一人公司最稀缺的，通常不是单个工具，而是持续稳定的执行能力。你既要做产品判断，又要写代码、做内容、处理发布和复盘。如果每一轮都靠临时找工具、临时拼 prompt、临时补说明，成本会越来越高。
真正有价值的 AI 工作流，不是“收集了多少工具”，而是能不能把任务目标、工具组合、输出标准和复盘机制固定下来。这样下一次遇到相似任务时，不必从零开始，而是直接沿用成熟路径。
很多人会不断收藏 AI 工具，但收藏并不等于可用。真正的工作流至少要回答四个问题：任务目标是什么、用哪几个工具配合、输出结果怎么判断、失败后怎么调整。只有这四件事连起来，才算一条稳定流程。
在开始编码前，先用 DevDetective、GitHub、Product Hunt、社区讨论和现有案例做一轮轻量调研，判断是否已有成熟方案、哪些项目值得借鉴、哪些方向已经过度拥挤。调研做得好，后续编码和推广都会更省力。
开发阶段的核心不是“让 AI 一次写完”，而是先写清工程说明书，再让 Codex 分轮推进：页面结构、核心逻辑、UI 修偏、构建检查、上线前自查。这样可以减少整页重写和结构性返工。
对于一人公司，产品做出来之后如果没有持续内容输出，很容易进入“做完无人看”的状态。内容工作流应覆盖选题、写作、配图、落地页、SEO 页面和发布分发，目标是把一次项目经验沉淀成多种可复用资产。
不是所有平台都要一起上。更现实的做法是按产品阶段选择 2 到 4 个重点渠道，比如 GitHub、Product Hunt、V2EX、知乎或垂直社区，并为每个平台准备不同的标题、截图、落地页和介绍话术。
每一轮执行后都值得回看：哪类页面有自然搜索、哪类内容有点击、哪个工具最省时间、哪个步骤最容易漏、哪种 prompt 最稳定。复盘不是形式，它决定这套 AI 工作流会不会从“临时方案”变成“长期资产”。
早期最稳妥的做法通常不是一口气全自动，而是先把流程跑顺，再决定哪些步骤值得自动化。因为一人公司最怕的不是手工多一步，而是把错误自动放大。