AI实战篇：我用AI做了个网页转换器，意外发现了新时代的生存法则

从一个具体问题开始

最近在刷网易新闻的时候，我遇到了一个挺有意思的现象。

打开网页，首先映入眼帘的是各种弹窗广告、导航栏、视频推荐、侧边栏链接...真正想看的新闻内容，反而被埋在这些信息噪音里。

这让我想起了一个问题：为什么现在的网页变得越来越复杂？

仔细想想，这背后其实有一个有趣的商业逻辑。网页的每一次点击、每一次停留，都在为平台创造价值。但作为用户，我们只是想安安静静地看个新闻而已。

这个矛盾让我产生了一个想法：能不能用AI来重新定义我们与网页内容交互的方式？

技术发展背后的模式思考

在AI出现之前，如果要解决这个问题，传统的思路大概是这样的：

1. 需求分析：用户想要干净的阅读体验

2. 技术方案：开发浏览器插件或网页转换器

3. 实现路径：解析HTML结构 → 提取内容 → 重新设计界面

4. 测试优化：兼容性、性能、用户体验

这个模式的核心是"如何实现"。工程师会花大量时间思考技术细节，比如用什么框架、如何优化性能、怎样保证兼容性等等。

但AI的出现，彻底改变了这个问题的解决模式。

传统开发模式的局限性

按照传统的开发模式，我们需要考虑这些技术细节：

1. HTML解析：如何识别和提取有效内容，过滤广告和导航

2. CSS重写：设计新的视觉风格，确保响应式布局

3. JavaScript实现：处理用户交互，管理状态转换

4. 兼容性处理：适配不同浏览器和设备

5. 性能优化：加载速度、内存占用、用户体验

这个过程可能需要几天时间，还需要多个技术角色的配合。但最关键的问题是，我们过于关注技术实现，而忽略了用户的真实需求。

AI带来的思维转变

用AI来解决这个问题时，我发现了一个有趣的现象。我不需要告诉AI具体的技术实现细节，只需要描述我想要的效果：

我的提示词是这样的：

请帮我创建一个网页风格转换器，能够：
1. 将任意网页转换为终端/命令行风格
2. 自动提取新闻的标题、时间、分类和摘要信息
3. 用类似终端的视觉效果展示内容
4. 只显示重点内容，不要对我的阅读造成干扰

AI给出的结果让我很惊喜：

• 完整的HTML转换器 ✓

• 终端风格视觉效果 ✓

• 智能内容提取 ✓

• 加载动画和交互 ✓

• 响应式适配 ✓

这不仅仅是效率的提升，更重要的是思维模式的转变。

实际应用效果

我用这个转换器测试了网易新闻科技频道，效果很有意思：

输入：标准的新闻门户网站，包含广告、导航、多媒体内容 输出：简洁的终端界面，只保留核心新闻信息

转换后的界面效果：

原本信息密集的网页，变成了结构清晰、重点突出的终端界面。这个转换过程让我思考了几个有趣的问题：

底层逻辑的变化模式

传统开发模式的特点：

• 技术导向：先考虑怎么实现，再考虑用户需求

• 线性思维：按部就班地解决每个技术环节

• 专业壁垒：需要掌握多种编程语言和框架

• 成本高昂：时间成本和人力成本都很高

AI辅助开发模式的特点：

• 需求导向：直接描述想要的效果，让AI选择最佳实现方式

• 整体思维：同时考虑界面、交互、性能等多个维度

• 降低门槛：不需要深入的技术细节，重点在于表达能力

• 快速迭代：几分钟内就能看到结果，快速调整优化

这不仅仅是工具的升级，而是解决问题方式的根本性转变。

功能扩展的有趣发现

在深入使用这个转换器的过程中，我发现了一些更有意思的应用场景。

从界面转换到数据提取

一个简单的思路转变：如果转换器的输出不是HTML，而是结构化数据，会发生什么？

JSON格式输出：

{
  "news": [
    {
      "title": "人工智能技术最新突破",
      "time": "2025-11-09 14:30",
      "category": "科技",
      "summary": "最新研究显示...",
      "content": "详细内容..."
    }
  ]
}

XML格式输出：

<news_data>
  <article id="1">
    <title>人工智能技术最新突破</title>
    <time>2025-11-09 14:30</time>
    <category>科技</category>
    <summary>最新研究显示...</summary>
  </article>
</news_data>

