入门AI PM——实践篇：AI应用部署上线，选择最快路径，避开那些不必要的坑

在上一篇《实践篇》中，我分享了如何从零开始，用「Vibe Coding」的方式搭建我的第一个 AI 应用——PRD For AI。当我在自己电脑上看着应用跑起来的那一刻，这种兴奋感是难以言喻的。

但这时它还只是一个活跃在我本地电脑上的一个小玩具。我想让朋友们体验，想把它真正发布出去，这又该怎么做呢？从一个本地运行的「玩具」，到一个任何人都可以通过链接访问的「云端产品」，这中间的距离，就是部署上线。

这最后的一公里路，看似简单，却布满了各种意想不到的「坑」。这篇文章，就是我踩坑之后，总结出的「AI 产品上线避坑地图」。希望能为你撑一把伞，让你在落地 AI 产品的路上，走得更快、更稳。

理清架构蓝图

动手部署前，我们必须再次理清前端、后端、数据库和我们 AI「大脑」（Dify）之间的关系。

（1）前端：负责用户界面和用户体验

• 展示所有用户能看到和交互的界面。
• 捕捉用户的交互，把用户的指令清晰地发给后端。
• 接受后端返回的数据，渲染成友好的格式。

重点：前端不应直接调用 Dify 的 API，所有 API 密钥必须放在后端。

（2）后端：业务逻辑核心和安全网关

• 处理业务逻辑：实现注册、登录、权限管理、数据处理等非 AI 核心功能。
• 充当「桥梁」：接收来自前端的请求，代表前端去调用 Dify 的 API。
• API 安全：安全地存储和管理各种 API 密钥。
• 与数据库交互：负责所有对数据库的读写操作。

后端就是整个项目运行的工程支柱，负责系统的稳定性和可靠性。

（3）数据库：数据持久化存储中心

负责持久化存储所有关键信息，比如用户信息、对话历史等。

（4）Dify：AI 工作流引擎

通过 Prompt 工程、RAG、工具调用等方式（上下文工程），精心编排出 AI 的核心工作流，并将其打包成一个标准的 API，供后端调用。

理解了这张蓝图，下面就让我们来揭晓这个最快 MVP 上线路径。

最快 MVP 上线路径

在 AI 时代，最宝贵的资源是时间和认知。对于 AI PM，快速验证想法、获得用户反馈，形成产品闭环，比追求一个完美的架构重要得多。

下面通过我的「血泪史」和与训练营其他同学的交流，总结出了一个最快 MVP 上线路径：

Dify 搭建工作流
  -> Lovable 生成前端页面（产品官网 + 对话页面 + 登录页面）
  -> 直接使用 Supabase 作为后端
  -> 连通 Dify 和前端

这样数据流会变得更加精简：

用户（前端） <=> Supabase（认证、Edge Function、数据库） <=> Dify

• 前端：Lovable 分配地址，无需自己部署。
• 后端和数据库：无需额外部署，一并托管在 Supabase。
• 自带用户系统：注册、登录、第三方授权，Supabase 都内置好了。

这是一条「小步快跑，快速迭代」的精益产品路线，可以用极低的时间成本，将想法变为现实，去市场上获取最真实的反馈。这不仅是 AI 产品经理的必备技能，也是传统互联网产品经理应有的能力。

一个 MVP 至少要包含：产品官网，讲清产品用途，用于后续宣传和招募内测用户；登录页面，记录用户数据，方便后台查看和邮件联系内测用户、获得反馈。麻雀虽小，五脏俱全。

传统部署路径避坑 tips

适用场景：

• 产品通过了 MVP 验证，准备长期运营，需要更强的定制性和扩展性。
• 希望深入理解软件工程的全貌，为未来管理更复杂的项目打下基础。

根据我的踩坑经验，以及和研发同学的交流，提供了以下几个建议，希望帮助你少走弯路。

1. 前后端文件分离

前端页面写好之后，转到 Claude Code / Cursor 进行本地开发。在写后端之前你就告诉它，把前端和后端的代码放在两个独立的文件夹里，项目架构类似：

your_project_name/
├── frontend/                 # 前端项目
│   ├── src/
│   ├── public/
│   ├── package.json
│   ├── vite.config.ts
│   ├── tailwind.config.ts
│   └── README.md
├── backend/                  # 后端项目
│   ├── main.py
│   ├── db_mysql.py
│   ├── auth.py
│   ├── requirements.txt
│   ├── start.py
│   ├── .env
│   └── README.md
└── README.md                 # 总项目说明

这不仅仅是为了整洁，更是为之后的部署减少难题。

2. 优先使用 Supabase

传统的后端开发意味着你要自己处理用户认证、数据库配置、编写大量业务逻辑接口。而 Supabase 作为后端即服务（Backend-as-a-Service）平台，几乎帮你搞定了一切。

一开始就可以告诉 Claude Code / Cursor 使用 Supabase 进行本地开发，基本 80% 的后端服务都能实现。确实无法实现的，再让它帮助写自定义后端代码，然后再单独部署自定义后端。

3. 本地先行，云端同步

在把任何东西部署到云端之前，确保它在你的本地电脑上能完美运行。尤其是数据库。先在本地完成所有数据表结构的设计、字段的增删改逻辑等，因为在本地，Cursor 可以很方便地帮你生成代码、连接、测试。当本地数据模型稳定后，再推送云端，将本地的结构迁移上去。一旦上了云，调试的难度和成本会直线上升。

4. 一定要使用 git，它是唯一后悔药

在写下第一行代码之前，就要初始化 git，提交 GitHub 仓库，并定时提交修改，保存为固定版本。它是代码的安全网，让你敢于尝试、敢于犯错，因为你永远可以回到上一个正常的版本。

AI PM 的新工作范式

对于 AI PM，亲手将一个 AI 产品从 0 到 1 上线，带给你的远不止是技术上的成就感，更是一种全新的产品思维范式——「两周 MVP 冲刺」。

有一个产品想法
  -> 马上搭建 Dify 工作流（大脑）
  -> 用 Vibe Coding 快速搭建前后端（身体）
  -> 连通 API（神经）
  -> 形成一个可用的产品 MVP

拿着这个 MVP，你就可以立刻去招募内测用户，获得最真实的用户反馈，来验证和迭代你的产品想法。这大大缩短了从「想法」到「价值验证」的周期，让你能够高效训练自己的 AI 战略素养。

一旦产品被验证可行，研发团队就可以介入进行专业开发。而你，作为 AI PM，则可以回归评测，聚焦于优化产品的「大脑」——Prompt、RAG、工具使用等，真正形成「开发-评测-迭代」的飞轮。

结尾

未来，我会在「入门系列文章」中继续探讨战略素养篇和基础知识篇。成为 AI PM，终究还是要回归对市场、用户和 AI 本身的深刻理解。

而我的那个小应用 PRD For AI 也在这个过程中不断进化。我希望它未来能帮你更好地规划你的产品蓝图（Product Roadmap），将你的想法，更结构化地变成一个可执行的应用搭建流程。

最后，我想说，在写这篇文章的过程中，我才真正理解张老师让我们亲手上线一个 AI 产品的深意。