Lär dig hur AI tolkar instruktioner i naturligt språk, planerar UX-flöden, genererar UI och kod och itererar med feedback för att leverera fungerande funktioner och skärmar.
”Skrivna instruktioner” är de ord du redan använder för att förklara vad du vill bygga—fångade i ett format som en AI (och ett team) kan agera på.
I praktiken är målet inte perfekt prosa. Det är tydlig avsikt (vilket resultat du vill ha) plus tydliga begränsningar (vad som är tillåtet och inte), så systemet inte behöver gissa.
Det här kan vara formellt eller informellt:
Nyckeln är att texten beskriver resultat och begränsningar. När båda finns kan AI på ett pålitligt sätt föreslå skärmar, flöden och implementationsdetaljer utan att hitta på affärsregler.
En fungerande funktion är mer än en mockup. Vanligtvis inkluderar den:
Till exempel är “sparade adresser” inte bara en sida—det är en uppsättning skärmar (lista, lägg till/redigera), regler (obligatoriska fält, standardadress) och kopplingar (API-anrop, state-uppdateringar).
De flesta team hamnar i en enkel cykel:
Beskriv → generera → granska → förfina
Du ger specen, AI:n föreslår UI/UX och implementation, du granskar för korrekthet och produktpassform, och du förfinar kraven tills resultatet matchar vad du menade.
Om du använder en vibe-coding-plattform som Koder.ai blir loopen ofta ännu tajtare eftersom du kan stanna på ett ställe: beskriv funktionen i chatt, generera app-ändringar och iterera snabbt med riktade uppföljningar (och återställ vid behov).
AI kan snabba upp utkast av skärmar, föreslå flöden och producera kod, men människor måste fortfarande:
Tänk på AI som en accelerator för att göra text till ett första (och andra) utkast—människor är fortfarande ansvariga för slutresultatet.
AI är flexibel när det gäller format, men petig på tydlighet. Den kan arbeta från ett stycke, en punktlista, ett utdrag från en PRD eller en uppsättning user stories—så länge avsikt och begränsningar är tydliga.
De mest användbara startpunkterna innehåller oftast:
Dessa element berättar för AI vad du bygger och vad som räknas som ‘bra’, vilket minskar fram-och-tillbaka.
När krav saknas fyller AI i luckor med standardval som kanske inte stämmer med dina affärsregler. Ta med:
Vagt: “Lägg till en kassaskärm och gör den enkel.”
Konkret: “Lägg till ett kassaflöde för inloggade användare. Steg: Adress → Frakt → Betalning → Granska. Stöd kort + Apple Pay. Spara upp till 3 adresser per användare. Visa skatt och frakt innan betalning. Om betalningen misslyckas, behåll varukorgen och visa ett alternativ för försök igen. Framgång = order skapad, kvitto skickat per e-post och lager minskat.”
Tydliga insatser hjälper AI att producera skärmar, copy, valideringar och logik som stämmer med verkliga begränsningar. Du får färre missmatchade antaganden, färre redesign-cykler och snabbare väg från ett första utkast till något ditt team faktiskt kan granska, testa och leverera.
Innan AI kan generera skärmar eller skriva kod måste den lista ut vad du menar, inte bara vad du skrev. Det här steget är i princip att “läsa” din spec som en produktägare: extrahera mål, involverade personer och reglerna som gör funktionen korrekt.
De flesta specar innehåller några återkommande byggstenar:
När dessa är tydliga kan AI översätta text till en strukturerad förståelse som senare steg kan göra till flöden, skärmar, data och logik.
AI känner också igen vanliga produktmönster och mappar vardagliga uttryck till implementationskoncept. Till exempel:
Denna mappning är användbar eftersom den förvandlar vaga substantiv till konkreta byggstenar som designers och ingenjörer använder.
Även bra specar lämnar luckor. AI kan flagga vad som saknas och föreslå förtydligande frågor som:
Ibland vill du göra framsteg utan alla svar. AI kan välja rimliga standardval (t.ex. vanliga lösenordsregler) samtidigt som den markerar antaganden för granskning.
Vikten ligger i synlighet: antaganden bör listas tydligt så att en människa kan bekräfta eller korrigera dem innan något skickas.
När avsikten är klar är nästa steg att göra en skrivna spec till något som faktiskt går att bygga: en funktionsplan. Du letar inte efter kod ännu—du letar efter struktur.
