春节2天，我Vibe Coding了2个品牌工具
首发：百闻不如怡见
春节收尾2天，我人生第一次用 AI 写了两个小软件：
1个是“用户评论爬虫”，可一键爬一些海外品牌的用户真实评论、评分等数据；
1个是“品牌规范转译器”，帮助 AI/Agent更好理解你的品牌识别规范；
AI 做产品时，我基本全程“nb”......做完不敢说60分及格吧，但的确能用，结果我个人满意。
其实关注 AI 圈很久了，每天看到那些不明觉厉的概念、“每秒”都在飞速更新的技术、茧房造成的信息过度涌入......
作为一个 brand marketer 我也 fomo （怕没跟上）很久了….这次算初窥一点门径。
下面，先讲讲历程，再讲讲感悟：
1.0 Vibe Coding 入坑历程：
1.行动初衷：
起初是因为一直心心念念想用一下Claude，但众所周知，它家障碍很多。
tw 刷到一个信息，说 Google antigravity 能免费用 Claude，于是我就果断入坑下了这软件。
看界面就被震惊了，原来是给码农写程序用的…完全不知道咋整。
但硬着头皮，干脆我也 vibe coding一下。
2.进新手村：
学一个东西最好的方式就是直接做 —— AI、编程、设计这些都是这样。
我找了个 G 家官方教程，一步步熟悉界面，然后100%复制模仿做了个「航班查询器」demo；
这里我初步见识到了“antigravity”这类工具的价值：它们是被调教好的工程师：懂代码也懂 UI，是 PM 也是copywriter......
比如当你把一堆自然语言需求提给它后，它首先会做 PM，然后指挥不同工具、程序自己一步步构建，最后做检查；比如爬虫工具的开发，AI就帮我把它拆成了五个阶段：
所以新手不用怕，AI 工具的优势就是：新手村里的教学 NPC非常强大！
搞清楚了界面、术语、各种按钮后，接下来我才回到自己真正的需求。
3.服务自身需求：
我们服务出海品牌策略要了解海外用户，其中一个重要途径是海外的商品/服务评论。
举个例子，Trustpilot.com 是个用户点评渠道，是一个重要的品牌 VOC 洞察来源。VOC第一步就是抓数据。这其实不难，但对于不懂技术的我而言，还是得花点小钱买爬虫服务。
那能不能自己做个爬虫工具解决呢？于是我把我的需求，用自然语言发给了 AI：
我的第一条 vibe coding需求
我心里想的交付大概是：
输入一个品牌的 Trustpilot 页面链接
自动抓取所有评论，包括：评论ID、发布人、地点、评分、评论内容、发布时间、体验时间等9个字段
导出为 Excel 文件
最重要的：要有简易图形界面，不需要写代码命令就能用
自然语言下需求后，anti 开始施工，其实很快就做好了，像模像样：
结果是......当然不能用！
4.改Bug：
小 bug 有很多，不过跟它提要求就可以解决。
但很快，我遇到了一个巨大的 Bug：Trustpilot这个网站有一定反爬设计，抓取到1000条左右，必然要求登录账户。
这步ai 试错很久，嘴也很甜，反复弄了 n 个方案 —— 但最终没搞定......最后的解决办法还是让它悬挂等待，让我来登录账号。
好在这关过了，整个软件就能流畅运行了。
这差不多就是第一个工具。纯粹是我个人的特定需求，也只能爬这一个网站。
不过，自动化（automation）的魔力已经出来了。
5.新灵感，AI 品牌规范：
这过程中正好刷到一个 Claude 的品牌规范，被封装为一个 skill.md（大白话就是一堆提示词，让 ai 按规矩执行流程）。
这启发了我一个 idea：
品牌咨询的核心产物之一是“品牌规范手册”， 目的是保证品牌全触点产出的“内容一致性”。
而其中“品牌视觉规范 brand visual guideline”相对标准，其实是每个品牌内容产出“理论上”要严格遵循的东西 —— AI内容也不例外。
传统品牌手册
所以，如果我能把品牌视觉规范手册"编译"成一套AI能准确、高效理解的指令呢？
也就是说：
做个工具，让 AI从品牌规范.pdf 中提取核心规则，然后翻译成AI Agent能直接执行的代码化指令。进而让 AI 产出更符合品牌规范的海报、PPT、视频等物料！
markdown 格式品牌规范
其实懂的朋友会笑了，这不就是前面 Claude 那个 skill 做的事情么？
没错，所以我不觉得这事儿是什么创新，也一点不复杂。
但可能大部分企业（以及一线内容执行小朋友）还没有这么做、这么考虑。
那它可能就是一个有价值的事儿。
6.产品封装：
