嘿，我是 Axton！今天想和大家聊聊一个让我兴奋不已的经历：如何借助 ChatGPT 的强大能力，将一个创意火花迅速转化为一个最小可行产品 (MVP)，并由此开启你的在线生意，让网络赚钱不再是遥不可及的梦想。这不仅仅是一个技术演示，更是一次关于未来工作方式的探索。
一款由 AI 孕育的求职信生成器
故事的开端，是一款看似简单却蕴藏玄机的网站。 这个网站的功能非常直观：你输入自己的技能强项和心仪职位的工作要求，它便能调用 OpenAI 的 GPT 接口，为你量身打造一封专业的求职信。我亲自试了一下，整个过程流畅便捷，生成的求职信质量也相当不错，甚至可以直接下载为 Markdown 或文本文件。
然而，这款工具真正的”神奇”之处并非其功能本身，而是它的诞生过程。你可能很难相信，这个网站的大部分代码，竟然是由 ChatGPT 在短短七八分钟内完成的！从第一行代码的构思，到后续两个小错误的修正，AI 的效率着实令人惊叹。接下来，我将一步步揭示这个”魔法”是如何实现的。
AI 时代，创意变现的全新路径
这次演示的核心意义在于，它为我们揭示了在 AI 时代，如何以最低成本、最快速度将创意转化为可验证的产品。 过去，想要将一个关于人工智能的灵感付诸实践，你要么自己是编程高手，要么需要一位精通技术的小伙伴，这无疑拉高了创业的门槛。但现在，得益于 ChatGPT 以及像 OpenAI 这样的人工智能系统开放的 API 接口，普通人也能快速将想法变为现实。
如果你看过我上一期的视频，就会明白我为何执着于构建这个网站。这正是我对上期视频中提出的方法论的一次实证检验：即便你对前端编程不甚了解，在 ChatGPT 的协助下，利用 GPT 的开放 API，也能迅速搭建起一个 AI 应用。坦白说，我本人对前端技术知之甚少，仅略懂一点 Python，而这个项目所涉及的技术栈，几乎都是我在半天内速成的。
与 ChatGPT 协作：七分钟的编码奇迹
我的第一步是向 ChatGPT 发出一个明确的指令 (prompt)，要求它使用 OpenAI API 和 Streamlit 库创建一个简单的 Web 应用程序。 我详细描述了用户交互流程：用户输入个人资料和工作描述，选择输出摘要的字数和语气，最终生成求职信并能下载到本地。这里提到的 Streamlit，一天前我还对它一无所知，但正如我常说的，不必被不懂的名词吓倒，抓住核心启发更为重要。
最初的指令：让 ChatGPT 担当主力程序员
ChatGPT 迅速响应，首先清晰地列出了安装步骤和环境配置指南，然后便开始生成完整的代码。它甚至贴心地附上了代码解释，并提醒我需要填入自己的 OpenAI API Key。扫一眼代码，我发现一个小问题：API 密钥被直接硬编码在源代码中。这显然不是安全的做法，尤其考虑到我未来可能开源这个项目。
代码的迭代与优化：与 AI 的高效协作
于是，我将这个问题反馈给 ChatGPT，请求它进行修改。它非常谦虚地接受了建议，并迅速给出了优化方案。我将修改后的代码复制到编辑器中，主要的工作便是将其中一些英文提示翻译成中文，以便更符合国内用户的使用习惯。
完成这些微调后，我先在本地运行程序进行测试。果不其然，第一次运行通常不会一帆风顺。主要的错误集中在一些配置问题上，以及 ChatGPT 自动生成的代码中使用了一个较旧的 GPT 模块 Davinci 2，而我们应该使用效果天差地别的 Davinci 3 版本。经过一番调试，点击”生成求职信”按钮，等待几十秒后，求职信终于成功生成！
从本地到云端：让 AI 应用走向世界
本地成功运行只是第一步，要让这个 AI 应用真正服务于大众，我们还需要将它部署到互联网上。 这一步，ChatGPT 能提供的帮助就相对有限了。我知道大家对过于细节的技术过程可能不感兴趣，所以这里我会快速带过。
整个部署过程主要依赖两个关键点：首先，将代码上传到 GitHub；其次，在一个名为 Streamlit 的网站上，我们可以直接发布应用。完成这两步，我们的 AI 求职信生成器就正式上线了！虽然 ChatGPT 在编码阶段展现了惊人的效率，但我也不得不承认，为了寻找合适的快速发布方案、阅读 Streamlit 的帮助文档以及解决部署过程中的一些新手问题，我还是花费了大半天的时间。
完整视频请点击观看：
https://youtu.be/UOOAU6kGZm8
创意枯竭？AI 项目的灵感宝库
你可能会想，ChatGPT 辅助建站固然强大，但我没有好的创意怎么办？这点不必担心。我发现了一个堪称 ChatGPT 创业灵感宝库的网站——GPT3Demo。 这个网站号称收集了超过五百个与 OpenAI ChatGPT 相关的应用程序。
虽然它看起来像是一个新上线的平台，但我上期视频中提到的那个能写 proposal 的应用，就是在这里发现的。GPT3Demo 的最大价值在于，它能让我们看到别人都在用 ChatGPT 做些什么。即便我们自己暂时缺乏灵感，多看看别人的成功案例，也总能碰撞出新的火花。
成本考量：OpenAI API 的定价与免费额度
需要注意的是，虽然我们的网站已经部署到公网，但目前并不能完全开放给大家免费使用，因为 OpenAI 的 GPT 服务是收费的。 我们可以一起了解下它的价格体系，以及如何获取 OpenAI API Key。登录 OpenAI 网站后，在个人账户页面可以找到价格详情。
以语言模型 GPT 为例，它有多个模块型号，从最便宜的 Ada 到效果最好也最贵的 Davinci。Davinci 的价格大约是每 1000 个 token (你可以近似理解为单词，官方解释是 1000 tokens 约等于 750 个英文单词) 收费 0.02 美元。如果是首次注册的用户，OpenAI 会提供 18 美元的免费额度，有效期三个月，这足够生成不少文字了。虽然两分钱看似不多，但我这几天为了制作视频和测试，已经花费了将近 1 美元。因此，我暂时无法承担完全开放给大家使用的成本。当然，如果你对这个项目感兴趣并愿意投资，也欢迎联系我 (开个玩笑！)。不过，如果你真的想体验一下，可以通过我博客的链接注册，如果感兴趣的人多，我会考虑完善它并择机开放。
全局性核心要点总结
回顾整个过程，有几点核心体会值得分享。首先，ChatGPT 极大地降低了技术门槛，使得快速原型验证成为可能，让更多拥有创意但缺乏编程背景的人也能参与到 AI 应用的开发中。其次，与 AI 协作并非一蹴而就，有效的提问 (prompt engineering) 和迭代优化是成功的关键。再者，虽然 AI 能完成大部分编码工作，但部署、学习新技术栈以及解决特定问题仍需人类投入时间和精力。最后，创意和商业模式的探索同样重要，利用现有资源如 GPT3Demo 寻找灵感，并考虑实际运营成本，是项目能否持续发展的关键。
独特深度洞见
这次实践让我深刻体会到，AI 正在重塑我们创造价值的方式。它不仅仅是一个工具，更像是一个能力倍增器和创意催化剂。未来，成功的关键可能不再仅仅是掌握某种特定的编程语言或技术，而是拥有快速学习、整合资源、并与 AI 高效协作的能力。我们正从”编码者”转变为”AI 指挥家”和”创意架构师”，这无疑为个人发展和商业创新打开了全新的想象空间。