En bra plan börjar med att översätta meningar till skärmar, navigation och användarresor.
Exempel: “Användare kan spara artiklar i en önskelista och titta på den senare” innebär oftast (1) en produktdetalj-interaktion, (2) en önskelistesida, och (3) en väg dit från huvudnav.
Be AI lista skärmarna och sedan beskriva “happy path”-resan, plus några vanliga avvikande scenarion (inte inloggad, objekt borttaget, tom lista).
Be sedan AI dela upp funktionen i uppgifter som team känner igen:
Det är också här vaga krav exponeras. Om specen inte säger vad som händer när en användare försöker spara samma objekt två gånger bör planen ta upp den frågan.
Håll acceptanskriterier i enkel text. Exempel:
Be AI märka saker som måste-ha vs trevligt att ha (t.ex. “dela önskelista” kan vara trevligt att ha). Detta förhindrar att planen tyst växer bortom ursprungsspecen.
Med en funktionsplan i handen kan AI hjälpa till att förvandla text till en konkret “skärmkarta” och ett tidigt UI-utkast. Målet är inte pixelperfekt design på första försöket—det är en gemensam, inspekterbar modell av vad användare kommer att se och göra.
Börja med att beskriva happy path som en kort berättelse: vad användaren vill, var hen börjar, vad hen trycker på och vad framgång ser ut som. Utifrån det kan AI föreslå minimalt antal skärmar (och vad som hör hemma på varje).
Be sedan om vanliga alternativ: “Vad händer om de inte är inloggade?”, “Vad händer om inga resultat finns?”, “Vad händer om de avbryter halvvägs?”. Detta hjälper dig att undvika att bygga ett UI som bara fungerar i demos.
Om din spec innehåller layouttips (t.ex. “header med sök, resultatlista med filter, primär CTA längst ner”) kan AI producera ett strukturerat utkast som:
De bästa promptarna innehåller innehållsprioriteringar (“visa pris och tillgänglighet ovanför beskrivning”), interaktionsregler (“filter behålls över sessioner”) och begränsningar (“mobile-first; fungerar med en tum”).
En fungerande produkt behöver mer än “normala” skärmar. Be AI uppräkna och definiera de tillstånd ni ska implementera:
Dessa tillståndsbeslut påverkar direkt utvecklingsinsatsen och användarnas förtroende.
AI kan hjälpa till att upprätthålla konsekvens genom att föreslå återanvändbara komponenter och regler: typografi, spacing-tokens, knappstilar och formulärmönster.
Om du redan har komponenter, hänvisa till dina interna riktlinjer (t.ex. /design-system) och be AI återanvända dem istället för att uppfinna nya mönster.
Nästa steg är att översätta “vad appen ska göra” till vad appen ska lagra och vad den ska tillåta. Här blir skrivna specar en konkret datamodell och en uppsättning affärsregler.
AI börjar ofta med att plocka ut substantiv och nyckelbegrepp i din text och behandlar dem som entiteter. Till exempel antyder “Användare kan skapa Projekt och lägga till Uppgifter, och chefer godkänner tidrapportering” entiteter som User, Project, Task och TimeEntry.
För varje entitet föreslår AI fält du behöver (och flaggar vad som saknas):
Den bör också påpeka implicita kantfall, som “Endast en aktiv prenumeration per konto” (en unikhetsbegränsning) eller “Ordertotal måste vara summan av orderrader” (en beräknad validering).
Bra output håller regler läsbara, inte begravda i kod. Exempel:
Karta hur poster förändras över tid: skapa, uppdatera, radera och vad som görs istället för att radera (soft delete). AI kan också föreslå audit trails (vem ändrade vad och när) och historik/versionering när specen kräver spårbarhet.
Nu kan du generera ett “första fungerande utkast” av kod: UI som användare klickar på och logiken som får det att bete sig korrekt.
Om du använder Koder.ai betyder det vanligtvis att plattformen genererar en sammanhängande fullstack-implementation (webb, backend, databas) från din chattstyrda spec, med möjlighet att exportera källkoden när du vill fortsätta i ett traditionellt arbetsflöde.
Från en spec som “Lägg till en ‘Skapa Projekt’-skärm med namn, ägare och synlighet” kan AI skissa upp:
Den kan också generera återanvändbara byggstenar (t.ex. en \u003cProjectForm /\u003e som används både för skapa och redigera), så koden håller sig konsekvent.
