独立开发者“穷鬼套餐”：AI编程与Web部署的极致省钱攻略

在这个人人都想做产品、人人都喊着要“跑出来”的时代， 决定成败的，往往不是资金的多少，而是验证速度的快慢。 如果你能在最短时间、用最少成本，把一个想法推到真实用户面前， 你就已经甩开了 90% 只停留在 PPT 和脑海里的竞争对手。

好消息是——现在的 AI 工具和云服务，已经让这种“穷鬼式验证”成为可能。 你不需要庞大的开发团队，不需要昂贵的服务器，甚至不需要自己写全栈代码。 只要会用 AI 帮你写程序，会用几个免费的 Web 部署渠道， 就能把创意变成一个可访问的在线产品。

接下来，我会告诉你：

1、用 AI 快速生成可运行的核心代码

2、用最便宜甚至免费的方式部署到 Web

3、如何在迭代中继续省钱，却不省质量

这就是穷鬼套餐——独立开发者的生存与进化之道。

一、AI 编程省钱之道

AI编程省钱之道的核心在于最大化利用免费或低成本的AI模型和工具，并优化AI交互方式，以节省令牌消耗和提高效率。

1、免费 AI 模型自助餐 —— 网页AI聊天界面

充分利用各种免费的AI聊天界面进行规划和咨询。

首先，打开浏览器，加载多个标签页，分别指向强大AI模型的免费版本，以便获得多种视角和能力。常用的免费AI模型和平台包括：

• z.ai：网页版免费使用GLM 4.5，性能堪比Claude 4，主打编程和智能化。

• Kimi.com ：Kimi K2，类似Claude或Opus的模型，网页版免费使用。和GLM4.5方向类似。

• chat.qwen.ai 上的 Qwen3 Coder 及其他新模型。

• **OpenAI Playground**：通过设置账户数据共享（允许OpenAI使用数据进行模型训练），可获得大量免费令牌。

• **Google AI Studio**：Gemini 2.5 Pro/Flash通常免费且不限使用。Gemini 2.5 Pro在调试、规划和解决多种问题方面表现出色。里面有个 Build apps with Gemini 主要使用LLM擅长的React和TypeScript，用来进行项目初始化挺不错。

• Poe.com：提供高级模型如Claude 4或GPT-5的免费每日积分。

• OpenRouter：提供一些免费模型，也支持付费使用。

• ChatGPT：免费版本少量GPT-5可用。

• Microsoft Copilot ：免费的GPT-5模型。

• GitHub Copilot ：免费的GPT-4.1、4o模型，少量额度高级模型如GPT-5、Claude 3.7/4。

• Perplexity AI：特别擅长研究密集型问题。

• DeepSeek：v3和r1版本在其网页界面免费，但需注意上下文限制。Deepseek R1 0528是具有增强推理能力的超智能模型。

• Grok.com：少量免费gork4且通常无审查限制，适合通用使用、深度研究和图像编辑。

• Phind：免费，尝试展示流程图/图表可视化。

• lmarena.ai：LLM竞技场，提供免费访问GPT-5、Claude Opus 4、Sonnet 4等。

• Claude.ai：免费但有时使用受限。

2、更智能、更经济的AI编程代理工具

在网络聊天界面直接使用 AI 通常比通过  IDE 或 AI编程代理（如 Cline,Cursor,Trae,Copilot等）更擅长解决问题和提出解决方案，但是如果用于AI编程，那么AI Agent将更专注于上下文工程和工具的调用，更适合编码和程序开发。

