别急着说自己做不了
半个月前，我的领导来找我，说希望在我们的某款产品里做一个功能：用户和大模型对话时，右边能同步生成一份 Word 文档。不是等模型全部写完再下载，也不是先生成 Markdown，再套个 Word 的壳，而是标题、正文、列表、表格和分页都能实时出现在编辑器里，最后还能保存成真正的 Word 文件。
我在脑子里过了一遍，觉得能做，就把思路整理清楚，让团队里的小朋友去跟开发团队沟通。
两周过去，得到的反馈是这个需求有各种问题。流式内容不好处理，Word 格式复杂，编辑器选型麻烦，大模型输出不稳定，导出也可能有兼容性问题。
这些问题都是真的，我并不觉得开发是在胡说。让我不舒服的是，两周之后交付回来的还是一串问题，没有原型，没有验证，也没有一句明确的边界判断。哪些确实做不了，哪些只是暂时没找到办法，哪些换个方案就能绕过去，全都混在了一起。
今天晚上我干脆自己试了一遍。
我先找了适合闭源商用的开源方案，用 MIT 协议的 Tiptap、ProseMirror 和 docx.js 搭编辑器和 Word 导出。模型不直接生成 Markdown，而是输出一行行结构化操作，告诉编辑器这里是标题、这里是段落、这里插入表格。内容到了就写进页面，最后再把编辑器里的文档结构打包成标准的 DOCX。
中间当然也遇到了问题。最开始的方案对闭源商用不够友好，那就换。自定义模型等待时间太长，不知道到底在做什么，那就把请求、连接、首段输出、推理内容、正文内容和 Word 操作分别追踪出来。用户希望不用部署，也不想运行命令，那就把依赖、样式和代码全部塞进一个 HTML，双击就能打开。
最后它确实跑起来了，而且完成度比我最初想的还多一点。
这件事挺有意思。我以前听到「这个做不了」，多少还会考虑是不是自己不懂技术，所以低估了实现难度。现在有了 AI，我至少可以先花一点时间，把自己的判断验证一遍。哪怕最后真的失败，我也能知道失败发生在哪里，而不是被一句模糊的「有各种问题」挡回来。
AI 给我的最大变化，并不是让我突然变成了专业开发。我依然不会因为做出一个原型，就觉得自己可以替代开发团队。真正上线还要考虑安全、稳定性、模型兼容、数据隐私和大量异常情况，这些工作不会因为有 AI 就自动消失。
但我现在很难再接受那种没有验证过的无能为力。
很多人面对陌生的事情，会先根据自己的身份划一条线。我不是程序员，所以我做不了产品；我不会设计，所以我做不了页面；我不懂写作，所以我没法表达。以前这些判断多少有点现实基础，因为学习和试错的成本确实很高。现在这个成本已经低了很多，继续用身份替自己做决定，更多时候只是习惯。
我后来想了想，AI 真正交还给普通人的，是一部分动手验证的权利。
你不需要先证明自己具备某种资格，才可以开始做。你可以先把需求讲清楚，看它给出的结果，再一点点修正。协议不合适就换，模型不兼容就查响应，生成过程太黑盒就加追踪，交付方式太麻烦就继续封装。判断始终在我手里，AI 只是把执行的距离缩短了。
当然，这也意味着「我不会」越来越难成为一个完整的回答。不会没关系，可以查，可以试，也可以承认试过之后仍然做不到。至少要知道自己卡在哪里。
以后再遇到类似的事情，我大概不会急着接受别人给出的结论，也不会因为自己不是这个领域的人就立刻退回去。我会先花一点时间做个最小验证。
做不出来是一种结果，没动手就觉得自己做不了，是另一回事。