13歲做了100多個AI應用是什么體驗？我們跟最會玩AI的10后們聊了聊

作者 | Kino

編輯 | 張潔

互聯網第一批AI原住民，已經頻繁活躍在AI一線。

如果說兩年前，10后出現在AI大會現場，還帶著點“少年天才站臺”的意味。

到今年，他們已經不只是被請上臺分享幾句感想的小嘉賓，而是成了各類AI競賽、路演、創業的主力軍。越來越多的小孩哥、小孩姐在AI領域嶄露頭角。

比如在今年4月的小紅書黑客松巔峰賽上，200名入圍線下決賽的選手里，超過60%是00后，年齡最小的只有12歲。4個平均年齡13歲的初中生，組隊做出了一款面向小紅書創作者的AI Agent產品“薯醫NoteRx”，拿下“AI原住民”特別單元獎。

在AI KOL卡茲克的AI FUT大會上，最終壓軸出場的嘉賓也是一位13歲的獨立開發者。上個月的百度Create開發者大會，更是把分享嘉賓的年齡拉到了將近20后——一個8歲的小男孩通過和AI對話做出了一個可交互的模擬操作系統。

他們未必能代表所有10后，但能為我們提供一個觀察AI原住民的切面。對于他們來說，AI并不是一門需要沐浴焚香、鄭重學習的新技術，而是一種自然存在的基礎設施。

這些活躍在AI行業一線的10后是怎么用AI的，他們對AI有著哪些獨特的想象？最近，“AI新榜”對話了幾位“最會玩AI的10后”，他們之中，有人從打游戲練英語開始，做出了自己的AI外教產品；有人用Agent搭建了一條一人公司（OPC）AI創業流水線；還有人從小學就開始做機器人，如今在具身智能領域探索。關于AI，不妨來聽聽他們會說點什么。

從小自學“古法編程”，一人打造“OPC創業流水線”

@ClawFounder創始人 姜睦然

姜睦然最早接觸AI，是在2022年底GPT-3.5 Turbo發布那天，他記得很清楚，“那種震撼感讓我覺得這個東西會改變一切。”當時的他只有10歲。

和很多只是把ChatGPT當聊天工具的人不同，姜睦然幾乎是從一開始就把它當成開發工具來用。2023年左右，國內大模型產品還沒有出現，他已經開始做一些AI對話類產品。

比如他做過一個類似豆包的對話平臺，用戶可以給AI創建不同的人設，再分享給別人使用。由于對話會消耗token，通過賣對話次數，姜睦然賺到了人生第一桶金，大概幾萬元。

在一些外界敘事里，10后AI開發者可能會被理解為“會用AI，但技術基礎不強”。姜睦然對此并不完全認同，他認為技術力對他來說并不是很大的問題。因為他從小就自學編程和開發，8歲寫下第一行Python代碼，做的項目在GitHub上拿過不少Star；還打過信息學競賽，所以有一定的“古法編程”基礎。

姜睦然個人網站中羅列的獎項榮譽：https://muran.ai/

這使得他和很多純Vibe Coding用戶不太一樣。對他來說，AI并不是繞過編程基礎的捷徑，而是疊加在既有開發能力上的效率工具。他既會用AI寫代碼，也知道如何看懂代碼、判斷問題、搭建流程和審核結果。

相比讓AI幫寫代碼，他更關注如何組織多個AI Agent協同工作，以及如何把它們接入更完整的工程流程。

一個典型的例子就是姜睦然正在做的ClawFounder，這個項目的出發點來自于他對未來生產力變化的判斷。他認為，未來“一人公司”（OPC）可能會成為一個很火的話題。ClawFounder面向的就是那些“有想法但沒有完整創業能力”的人。他試圖把市場判斷、產品開發、商業化等環節串成一套通用流水線，讓用戶不需要從零掌握創業、開發和運營的所有知識，也能更快把想法落地成產品。

除了ClawFounder外，姜睦然還在同時在推進5、6個AI方向的產品，“我有很多點子，但沒時間做”。很多產品靈感都來自他日常生活中遇到的問題，和自己不斷冒出來的想法。