AI 模型在接收的文本越少时通常越聪明。复杂的输入，例如AI代理工具的长篇指令或与问题无关的大量上下文，会消耗模型的更多”智能“，导致其解决实际问题的能力下降。

• 超长上下文AI模型 (2025年8月)：

• AI编程代理工具：

IDE: Cursor、Trae、Windsurf、Zed、Kiro

插件: Cline( Roo Code, Kilo Code )、Augment、Copilot

CLI: Claude Code、Gemini CLI、Qwen Code

基于GUI的IDE（如VSCode），即使是AI原生的，在自动化和可脚本化方面也存在固有限制。而命令行是自动化、脚本编写和复杂工具链的原生环境。通过创建CLI代理，拥有最大的可脚本化性和与基于shell的工作流的集成，AI公司为开发者提供了一个可以被直接集成到这些自动化工作流中的“强大工具”。这些工具的核心功能围绕着代理式推理、工具使用和复杂的多文件编辑。这些工具的架构通常也为其他产品奠定了基础。

AI 编程代理工具主要特点

• AI Agent网站，快速构建全栈项目：

Jules 、Bolt、v0、Trickle  每天都有免费额度构建全栈的项目。

Z.AI 的全栈开发功能，每个用户两个工作区。

3、混合方法：优质规划 + 经济执行

与 AI 协作编程，本质上是一场高质量的对话。对话的质量，直接决定了产出的质量。高质量的命令，能极大地提升开发效率、代码质量。

AI 的能力上限受限于你提问的水平。模糊的指令导致猜测，精确的指令引导创造。这不仅仅是减少 Token 消耗，更是为了节约你自己的时间和精力。

1. 明确开发意图

首先要明确开发的目的，知道你的项目该做什么，要让AI怎么进行开发。可以提前在免费的AI网页聊天界面使用高级模型提前规划👌开发需求和流程，理清楚思路再让AI Agent进行开发。

1. 提升 Prompt 质量

要提高命令的精确度，减少没必要的prompt，避免额外消耗更多token。一句话编程无法让AI精确的执行你想要的代码编写，AI只能猜测你的需求，可能增加更多没必要的输出。

你不能只告诉AI

“我要开发一个博客网站”

这样AI不知道具体要干什么，只能猜测你的需求。

而是要把具体需求告诉AI，比如

“制作一个Next.js + TypeScript博客网站，要有前后端，首页简洁好看现代化。包含三个页面，首页，分类页，关于页面，全局导航栏组件TopNav左侧显示网站logo，右侧显示导航链接“首页”，”分类“，“关于”和全局深色/亮色主题切换按钮组件，左右两端对其。首页顶部是一个 Hero 区域，显示个人头像、简介和文字，背景是Banner图片。下方是垂直的文章列表以卡片组件BlogCard形式显示，卡片纵向排列，采用左右图文交错的Z字形布局。每个卡片都包含特色图片、日期、标题和摘要。后端提供CRUD API，数据库使用PostgreSQL，数据库创建一个表博客blog，要有title、slug、content、summary、header、tags、created_at字段，一个表标签tag，要有name、slug字段，请把数据库表设计用文档的形式输出出来，不要创建数据库，后续我会自己建表并提供数据库链接。”

然后通过数据库MCP让AI依照数据库文档建表，提供给AI Agent接入到项目后端。像这样先把网站的最小可行产品（MVP）制作好，然后再继续完善和开发其他页面。

与 AI 协作的精髓，在于将你大脑中的蓝图，通过结构化的语言，精确地传递给 AI。

1. 分解任务，化繁为简

不要让 AI 一次性完成太庞大复杂的任务，尽可能的拆解为粒度小、独立的任务。AI 模型在接收的文本越少时通常越聪明，而一个项目上万行的的代码量足以让AI手忙脚乱，虽然各大AI Agent都在检索代码、压缩上下文窗口的方向下功夫，但是一旦上下文过长，AI就会出现”降智“，AI会陷入混乱，忘记自己在干嘛，而且上下文使用量越大，往往消耗的token越多，而且AI还容易陷入死循环。所以最好拆分出小任务给AI一个一个进行，每次功能完成后再进行调试验证，测试完成然后进行代码提交。相当于有个存档点，这样如果开发途中发生情况，比如AI进入死循环、删除代码文件、污染其他代码等等，我们就能git reset回到存档点！如果是复杂的功能比如解决issue，可以checkout创建一个新的独立分支，等到新代码验证完全没问题后，再merge到主分支。

