近日，团队希望快速切入 AI 写作赛道，笔者接到一项挑战：在三天内从零打造一个可上线、具备商业变现能力的 AI 写作工具。核心要求是：快、能用、能收钱。

本文将复盘这次极限开发的全过程，重点介绍如何通过组合选型开源平台，在极短时间内构建一个包含用户管理、付费订阅、内容生成与工作流自动化的完整 MVP（最小可行产品）。

一、 核心挑战与技术选型逻辑

时间仅有 72 小时，技术决策必须极度功利，核心目标是 “跑通闭环” ，而非追求技术上的完美。

• 模型服务（Brain）：放弃任何形式的自研或微调，直接选用成熟的大模型 API（如 OpenAI 或国内主流模型），确保内容生成能力的稳定与高效。

• 业务逻辑与编排（Nerve）：需要一个能快速设计、可视化配置复杂生成链路的工具。

• 完整应用骨架（Body）：这是节省时间的核心。必须选择一个已经实现了用户系统、权限管理、支付集成和部署能力的基础平台，避免从零开发这些耗时而非核心的功能。

基于以上逻辑，笔者确定了以下技术栈：

1. BuildingAI（核心平台）：一款企业级开源智能体搭建平台。它声称内置了智能体、工作流、知识库、支付系统（微信/支付宝）、会员套餐管理以及应用市场。这直接解决了“商业闭环”和“基础框架”两大痛点，可作为项目的主体。

2. n8n（自动化增强）：强大的开源自动化工具，用于处理定时任务、跨平台Webhook触发等复杂编排，作为工作流的补充和扩展。

3. 大模型 API（内容生成）：直接调用，作为内容生成的核心引擎。

为何未选择其他优秀工具？

• Dify/扣子：在工作流编排和模型管理上非常出色，但其核心定位是 “AI 应用开发引擎” ，而非开箱即用的 “完整商业产品” 。它缺乏内置的用户、支付等商业化模块，需要额外集成。

• PandaWiki：更侧重于知识库管理与协同，而非生成式工作流。

二、 三日开发全记录

第一日：环境奠基与框架验证

目标：完成基础环境部署，验证 BuildingAI 宣称的核心功能是否可用。

具体操作：

1. 环境部署：在云服务器上拉取 BuildingAI开源代码，使用 Docker Compose 一键启动。整个过程约 30 分钟，涉及多个容器（后端、前端、数据库等）。

2. 功能验证：

   • 登录后台：确认存在 “模型管理”、“支付配置”、“用户与权限”、“工作流编辑器”、“应用市场” 等关键菜单。

   • 配置模型：在“模型管理”中填入 OpenAI API Key，测试连接成功。至此，“生成能力” 通道打通。

   • 浏览应用市场：发现已有很多预制 AI 应用（如图像生成、语音转换等），这为未来功能扩展提供了可能。

第一日成果：一个具备基础用户、模型和支付管理能力的后台系统成功运行。

第二日：功能组装与流程搭建

目标：在 BuildingAI内创建核心的写作工作流，并利用 n8n 实现自动化场景。

步骤一：在 BuildingAI 中构建“写作智能体”