通过调整输出格式，同一个工具可以扮演不同的角色：

• 视觉转换器：改善用户体验

• 数据提取器：结构化信息处理

• 格式转换器：数据标准化

批量处理的架构思考

更进一步，如果我们要处理大规模的网页数据，应该如何设计整个流程？

我让AI设计了一个批量处理方案：

1. 分布式采集：多个节点并行获取网页内容

2. 智能解析：AI自动识别和提取关键信息

3. 数据清洗：去重、验证、标准化

4. 结构化存储：分类存储到数据库

5. 分析报告：自动生成统计和洞察

这个方案最有趣的地方是，整个架构的设计不是由人类工程师完成的，而是由AI根据需求描述自动生成的。

这让我意识到，AI时代的工作流程正在发生根本性的变化。

AI时代的新工作法则

通过这个转换器的开发过程，我总结出了一些AI时代工作的有趣规律：

1. 从"如何实现"到"想要什么"

传统的思维模式：

• "我该如何解析HTML？"

• "用什么CSS框架比较好？"

• "怎样优化JavaScript性能？"

AI时代的思维模式：

• "我希望用户看到什么样的界面？"

• "什么样的体验最符合用户需求？"

• "这个工具应该解决什么核心问题？"

这个转变的本质，是从技术思维转向用户思维。

2. AI作为思维放大器

AI最强大的地方，不是它会写代码，而是它能理解抽象的需求并转化为具体实现。

这意味着：

• 表达能力变得比技术能力更重要

• 问题定义比解决方案更有价值

• 创意思维比执行能力更稀缺

3. 提示词即产品设计

我发现，写提示词的过程，本质上就是在做产品设计。一个好的提示词需要：

• 清晰的需求描述：用户想要什么

• 明确的场景设定：在什么情况下使用

• 具体的约束条件：什么可以做，什么不能做

• 预期的效果描述：希望达到什么结果

这几乎就是一个完整的产品需求文档。

4. 拥抱智能的不确定性

AI的输出有时候会超出预期，这种"意外"往往带来新的可能性。与其追求完全可控的结果，不如学会利用AI的创造性。

对技术从业者的思考

现在的技术环境正在快速变化，单纯依赖传统技术栈的程序员确实面临挑战。

但这并不意味着技术变得不重要了，而是技术的价值重心在转移。

未来更有价值的能力：

• 系统思维能力：理解复杂系统的运作逻辑

• 跨界整合能力：组合不同工具解决实际问题

• 问题定义能力：准确识别和描述核心问题

• 创新思维能力：发现新的应用场景和可能

• 沟通协作能力：与AI和其他人有效合作

重要的不是你会多少种编程语言，而是你能解决多少实际问题。

对非技术从业者的启发

可能有人会觉得，我不是程序员，这些AI工具离我很远。

但实际上，AI正在重塑所有行业的工作方式。无论你从事什么行业，都可能遇到这样的情况：

• 内容创作者：可以用AI快速生成文章草稿或视频脚本

• 市场分析师：可以用AI处理大量数据，生成洞察报告

• 教育工作者：可以用AI设计个性化教学内容

• 设计师：可以用AI快速生成创意原型

• 管理者：可以用AI辅助决策分析和流程优化

AI不是技术人员的专利，而是每个人的效率放大器。

关于人机协作的深度思考

通过这个转换器的实践，我一直在思考一个根本问题：

当AI能够处理越来越多的技术任务时，人类的核心价值应该是什么？

我的观察是：

1. AI擅长优化已知的问题，但不擅长发现未知的问题

2. AI擅长执行明确的任务，但不擅长定义模糊的目标

3. AI擅长处理结构化数据，但不擅长理解复杂的情感和文化

4. AI擅长在给定约束下求解，但不擅长创造新的可能性

这意味着，人类的独特价值在于提出好问题、设定有意义的目标、理解复杂情境、以及创造新的价值。

技术工具与人的价值关系

写这个文章的目的，不是说技术不重要了。

恰恰相反，技术变得比以往任何时候都更重要。但是，技术的重要性正在从"掌握技术本身"转向"善用技术解决问题"。

就像汽车发明后，我们不是不再需要走路，而是可以用汽车去更远的地方，做更多的事情。

AI也是这样。它让我们能从繁琐的技术实现中解放出来，专注于更有创造性、更有价值的工作。

最后的思考

这个小小的网页转换器项目，让我看到了AI时代工作方式的一个缩影。

重要的不再是你会不会写代码，而是你能不能：

• 识别真实的问题

• 定义清晰的目标

• 设计合理的解决方案

• 与AI高效协作

• 创造独特的价值

技术工具在不断进化，但人类的核心价值——思考、创造、理解、连接——始终不变。

AI只是让我们能够更好地发挥这些核心能力而已。

现在我打算试试把这个转换器应用到更多场景，比如把电商网站转换成数据报表，或者把社交媒体转换成知识图谱。这些探索本身就很有意思。