这样既能提高开发效率，又能降低token的消耗，减少费用支持。

1. 善用工具，高效编程

使用MCP工具高效地进行AI编程开发。”工欲善其事，必先利其器“，MCP工具的调用给AI Agent提供了很多额外能力，让AI不局限于现有的模型数据集。

开发工作流程

1、规划确定开发需求和文档

• 利用智能/免费的网页模型进行规划和头脑风暴（如 Gemini 2.5, GPT-5, Claude 3.7/4 ），确定方法、规划步骤、识别库等。

• 生成详细的代理提示词，让智能模型为 AI 编程代理（如 Cline）编写任务列表，并通过其他 AI 进一步优化。

• 使用便宜稳定的主力模型（如 GLM-4.5、Kimi k2、qwen3-coder、GPT-5等等）在代理工具中执行实际的代码编写和文件编辑。

Claude 4 是现在Coding和Agentic能力最优秀的模型，搭配上CC让效果变得最好，但是模型消耗大价格贵。Gemini 2.5 Pro的各项综合能力最强，也可用于Vibe Coding，而且有免费的API额度，但是token消耗大。GPT-5 模型整体表现不错，编码和智能体能力加强，价格也不高，上下文窗口大。

2、问题解决与调试：使用GPT-5、GLM-4.5 (类似Claude 4)、Claude 4 (每日免费额度)、Gemini 2.5 Pro。

3、实际编码执行：使用Claude Sonnet 4，备选Gemini 2.5 Pro 、Claude 3.7，或Qwen3 Coder、GLM 4.5、Kimi K2。

4、测试分析修复代码：使用分析和执行能力较强的GPT-5系列模型。

5、代码审查和发布：GitHub Copilot 是GitHub官方的AI code review工具提供免费的使用额度，CodeRabbit 免费版每天有少量审核次数。

BMad-Method：通用 AI 代理框架

使用**BMAD-METHOD** 进行规划，BMad 专门的智能体（分析师、项目经理、架构师）与您协作，创建详细、一致的产品需求文档和架构文档。通过先进的提示工程和人工循环优化，这些规划智能体生成的全面规范远远超出了通用的 AI 任务生成。

AI编程的成本节省技巧：

Gemini CLI ：每天免费额度，每分钟 60 次请求和每天 1,000 次请求。

Qwen Code：每天可获得 2,000 次免费的 Qwen Code 运行次数。

**Claude Code Router**：自定义模型来使用 Claude Code 的功能。

OpenAI Playground 和 Google AI Studio：免费的高级模型额度。

GitHub Copilot订阅：每月10美元的GitHub Copilot订阅，获得Claude模型的限速访问权限，性价比极高。**GitHub Education学生权限免费获得订阅**。

Cursor Pro：Cursor学生用户可免费领取一年Cursor Pro权益。

Trae.ai ：免费的VS Code兼容IDE，提供免费AI使用，包括Claude 4、Claude 3.7、Claude 3.5和GPT 4.1，无需订阅。但有时因用户过多可能较慢。

OpenRouter：有免费的模型API，提供按需付费使用各大模型的API。

各种API转发站，第三方站：免费的开源大模型API调用。

各种AI Agent的新用户免费free trial 7/14天。

MCP工具：

Context7  最新技术文档上下文。

mcp-feedback-enhanced 反馈增强，进行交互式用户反馈和命令执行。

Sequential Thinking  通过结构化的思维流程提供用于动态且反思性问题解决的工具，让 AI 渐进式思考。

mcp-shrimp-task-manager  通过结构化的工作流程引导，协助 Agent 系统性规划程序开发步骤，强化任务记忆管理机制，有效避免冗余与重复的编程工作。