1. 进入 “工作流编辑” 模块，创建名为“新媒体爆文生成器”的工作流。

2. 设计工作流节点：

   • 触发器：设置为“API 调用”，生成一个唯一的 Webhook URL。

   • 参数解析：接收用户前端传来的主题、风格、平台等参数。

   • 知识库检索（可选）：接入在“知识库”模块中提前上传的产品资料和优秀文案，实现基于特定知识的生成。

   • 提示词工程：精心构造系统提示词，例如：“你是一位资深的 {风格} 文案编辑，请为 {平台} 创作一篇关于 {主题} 的文案...”。

   • 大模型调用：接入已配置的 OpenAI，设置生成参数。

   • 后处理：使用自定义代码节点进行敏感词过滤和格式优化。

   • 输出：返回最终文案并存储。

步骤二：配置商业化功能

1. 支付接入：在“支付配置”中，接入微信支付和支付宝的 沙箱环境（用于测试，正式上线需申请商户号）。

2. 套餐管理：在“会员与套餐”中创建两个套餐：“体验会员”（9.9元/月，100次）和“专业会员”（99元/月，无限次）。

3. 权限管理：在“组织与权限”中，为不同团队（如市场部、运营部）配置相应的数据访问和应用使用权限。

步骤三：使用 n8n 实现自动化场景

在 n8n 中创建一个自动化流程：

• 定时触发器：设置为每周一上午 9 点自动执行。

• HTTP 请求节点：调用 BuildingAI写作工作流的 Webhook URL，并固定传入“下周主推产品”作为主题。

• 邮件节点：将生成好的文案自动发送给市场部全员邮箱。

第三日：打磨体验与演示准备

目标：进行最终整合、界面微调，并准备上线演示。

具体操作：

1. 界面定制：利用BuildingAI 提供的 “DIY 装修” 功能，更换平台 Logo、主题色，使其符合公司品牌形象。

2. 功能发布：将核心的写作工作流发布到 “应用广场” ，这样用户登录后即可在首页直接看到并使用“AI 写作”功能。

3. 成本与压力评估：

   • 服务器成本：预估约 200 元/月。

   • 模型 API 成本：以生成一篇 500 字文案为例，成本约 0.1 元。需根据预估用户量计算。

   • 进行简单压力测试：模拟多用户并发请求，观察系统响应与稳定性。

三、 成果演示与项目复盘

最终演示：
向项目负责人展示了一个完整的用户旅程：

1. 访问部署好的网站，注册新账号。

2. 选择并支付“体验会员”套餐（沙箱环境模拟支付）。

3. 登录后，在首页使用“AI 写作”功能，输入“夏日防晒霜、活泼、小红书”等参数。

4. 15秒内，获得一篇格式规范、带有表情符号和话题标签的文案。

5. 后台实时展示了该用户的订单记录、写作日志和收益统计（测试数据）。

技术方案复盘：

• 优势：

  1. 速度极致：BuildingAI提供了“整车”式解决方案，将开发重点从基建转移到了业务逻辑本身。

  2. 商业闭环内置：支付、会员体系直接可用，是此类“快速验证商业模式”需求的核心利器。

  3. 架构灵活：通过工作流编排和 n8n 集成，既能满足核心功能，又能扩展复杂自动化场景。

• 风险与考量：

  1. 平台依赖：BuildingAI 作为较新的开源项目，其长期维护性和社区生态需持续观察。

  2. 模型依赖：核心生成能力依赖于外部 API，存在服务稳定性与成本波动风险。

  3. 深度与性能：作为一体化平台，在特定深度功能（如极其复杂的工作流）上可能不如 Dify 等专业引擎，高并发场景需根据代码进行针对性优化。

优化方向：

1. 降本策略：利用 BuildingAI 支持的“本地模型”功能，在适当场景下切换为开源模型（如 Qwen、Llama），以降低 API 调用成本。

2. 能力备份：将核心生成工作流同时在 Dify 中进行配置，作为 BuildingAI 工作流模块的备用方案，提升系统健壮性。

3. 代码级优化：基于BuildingAI的开源代码（Apache 2.0 协议），可对高并发下的数据库查询、缓存策略进行定制化优化。

四、 结论

在资源紧张、时间苛刻的背景下，“开源且自带商业化能力的一体化平台” 的价值凸显无疑。本次实践表明，BuildingAI 这类平台能够极大地压缩从想法到具备商业价值产品的路径。

对于需要快速验证 AI 应用商业模式的创业团队、企业内部创新项目或独立开发者，采用此类方案是一个高效且风险可控的选择。它允许团队将最宝贵的精力聚焦于Prompt 优化、垂直场景打磨和用户获取上，而非重复构建基础设施。

免责声明：本文涉及的开源工具（BuildingAI， n8n）及第三方 API（OpenAI）的可用性、性能及政策请以其官方最新信息为准。支付接口请严格遵守相关平台规范，完成企业资质认证后方可正式上线收款。