花 2 周时间，用 Cursor 开发了一个 AI 处理 EXCEL 工具，能挣钱么？

我个人是个产品经理，没有很系统的学习过软件开发，但是工作环境一直和产研有交集，所以一些基本的前后端分离、网络请求多少都有些了解。最近 Cursor 很火，代码能力很强悍，于是，决定自己做一款产品。从 0 到 1 ，完成所有功能的开发和上线。一方面看看 Cursor 进化到什么程度，另一方面看看自己能不能真的完整的做完一款产品。

做什么？

思考有 3 个方向： 1 、受众要广，最好有很多人都有这样的需求 2 、和 AI 相关，虽然不是 All in AI 的心态，但是 AI 真的已经改变了生活了。 3 、可以收费，最好是订阅制，因为只有收费，才让自己有动力维护更新。最终，结合自己工作当中遇到的一些同事处理 Excel 表格的需求，决定做一个 AI 帮助处理表格的功能。

调研

花一天时间看了几款 AI 处理表格的功能，因为 AI 的能力太广，很多表格的处理都是洞察，绘图，分析，生成报告，很多功能很花哨，但是真的只是随便聊聊，炫技的成分更大。综合看下来，发现 2 个痛点： 1 、功能复杂的，小白玩不转，而且生成的代码，本地需要部署环境，很多人不会 2 、绘图、洞察这些比较聊胜于无，人类自己都搞不清楚要什么的事情，让 AI 做，最后可能得到的结果，也只是看个热闹

功能

基于前面的考虑，最终决定整个产品的核心功能 1 、基于 AI 生成 Pandas 代码，帮助打工人处理表格，这样重复性任务，可以每次重新运行就好了。 2 、云端执行代码，免去安装环境配置的麻烦。

开发

不得不说，Cursor 真的让非程序员，也能干简单程序员的活，只要你有一定的产品思维，即使没有完整做过开发类的项目，也能直接上手，做一个完整的产品。以前做产品，还需要搭配程序员一起做，现在真的就可以完全独立开发了。花了 2 周时间整个产品做完上线了，虽然还有瑕疵，但是这个开发速度，已经远远超出我的意料了。

这两周，我做了些什么事？

1 、花了半天时间研究前后端框架，虽然公司做项目是 java 为主，但是个人完全不喜欢 java ，最终选择目前比较流行的 fastapi 和 nextjs ，作为项目的前后端框架。没有很深的技术调研，只是觉得流行，github 的 start 高。

2 、先做核心功能，表格上传、解析、前端渲染、GPT 聊天、websocket 响应、sandbox 运行，整个核心功能大概花了三四天时间，基本就是 Cursor 给指令，输出的代码保存下来，运行报错就让 AI 改。

3 、再做官网、多语言，如果想付费，中国人的钱是挺难挣的，未来肯定还是要做海外用户，所以一定要做中英文 2 个版本，官网简单做做，加上一些用户协议，隐私条款，就够了。这里有点坑，AI 的知识库应该是基于 Nextjs13 训练的，i18n 的很多库兼容有问题，写法也不同，运行一堆报错，而且来回改了好多轮都改不好，最后花了一天时间，重新自学了 nextjs 的文档，才搞完。这个花了两三天。

4 、继续做注册、登录、个人中心、聊天历史记录、先做后端，再做前端。这样前端可以直接识别后端代码，就生成接口请求，基本一两天就做完。Cursor 的代码基本不用改，就能完全做好。

5 、对接支付，因为之前有申请过 ITIN 账号，所以 strip 注册半天就开通了，使用 AI 生成代码，基本轻车熟路，1 天就完成了对接。就有 1 点，支付宝权限的开通，大概等了一天。

6 、研究生产环境如何部署，AI 推荐都是 docker compose ，于是按照 nextjs 打包 standalone ，fastapi 直接找个镜像，很快就运行起来了，这个花了半天。

7 、最后，找服务器，原来一直有白嫖甲骨文云，用得挺好，于是想就在甲骨文买台机器算了，结果这里还出现了插曲，直接给我账号封了，真的是无语，邮件来回沟通未果，于是，去 AWS 注册，还有 1c1g 的机器免费 12 个月，系统初始化，安装上 docker ，启动发布，就完成了。

8 、接下来整理文档，示例，一些操作说明，这部分使用 gitbook ，直接配置一下就能完成。加上 AI 自带的多语言能力，把所有翻译都做了中英文版。

基本 2 周时间，整个产品就齐活了，目前已发布： https://excel.coffbox.com/

目前使用 OpenAI 的 gpt-4o-mini 模型和 Anthropic 的 claude-3-haiku ，因为它们有更快的响应速度，且能很好的胜任目前这份工作。

Arthuredens

61 天前

感谢楼主分享，能 2 周实现这么多功能真的很强。我们就经常需要分析 excel 格式的 log ，之前是自学了点 python 处理。最近看大家都在试用 cursor ，我也试了一下，发现对于写 pandas 数据处理和分析这类工作，AI 写的代码很好用，基本上我说什么就能实现什么，错误都很少，能节省很多时间。

参考我日常的工作流程，楼主这个工具实现了数据处理的工作，我们还有一部分代码工作就是画图，如何把数据可视化的呈现出来。单纯用 excel 画图还是不够强大，所以画图我们也是用 python 代码画的。给楼主的一个小建议是后面也可以考虑一下这方面的需求，帮助客户把 excel 和图片都生成好。

另外我试了一下用 rust 写一个给孩子出算术题的工具，由于既不懂 rust 又不用 gui ，基本上 AI 说啥我就做啥，本身代码功能非常简单，CLI 版本的代码 AI 写的也挺好的，但是 GUI 界面 AI 推荐的 eframe ，结果 eframe 代码 AI 又不太会写，经常写出来报错的代码，不断试错加自己查文档花了不少功夫，浪费我很多宝贵的游戏时间。用 eframe 这条路感觉走不通，有空了打算再换个其他 GUI 库试试。