firecrawl-mcp-server LLM友好型爬虫工具。提供免费额度。

supabase-mcp 和 neon PostgresSQL数据库MCP。提供免费额度数据库功能。

mcp-chrome 让AI操作有账号状态的Chrome浏览器自动化工具

claude-context 将整个代码库作为任何代码代理的上下文。

Figma-Context-MCP

notion-mcp-server

合理地调用MCP工具进行协作编码可以让Agent的编码能力和开发效率更上一个台阶！

I don’t care how the code got in your IDE. 我不在乎代码是如何进入你的 IDE 的。

I want you to care. 我希望你在乎。

I want people to care about quality, I want them to care about consistency, I want them to care about the long-term effects of their work. LLMs are engineering marvels, and I have the utmost respect for the people who’ve created them. But we still need to build software, not productionize prototypes. 我希望人们关心质量，我希望他们关心一致性，我希望他们关心自己工作的长期影响。LLMs 是工程奇迹，我对创造它们的人怀有最崇高的敬意。但我们仍然需要构建软件，而不是将原型产品化。

Write better prompts. Give better descriptions. Tell the LLM what library to use. Give it examples to follow. Write smaller files. There are no new principles - follow the ones that already exist. 编写更好的提示。提供更好的描述。告诉 LLM 使用哪个库。给它例子来遵循。编写更小的文件。没有新的原则——遵循已经存在的原则。

Don’t leave a codebase’s maintainability to the weights of a model. 不要将代码库的可维护性交给模型的权重。

——I Know When You're Vibe Coding

二、独立开发服务部署及低成本的“穷鬼方案”

本方案主要面向盈利或准备盈利的Web端全栈开发项目，目标是控制成本，快速迭代和验证产品。

1、最新技术栈选择

Next.js 是目前推荐的全栈开发框架库，因为它继承了React生态，活跃度高，有大量国内外开源库和平台优先支持，AI生成代码质量也更高。还能一键部署到 Vercel 平台直接进行项目服务启动。

独立开发者在选择技术栈时，为何 Next.js 是首选？

Next.js 在独立开发中被推荐为首选的全栈开发框架，主要基于以下原因：

• React 生态优势：Next.js 基于 React 生态系统，而 React 生态的活跃度是目前最好的。这意味着有大量的国内外开源库和平台对 Next.js 提供第一优先级支持。
• 资源丰富性：无论开发人员有什么需求或选择什么平台，寻找相关的开源库和平台文档支持都最为方便。
• AI 编程友好：由于生态系统活跃且平台文档齐全，AI 和 AI IDE 在为 Next.js 编写代码时，代码质量更高，Bug 更少，更符合要求。AI更擅长 React 和 TypeScript 编程语法。
• 灵活性与多样化需求支持：Next.js 对不同的业务需求非常友好，支持 SSR (Server-Side Rendering)、SSG (Static Site Generation)、ISR (Incremental Static Regeneration) 等多种渲染模式，可以满足大多数 Web 业务场景的需求。

通用Next.js技术选型：经过测试可部署在几乎任何平台，并涵盖大多数SaaS需求：

• 数据库：Drizzle ORM (轻量级，性能优于Prisma，支持多种数据库)

• 鉴权：Better Auth (全面，支持多种鉴权方式，文档好)

• 支付：Stripe + Creem (或Lemon Squeezy)

• 邮件：React Email + Resend (邮件发送服务)

• 对象存储：S3 / R2

• 博客/文档：Fumadocs with MDX support

• 国际化：Next-intl

• 暗色主题：Next-themes

• Analytics：vanilla-cookieconsent + GA + umami + plausible

• UI/UX：Tailwind CSS + Shadcn/UI + Radix UI + Framer Motion

• State管理：Zustand + TanStack Query + React Hook Form

• 类型安全：Full TypeScript + Zod validation

• Lint & Formatter：Biome (使用Rust，性能更好，配置更简单)