På serversidan kan AI skissa upp grundläggande “kontraktet” för funktionen:
Poängen är att koppla serverlogik till specens regler (“Endast admins kan sätta synlighet till privat”) snarare än bara spara vad UI skickar.
AI kan koppla UI till din API-klient (fetch/Axios/React Query osv.), inklusive caching och retries där det passar. Den bör också generera användarvänlig felhantering: fältnivå-meddelanden för valideringsfel och tydliga fallback för nätverksfel.
// Example: submit handler with loading + error state
async function onSubmit(values) {
setStatus({ loading: true, error: null });
try {
await api.post('/api/projects', values);
router.push('/projects');
} catch (e) {
setStatus({ loading: false, error: 'Could not create project. Try again.' });
}
}
Genererad kod är mest användbar när den följer dina konventioner: tydlig namngivning, förutsägbar mappstruktur, små funktioner och delade verktyg (validators, API-klienter, behörighetshjälpare).
Om du har en stilguide eller föredragna mönster, referera till dem explicit och hänvisa till interna docs som /engineering/frontend eller /engineering/api-guidelines.
Vid det här laget har du skärmar, UI-komponenter, datamodeller och affärsregler. “Knytningen” är där dessa delar faktiskt pratar med varandra: knappar triggar åtgärder, åtgärder anropar backend-endpoints, svar uppdaterar UI och behörigheter avgör vad folk kan se.
AI kan koppla skärmar enligt specen genom att skapa routes (URL:er eller app-paths), definiera vad som händer efter viktiga åtgärder och skicka rätt kontext mellan sidor.
Exempel: “Efter sparat, återgå till listan och markera det nya objektet” blir ett konkret flöde—submit formulär → vänta på framgång → navigera till lista → visa en toast och fokusera den nya raden.
Specar nämner ofta roller (“Admin kan redigera, Viewer kan bara läsa”). Knytning betyder att detta implementeras på mer än en plats:
AI hjälper här genom att generera konsekventa kontroller över appen (inte bara på en skärm), vilket minskar risken att “det ser låst ut, men endpointen fungerar fortfarande”.
De flesta funktioner kräver konfiguration: API-bas-URL:er, analysnycklar, feature flags, lagringsbuckets osv. AI kan sätta upp separata inställningar för dev/staging/prod samtidigt som hemligheter hålls utanför koden.
Typiska outputs inkluderar:
.env-mallar (säkra platshållare)Målet är en full loop: “klick → request → response → UI-uppdatering.” AI kan lägga till saknad glue-kod (laddningstillstånd, felhantering, retries) och generera enkla kontroller som:
Här slutar en funktion vara en mock och börjar bete sig som en riktig produkt.
När en funktion är “fungerande”, testa den som en riktig användare (och som en värld som inte är perfekt). AI hjälper genom att göra acceptanskriterier till konkreta tester och snabba tråkiga felsökningssteg.
Om din spec säger “En användare kan återställa sitt lösenord och ser ett bekräftelsemeddelande” kan AI föreslå testfall som matchar det uttalandet på flera nivåer:
Tricket är att mata AI med exakta acceptanskriterier plus minimal kontext: funktionsnamn, nyckelskärmar och eventuella befintliga testkonventioner i din kodbas.
Specar beskriver oftast happy path. AI är användbart för att brainstorma “vad händer om”-scenarion som orsakar supportärenden:
Du behöver inte fixa alla kantfall omedelbart, men du bör bestämma vilka som är viktiga för din produkts risknivå.
När ett test misslyckas, ge AI vad en utvecklare skulle fråga efter: det misslyckande assertion, relevanta loggar, stacktraces och exakta reproduktionssteg.
AI kan då:
Behandla dess förslag som hypoteser. Bekräfta genom att köra testet igen och kontrollera beteendet i UI.
För snabba granskningscykler, håll en kort checklista:
Det första AI-genererade utkastet är vanligtvis “bra nog att reagera på”, inte “klart att skicka”. Iteration är där du gör en trovärdig funktion till en pålitlig—genom att skärpa krav, rätta kantfall och göra ändringar i små, granskbara steg.
En sund loop ser ut så här: generera → granska → be om en specifik ändring → jämför vad som ändrats → upprepa.
Istället för att skriva om hela appen, sikta på riktade uppdateringar. Be AI ändra bara en del (en skärm, en komponent, en valideringsregel, en fråga) och returnera en diff eller tydligt markerad “före/efter.” Detta gör det lättare att verifiera att ändringen löste problemet utan att oavsiktligt bryta något annat.