打開他的GitHub主頁，會發現目前他公開的倉庫已經超過70個。除了面向用戶的產品，他還在搭建AI開發者自己會用到的工具。比如Claude in Box，把Claude Code開發環境封裝進Docker容器，支持多會話、hook驅動和網頁管理，甚至可以輕量運行在樹莓派上；Claude Image則是一個Agent Skill包，用來讓Claude Code/Codex更好地調用圖像生成模型，把提示詞、批量生成和視覺自檢封裝成可復用流程。

姜睦然GitHub@jiangmuran

姜睦然認為，10后作為AI原住民最大的優勢可能是AI Native的原生能力。這種能力是一種優先使用AI的工作方式，他們會優先考慮用AI完成任務，而不是先想著自己手動做，從而顯著提升效率。

在小紅書黑客松項目中，他作為隊長，在48小時內推動“薯醫NoteRx”項目完成了從數據采集、模型訓練，到多Agent編排和全棧交付的全過程。這個項目面向小紅書內容創作者，能通過數據分析和多Agent工作流，幫助創作者診斷筆記表現、優化內容方向。

團隊成員每人管理5到10個Agent，并通過一套組織架構進行協作。發現問題后，會把問題發到工作區，每個Agent認領一部分任務，完成后再合并到分支，提交PullRequest，由他審核后再合并到主分支。

在姜睦然看來，現在Vibe Coding已經很容易了，但真正做產品，不能只停留在“讓AI生成一個頁面”，更重要的是想法、邏輯思維能力和組織架構能力。

4000+小時AI開發探索，做出100多個AI小應用

@13歲獨立開發者 呂思彤

呂思彤最早接觸AI和獨立開發，是從打游戲開始的。

那時，她經常在海外游戲平臺Roblox上玩游戲，平臺上的玩家大多用英語交流，她媽媽便給她劃定了一個邊界：如果打游戲的時候能練英語，可以每天玩一到四個小時。

后來，她偶然在網上刷到扣子，覺得這類AI應用搭建平臺很有意思，很快就想到可以做一個“英語外教”陪自己練習。“青蛙外教”是她開發的第一個AI小應用。

用AI開發讓她最上頭的地方，就是把一個想法真正做出來的成就感。在扣子這類平臺上，很多操作可以通過拖拽、搭建工作流來完成，她說：“這個過程本身就很好玩。”

到現在，她仍然在使用和迭代青蛙外教，使用過程中發現問題，就再回去調整。呂思彤告訴我們，從青蛙外教開始，她陸續做了大約100多個AI小應用。這些應用的靈感主要來自自己的生活，也有一部分來自媽媽提出的需求，她會把突然冒出來的想法記在備忘錄。

其中一個很有代表性的小應用，叫“小狐貍講代碼”。當時她和媽媽一起聽編程課，因為兩個人都是代碼小白，很多內容聽不懂。媽媽提出，能不能有一個工具，把代碼解釋成普通人也能理解的語言。

后來她開發的“小狐貍講代碼”會用三種語言來解釋代碼知識。第一種是“媽媽的語言”，把抽象概念放進生活場景里，比如用“裝蔬菜的冰箱”來解釋變量；第二種是“弟弟的語言”，比如用“裝糖果的盒子”幫助更小的孩子理解；第三種是更專業一點的程序員語言。

此外，她還做過一個長文本生成思維導圖的工作流，在扣子上架了模版，目前已經有200多人付費使用過，這也是她做的AI小應用中，比較明確產生商業化反饋的案例之一。

這個工作流可以把長文本內容整理成思維導圖，比如一本書沒時間完整讀完，就可以把電子書鏈接或文本內容交給它，讓它生成結構化導圖；她自己也會把課文復制進去，用來預習或復習。

她對這個工具的適用人群有一些自己的判斷：學生可以用它預習復習，老師可以用它備課，新聞工作者可以用它整理新聞稿，大量閱讀公眾號文章的人也可以用它快速理解文章內容。

在她看來，10后用AI的優勢在于時間、玩心和腦洞。

她認為，成年人面對AI時，很多時候帶著更強的功利心和壓力，而小孩更像是在“玩”。在她看來，正是這種玩的心態，反而更容易深入探索下去。她說：“我們就是抱著玩的心態，才能玩出偉大的作品。”