说“产品”夸张了，不过这次做了一个 HTML 的界面，目的是希望不止我能用，大家也能用。
配合 AI我们做了这个产品本身的命名：Brand2Agent。就是“品牌到智能体”的意思；
初步和 ai 脑暴了一个口号：Decode your brand identity（解码品牌规范，让 AI 更懂品牌）
其他的 UI 界面设计我直接让他参考 Google 首页，所以出来就是这个样子；
目前还没上线，想用的朋友欢迎私信
7.收尾实测：
说起来这个工具非常简单，你上传已经做好的“Brand visual guide”，我们把它转译成 markdown 格式的指令，包括颜色、字体、Logo用法、do&donts，然后下载保存。
但bug在于，会不会你直接上传 brand guide.pdf 就可以确保内容一致性了？如果是这样，这个小产品也没用了。
我分别用 ChatGPT、Manus、Gemini 直接测试了一下：
以相同的一个产品海报需求 prompt，输入2个品牌的传统 VI 手册 vs 输入 markdown 格式的指令，看看产出效果。
web大模型出图实测
上左图为直接参考 Google VI 规范.pdf 的产出，右图则是参考 markdown 指令的情况。
还有其他几个 demo 我就不放了...基本上都是参考 markdown 指令效果略好一些。
也就是是，大部分情况下：markdown 语言更能保证VI 规范得以遵循。
这点，起码日常用 AI 的品牌同学已经可以用起来了。
实际上，这个产品我还没有仔细去调整“如何抓 VI 规范”的细节：比如完全可以把颜色、字体之外的一些要求更细的提取出来，设置一个规范。
甚至，可以把 verbal（话语）层面的策略规范也提取出来？
不过可以后面再迭代。
8.时间花费：
整个过程，除去上手时间。从下 brief ，到2个工具基本可用，大概总计我花了不超过10个小时；
而我写一篇文章的时间，平均要10个小时～20个小时。
电脑：Mac Air
工具：antigravity
模型：gemini3.1pro + Claude opus4.6
2.0 做完，聊聊感悟：
1. AI 在渐进中突破
先说一个“工具层”体感吧：
其实春节我还捣鼓了一会儿国产openclaw，再加上 antigravity，只能说 —— 嗯，AI 的确让小白可以解决之前完全不敢想的任务。但，这其实也没啥神奇的。
AI 实际上在帮我们把事情“自动化”，而自动化，其实也就是一个“知识包”叠加另外一个“知识包”，一个工作流叠另一个工作流，然后无限往后叠加的过程。
我看了一个视频解读那些让人焦虑的新概念：agent/mcp/skill/clawbot......博主的观点是：这些全都是已经有的东西，增加一丢丢新想法。
其实，是新术语，让人觉得“不明觉厉”。
不过这么讲，“好产品”也实际上就是上一个普通产品+一个好一点的外衣，或者一个新的规则、一个新的使用场景......未必是本质技术突破。
换句话说，一切都是套壳。
比如 notebookLLM 很好用，其实就是gemini套壳+限制信息源引用的规范
我用的这个 antigravity，实际上他也就是 gemini 套壳 + 开发人员的版本迭代打磨出来的。
这也没什么问题。AI 是逐渐变得这么厉害的，过去的蒸汽革命、电力革命、网络革命历程并无二致。
所有质变，实际上就是那个最后一次量变么。
2. AI工具是放大器
虽然几个小时就做出了这2个工具，但我知道：
这些在真正的 Coder 面前都不值一提。可能他们看到这些代码、看到几百 MB 甚至几个 GB 的空间占用，会笑掉大牙。（PS.我没有看过任何一行代码的具体内容）
实际上高级的码农不会死，而且会活得更好，越高级的（意味着越有深入的品味、广度的领域交叉和系统构建的能力），越受益。
人工智能的上限还是人。
这里的人，要变身超级人类，赫拉利说的神人。其实神人（神仙）一直都有哈，每个时代所借助的势能、工具不一样罢了。
普通人用 AI 会获得普通杠杆，神人用 AI 会获得神人杠杆。
我一直认为：你是50分，AI 最多帮你提升50分；你是100分，AI 最多帮你提升100分，且后者的上升斜率会更大。
这也引发推论一条：
AI 推动平权么？某种程度上有，但分权的概率更大！因为知道、想要平权、能够被平权的人都没那么多。
迈出第一步是很难很难的......而且对于更多人，这个第一步之前还有 n 个第一步（第一次梯子/第一次付费/第一次下载）...