Om ditt arbetsflöde stödjer det, håll ändringar i små commits och granska dem som du skulle göra med en kollegas pull request: skanna diffen, kör appen och verifiera beteendet.
Plattformar som Koder.ai gynnas också av detta tillvägagångssätt: använd “planning mode” (eller motsvarande steg) för att enas om scope och flöden först, generera sedan, iterera i smala skivor och lita på snapshots/rollback när experiment går fel.
Vaga begäranden (“gör det snyggare”, “fixa flödet”) ger vaga resultat. Starka förändringsbegäranden refererar:
Lägg till acceptanskriterier när det är möjligt: “Pay-knappen är inaktiverad tills obligatoriska fält är giltiga” eller “Om fraktland ändras, räkna om skatt omedelbart.”
Behandla AI-output som kod du äger. Kräv korta ändringsnoteringar tillsammans med uppdateringar: vad ändrades, varför ändrades det och vad som ska testas.
När AI föreslår refaktorer, be den förklara syftet och lista potentiella risker (t.ex. “detta ändrar valideringstidpunkt” eller “det här påverkar API-responsbehandling”).
Iteration slutar när du når tydliga release-kriterier. Definiera gränser:
Vid den punkten frys specen, släpp och planera nästa iteration som en ny, avgränsad förändringsbegäran.
AI kan förvandla skrivna specar till förvånansvärt kompletta funktioner, men det ersätter inte omdöme. Behandla AI-output som ett utkast som behöver granskning—särskilt när det berör användardata, betalningar eller behörigheter.
Anta att allt du klistrar in i en prompt kan lagras eller granskas. Klistra inte in:
Om du behöver realism, anonymisera: ersätt namn med platshållare, skramla ID:n och beskriv mönster (“10k användare, 3 roller”) istället för råa exportfiler.
AI är användbart för att generera baslinjekontroller, men du måste fortfarande verifiera dem:
Innan du bad om kod eller skärmar, inkludera:
När du har ett prototyputkast, planera en snabb granskning: jämför det med roadmapen, bestäm vad som släpps nu vs senare och dokumentera ändringar.
Om du vill ha hjälp med att omvandla utkast till en plan, se /pricing eller bläddra i relaterade guider i /blog. Om du utforskar chattdriven utveckling är Koder.ai utformat för detta arbetsflöde: gör skrivna specifikationer till fungerande webb-, backend- och mobilfunktioner, iterera snabbt och exportera källkoden när du är redo.
"Skrivna instruktioner" är all text som tydligt anger både avsikt (det önskade resultatet) och gränser (begränsningar, regler och vad som inte är tillåtet). Det kan vara ett snabbt Slack-meddelande, ett utdrag från en PRD, user stories, acceptanskriterier eller en lista över kantfall—det viktiga är klarhet, inte formalitet.
En “fungerande” funktion innehåller oftast mer än bara utseendet:
En mockup visar hur det ser ut; en fungerande funktion beter sig korrekt end-to-end.
De flesta team använder en enkel iterationscykel:
Hastigheten kommer från snabba utkast; kvaliteten kommer från disciplinerad granskning och iteration.
AI kan gå fort, men den gissar om du inte specificerar:
Att inkludera detta från början minskar omläggningar och förhindrar att AI väljer standardbeteenden som inte passar din verksamhet.
Börja med fyra element:
Det ger AI både riktning och en kvalitetsmätare, inte bara en funktionsidé.
Gör en vag begäran konkret genom att definiera:
Dessa specificeringar översätts direkt till skärmar, regler och API-beteenden.
Be AI producera en funktionsplan innan kod:
Detta avslöjar saknade krav tidigt, när ändringar är billiga.
Be om uttryckliga definitioner för varje nyckelskärms tillstånd:
De flesta produktbuggar och UX-problem kommer från saknade tillståndsdefinitioner, inte från happy path.
AI extraherar vanligtvis entiteter (de “substantiv” som nämns) och föreslår sedan:
Be det också beskriva dataflödet: skapa/uppdatera/soft-delete och om du behöver audit logs eller versionshistorik.
Se AI-output som ett utkast och sätt upp skydd:
Använd AI för att snabba upp iterationer, men låt människor vara ansvariga för korrekthet, säkerhet och kvalitet.