她承認成年人有自己的優勢，比如更豐富的工作經驗。但小孩的腦洞可能更大一些，“新腦子也許更好用一點。”這個說法雖然有一些玩梗的意味，但一定程度上也契合了大眾對AI原住民的想象。

不過，呂思彤身邊真正對AI開發感興趣的同齡人并不多，她有時會和同學聊這些事情，但對方往往聽不太懂。這一點其實體現了AI原住民內部的分化，并不是所有10后都會天然深入使用AI。真正把AI當作開發和創造工具的人，仍是少數。

四年級開始手搓機器人，一個10后少年的具身智能探索

@14歲科創極客 馬煜涵

和前兩位受訪者不太一樣，馬煜涵身上的AI原住民氣質，并非體現在聊天機器人、AI應用開發或Agent產品上，而是更早地體現在對機器人、硬件和電子電路的興趣上。

小學四五年級時，他就開始做機器人，一邊上網查資料、看B站教程，一邊動手做。只是那時還不流行“具身智能”這個詞，后來隨著DeepSeek等大模型帶來的AI熱潮，以及具身智能概念升溫，他原本的硬件興趣被放進了一個新的技術語境里。

近幾年里，他還做過無人機空投器、ROS小車、輪足機器人、遙操手柄等，家里堆滿了機器人和硬件的相關零件，好幾個箱子里裝著不同規格的螺絲、單片機、電烙鐵和機器人配件。光是螺絲的種類就有上百種，長短、大小、型號各不相同。四年級時，他曾組裝過一臺3D打印機，里面包含上百種零件。

這也讓他和很多在軟件層面使用AI的同齡人不同。相比純軟件層面的AI應用，馬煜涵的探索更靠近具身智能：AI不能僅僅在屏幕里回答問題，而要進入一個會移動、感知、執行的身體里。

但一旦機器進入真實世界，問題也會變得更復雜，不能純靠“講故事”，還要真正可用。這一點，馬煜涵自己感受很深。他曾經在科創比賽中做過一臺號稱可以導盲的ROS小車，但后來回看這個項目，他并不滿意，甚至直接評價它“沒啥用”。因為小車底盤太低，現實中根本下不了臺階。

這種對真實可用的執念，延續到了小紅書黑客松巔峰賽。他帶隊完成的Cinebot（一個包出片的智能攝影機器人搭子）最終獲得了銀地瓜卓越獎和Insta360特別獎。Cinebot不是一個純軟件工具，而是把AI、硬件運動控制、拍攝場景和出片結果結合在一起。馬煜涵對機器如何進入真實拍攝場景，如何輔助人獲得更好的出片結果很感興趣。

馬煜涵（中）

對外部世界，馬煜涵有著強烈的觀察欲。學校老師提到某種草，他會真的買一盆回來觀察。有一次，他用百詞斬背單詞，看到“wheelchair”這個單詞配了一張輪椅圖片，很多人可能只會把它當作輔助記憶單詞，但他第一時間注意到的是，圖里輪椅的輪子是直的。這個細節引起了他的疑問：為什么這個輪椅的輪子是直的？后來他才知道，那是殘疾人使用的輪椅。

他不是只對技術感興趣，而是對“東西為什么這樣運轉”感興趣。這種興趣和熱愛常常表現為一種很沉浸的狀態，有時畫電路圖，他一坐就是五個小時。馬煜涵也經常參加創客營，會和大學生、研究生住在一起，聊到很晚。雖然年齡差距很大，但和他交流過的大學生、研究生以及科技老師，普遍覺得他很會提問題，也能聊到同一個頻道上。

技術興趣上的早熟，讓這些10后看起來像是活脫脫的小大人。但在很多時候，他們仍然會有屬于這個年齡段的稚氣和不成熟。也正是這種不均衡，構成了10后AI原住民群像里很真實的一面：他們在某些技能維度上已經很超前，但他們仍然是孩子，只是他們手里的玩具，變成了AI模型和機器人。