创造者/行动者/主动学习者还是稀少的。
3.重要的是“需求质量”
Naval 前两天一个采访里提到：
AI 缺乏自己的欲望、情感、生存本能和主动性。
是的，我完全同意。我前段时间这么写：
大多数人的需求质量都不高，以至于不用浪费时间折腾复杂 AI 工具。这是个现实：
其实目前 AI 行业带来的最大问题就是，真正的需求。既是每一个开发者开发质量的问题，也是最终如何为终端消费者创造价值。
消费型需求，对 AI 的调用能力和 token 消耗可能真的不大。创造型需求才是目前的主力。但你到底要创作什么呢？
你的brief 是什么呢？它值不值得被“生产出来”？
需求质量，实际上其实就是我们说的“策略”。决定于：
你要什么？能要什么？要多少？怎么算够？真的有益么？
你比如说，企业创始人就是一个最大的需求发出者（和洞察者），他驱动了企业机器、人力杠杆为他创造产品服务，最终解他的顾客需求；
你比如说，一个优秀的技术人员，现在反而要学习叙事的力量，学习创意生成、学习写作、学习内容....这样才能跨领域让自己的产品更好的生长；
在信息茧房和信息过载的时代，我们要小心的：保护动机、保护眼球、保护欲望。
从这个角度上，AI 其实对人没有半点替代可能。生存和繁衍才是目的，人最终只会被人吸引。
4.警惕让渡思考权
这个不用多说，用了的人都知道：
警惕 builder 这个概念带来的爽感（只是取悦自己）；
警惕沉浸在多线程处理中的爽感（不聚焦）；
警惕自己处在所谓的“AI 浪潮前1%”带来的爽感（没关注真实需求）；
5.从现在开始“用”起来
我们不知道“品牌生意”、“品牌营销”甚至“商业”本身会被 AI 怎样重塑，但我知道它们一定会造成不小的影响。
我这次实验，算是一种“品牌+AI” 两个领域的小结合：
它让我开始明白，AI至少可以作为一种基础设施。帮我们搭建数据采集工具、帮我们标准化品牌触点和内容规范、帮我们把部分重复性的工作自动化。
过去，我们品牌咨询公司主要使用 AI 的用法是：调研、思考、转译。
未来，或许品牌咨询/品牌营销人，也需要（简单到足够有能力）利用 AI 开发、专属定制自己所需要的工具？因为成本可能无限接近于0。
推论是，重要的事情有两项：
1.进行一部分实践尝试，继续把 AI 用起来，解决真实问题。
2.回到 branding、marketing 的本质和真实客户项目中去，养好自己的心力、经历、品味、判断力。
我让AI写了vibe coding指南，公众号回复【AI教程】自行领取。
写在最后
AI 对品牌人、营销人必然会造成冲击。
一方面，我们要拥抱它，另外一方面，关注我们自己手上的事情/需求/挑战，用它们积累只属于人类的“真实世界模型”。
不要停歇，不要停歇。
作者公众号：百闻不如怡见（ID：thinkyourthoughts)
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