2、部署方案选择

针对成本敏感的用户，有三大方向：

方案一：利用各大云平台的免费额度

优点：完全0成本启动，无需维护服务器和备份，满足初期增长和突发流量。

缺点：免费额度有限，超出后收费通常较高。部分平台免费额度不支持商业项目（如Vercel）。

1. 入门级组合（项目初期，无收入）：

   部署：Vercel

   数据库：Supabase 或 Neon

   认证：Clerk 或 Better-Auth 自行实现

   存储：Cloudflare R2 或 Supabase Storage

   邮件：Resend

   月成本：$0 (在免费额度内)

2. 更简单的小型盈利组合（小型商业项目）：

   部署：Vercel  Pro  ($20/月)

   认证：Supabase Pro  ($25/月)

   数据库：Supabase Pro

   存储：Cloudflare R2

   邮件：Resend

   支付：Lemon Squeezy （ 5% + $0.50 / 笔）

   预估月成本:$45 (固定) + 支付费用

3. 稳定运营组合（小型商业项目）

   部署：Vercel Pro ($20/月)

   数据库：Neon

   认证：Clerk Pro ($25/月)

   存储：Cloudflare R2

   邮件：Resend Pro ($20/月)

   支付：Stripe（4.4% + $0.30/笔 ）或 Creem （3.9% + $0.40/笔）

   预估月成本：$65-150 +  支付费用

具体平台免费额度示例：

• Vercel (部署)：100GB带宽/月，4 CPU-hrs/月等，但免费额度不支持商业项目。

• **Railway (部署)**：每月$5信用额度（试用期），按资源使用付费，无永久免费计划。

• **Fly.io (部署)**：月账单低于$5免收费用（非官方承诺）。

• **Supabase (数据库)**：500MB存储，5GB带宽，最多2个项目。

• **Neon (数据库)**：0.5 GiB存储，10个项目，190小时计算时间/月。

• **Upstash (缓存)**：10,000请求/天，256MB内存。

• **Clerk (身份认证)**：10,000月活跃用户，所有认证方式，基础用户管理功能。

• Cloudflare R2 (对象存储)：10GB存储/月，大量读写操作免费，无带宽流量费用。

• **Resend (邮件服务)**：3,000邮件/月，每日100封邮件限制。

方案二：完全利用Cloudflare平台

优点：免费CDN，各种计算、存储、日志服务便宜量大。每月仅需**$5**即可获得强大服务，几乎无需担心流量和成本上升。

缺点：需每月$5支出，免费额度健壮性有限。社区支持相对较少，可能有较多“坑”需探索。

Cloudflare $5套餐内包含的服务：

• **Workers (计算)**：每月1000万请求，3000万CPU毫秒。

• **D1 (数据库)**：5GB存储/月，大量读写操作。基于SQLite，适合读多写少场景。

• **KV (存储)**：大量读写操作，1GB存储/月，适合小项目。

• **R2 (对象存储)**：与方案一相同，10GB存储/月，无流量费用。

适用场景：有技术基础，愿意折腾；高流量无收入项目；希望最大化性价比的用户。结合OpenNext Cloudflare项目，可无缝集成Cloudflare服务。

方案三：自托管部署

优点：完全自定义，自由度高，成本最低。一台VM可部署项目、数据库、邮件服务、日志、数据分析等，一站式解决所有成本。

缺点：需自己维护服务器，时间成本高，考虑稳定性、安全性、备份、监控、日志，并需自行规划扩容方案。

可选择的开源自托管PaaS平台：Dokploy、Coolify等，提供一键部署、CICD、SSL证书、自动备份等功能。

Dokploy常用容器服务示例：

• 数据分析：Plausible + Umami

• 邮件服务：Unsend (Resend的开源替代品)

