用 AI 撸一个 CRM 替代掉每年 60 万美金的 Salesfo
如果想复刻这种“用 AI 替代昂贵 SaaS”的路径，核心不在于写代码，而在于如何把业务逻辑翻译成 AI 能懂的指令。我之前尝试过类似的操作，实操下来最关键的步骤是：
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一、 拆解最小可行性功能 (MVP)
不要试图一次性让 AI 写个“CRM”，那会产生大量冗余代码。要把需求拆成：
1. 基础的 Lead/Contact 数据库表结构
2. 简单的状态流转（比如从“潜在客户”到“已签约”）
3. 必要的 API 接口（对接邮件或日历）
二、 利用 Cursor/Claude Code 快速迭代
先定义好数据库 Schema，然后直接用 @Codebase 喂给 AI，让它基于现有框架生成页面。比如我想加一个自动化跟进提醒，指令得这么写：
// 示例：让 AI 编写一个简单的提醒逻辑
// 需求：检查所有状态为 'Pending' 且超过 3 天未更新的联系人，并标记为 'Needs Follow-up'
async function checkFollowUpStatus() {
const overdueContacts = await db.contacts.findMany({
where: {
status: 'Pending',
updatedAt: { lt: new Date(Date.now() - 3 * 24 * 60 * 60 * 1000) }
}
});
for (const contact of overdueContacts) {
await db.contacts.update({
where: { id: contact.id },
data: { status: 'Needs Follow-up' }
});
}
}三、 避坑指南
这种开发模式最容易在“权限控制”和“数据一致性”上翻车。AI 写的代码往往只顾功能实现，容易忽略边界情况。建议在部署前，强制让 AI 针对每一个 API 接口写一组测试用例，否则后期维护成本会远超订阅费。
说到底，现在是“产品经理兼开发者”的黄金时代，只要能把工作流理清楚，很多大厂的昂贵方案真的可以被轻量级的 AI 自建方案取代。
