实现，复盘原因主要是卡在两个地方：
1.“做什么？没有方向”。
尽管工作中产品设计、前端、后端、AI、Ops我都做过，技术栈看似全能，但面对做什么产品时却一片空白。想法很多，但每一个冒出来的点子都会又被内心否决：“这个太简单了”、“那个早有竞品”、“这个即便做出来也无法与专业公司竞争”……有时候好不容易下定决心先做一款产品的时候就又很快会遇到下面的问题。
2.“没时间”。
这或许是所有职场人的共同难题，白天的工作已然耗尽心神，晚上下班后要先陪孩子，最后剩给自己的时间满打满算也只有2个小时，想认真开发一个产品动辄几十小时起步，想用这碎片化的时间去完成难度可想而知。每天的产出像挤牙膏，进度缓慢，激情很快就被磨灭，试过的几个产品都半途而废。

二、 尝试：AI编程工具带来的新思路
一边是对职场主业的不满，一边是对副业毫无起色的不甘，内部的挣扎陷入了僵局。现在，AI编程工具和大模型工作流的出现和日益成熟让我看到了一点转机的希望，我决定先拿一个小产品做下实验。
实验计划非常简单：
1.方向选择：既然不知道做什么，那就先做一款能帮我“发现做什么”的工具，从GitHub Trending和Product Hunt这两个创新发源地获取灵感。
2.工具选择：我选择了口碑不错且注册相对简单的Cursor作为编程工具。
3.产品形态：每日自动抓取GitHub 热门项目和 Product Hunt 热门产品，翻译成中文，生成Markdown，并通过MkDocs构建成一个静态文档网站。这样每天只需打开一个网站，就能高效获取已处理好的信息。

三、 实践：人类工程师和AI助手的结对编程
先说结论：效果超出了我的预期。 这个原本可能需要我20~30小时开发和调试的项目，最终用了2个晚上，约5个小时就完全实现并部署上线了。
整个过程并非完全一帆风顺，过程中我记录的几个问题:
1.我原本设想用Langchain和MCP实现，但把需求输入后，Cursor基于它的知识库，直接生成了使用bs4（BeautifulSoup）抓取GitHub的代码。由于代码可以直接跑通，我就没有去纠正它。
2.在抓取Product Hunt时遇到了麻烦，Cursor生成的代码调整了三四次都无法正常工作，最后我在网上找了一段可工作的代码贴给它让它参考这段代码调整后可以正常抓取。AI不是万能的，但它是一个强大的“搜索引擎+代码理解+重构工具”，你需要学会如何向它下达指令。
3.在构建MkDocs站点结构时，AI给出的初始方案并不符合我的预期。这时，我没有让它盲目尝试，而是我一边看着MkDocs官方文档，一边明确地告诉它每一步该如何调整。在这里，我扮演的是“指挥者”的角色，AI则是高效的“执行工程师”。
4.最后，让我比较省心的是AI理解整体项目代码和生成文档的能力。我只需简单说明，它就能快速产出结构清晰、内容详尽的README文档，节省了大量繁琐耗时的工作。

最终成果：

演示网站：https://www.readeasy.net/
开源代码：https://github.com/zdz72113/DayHot

四、 启示与下一步行动
这次实验带给我的最大收获，并非是一个能自动运行的网站，而是亲手验证了在AI的辅助下，个人开发者完全有能力以极高的效率，把因“时间不足”而无法实现的想法转化为现实。
当然，这只是破局的上半场，AI并没有改变“从想法到产品”的本质，它只是改变了其中“构建”环节的成本曲线。
因此，下一步想法也非常清洗：
1.持续利用这套高效的工作流，以极低的成本去大量尝试和验证那些闪过脑海的“不完美”想法。就像用高速打印机打草稿，不怕失败，快速试错。
2.我也希望借这篇文章抛砖引玉，真诚地邀请对“第二职业”同样感到困惑或探索有所心得的朋友，能够一起分享故事、尝试，或是掉过的坑。一个人的视野总是有限，但一群人的碰撞，或许就能点亮彼此前行的路。