• 数据库：PostgreSQL + Redis

• 监控服务：Uptime Kuma

• 备份服务：Cloudflare R2

• 自动化：n8n

3、其他成本考虑

域名：

购买平台：推荐直接在Cloudflare Domains购买，价格稳定，解析速度快，方便结合Cloudflare CDN/Cache使用，.com后缀约10美元/年。也可选择Spaceship、regery、namesilo等更便宜的平台购买然后托管到Cloudflare。

工具：Tldx (域名搜索工具) 帮助寻找合适域名。

邮件服务：

非必须：如果登录注册功能通过第三方（如Clerk）或只使用社交登录，可不考虑。

推荐：Resend或Plunk（易于集成），稳定性高。

重度依赖：可考虑AWS SES（价格低，但需自行处理），或自托管Unsend + AWS SES。

支付平台：

成熟稳定：Stripe或Paddle。一旦成功使用，后续无需折腾，提现结算方便。

新开发者选择：Creem.io。对于不便注册国外公司或处理税务的国内独立开发者具有诱惑力。但需注意：

审核严格：提交Payout Account审核前，需仔细检查产品信息和定价，确保合法合规。

提现问题：支付宝提现证明难以通过，建议申请Wise (国际汇款服务) 或香港银行卡提现。

4、独立开发哲学的强调

独立开发的关键在于快速迭代、快速试错、快速找到用户需求和盈利模式，并将大部分时间投入到营销和市场中，而非无休止地对比平台价格和学习各种技术。

人工智能的崛起正在重塑开发范式。AI编码助手极大地降低了编程的技术门槛，使得开发者可以将更多精力从繁琐的语法和底层实现中解放出来，专注于产品的核心逻辑和用户体验。这催生了一种全新的思维模式——“Vibe Coding”。Vibe coding 不仅仅是一种新的编程方式，它更代表了一种以产品构想和用户感知为导向的开发哲学。开发者可以更直观地、更快速地将脑海中的想法转化为可交互的原型，让“感觉”和“氛围”引领开发进程。AI时代让技术服务于创意，而非创意受限于技术，这使得人人都有可能构建自己喜爱的产品，并最终打造一个可持续、可盈利的个人事业 。

通过上述低成本AI编程和部署的“穷鬼方案”，独立开发者可以在严格控制成本的同时，高效地启动和运营自己的项目。

三、拥抱时代新范式，把想法编译成代码

AI 不再是少数人的特权，也不再需要巨额资金或神秘技能门槛。LLM是新一代编译器，编译的不是语法，而是意图，输入是你的自然语言，输出则是可运行的能力与系统。你无需天赋异禀，也不必从零敲满屏幕，只要敢把想法落在字句里，机器就能为你把它们变成原型、流程和产品。让AI做搬砖与记忆，你去做结构与创造。

AGI 也许还在路上，但“语言即接口，思维即算力”的时代已经开始。当 LLM 成为编译器，我们要做的不是跪拜未来，而是在现在动手，用免费的模型也能写出你的第一个项目，用零成本的服务部署，用最短的反馈回路打磨到能自我滚动。与AI肩并肩，你即是项目经理也是开发者。借助 AI ，你能把之前的一些奇怪但无法自己实现的想法，变成现实。

This is what makes me so excited about a future with AI. It's a world where I don't have to spend time doing mundane work because agents do it for me. Where I'll focus only on things I think are important because agents handle everything else. Where I am more productive in the work I love doing because agents help me do it. 这就是让我对 AI 的未来如此兴奋的原因。在那个世界里，我不必花时间做平凡的工作，因为代理会为我完成。在那个世界里，我只会专注于我认为重要的事情，因为代理会处理其他一切。在那个世界里，我在热爱的工作中更加高效，因为代理会帮助我完成。

I can't wait. 我等不及了。

——AI Horseless Carriages

AI IS ALL YOU NEED.

参考文章

How I Code with AI on a budget/free

独立开发穷鬼套餐(Web实践篇)