2025年10月09日·2 分钟
AI 如何将模糊提示转化为可投产的架构
查看 AI 如何把模糊提示转化为可投产的架构：框定需求、揭示假设、绘制权衡并验证设计。
查看 AI 如何把模糊提示转化为可投产的架构：框定需求、揭示假设、绘制权衡并验证设计。
一个“模糊提示”是常见的起点，因为大多数想法始于意图而非详细规格：“做一个客户门户”、“加入 AI 搜索”或“实时流式事件”。人们知道他们想要的结果，但还不了解边界、风险或让它在工程上可行的选择。
“提示到架构”是将该意图转成连贯计划的工作流：要构建什么、各部分如何衔接、数据如何流动，以及哪些条件必须满足才能在生产中运行。
可投产并不是“有图表”。它意味着设计要明确涵盖：
AI 在加速早期思考方面很强：生成候选架构、建议常见模式（队列、缓存、服务边界）、揭示缺失的非功能需求、草拟接口契约或检查清单。
当 AI 对其无法验证的细节表现得很自信时，它会误导：在缺乏上下文的情况下挑选技术、低估运维复杂性、或跳过只有你的组织知道的约束（合规、现有平台、团队技能）。把输出当成需要质疑的提案，而不是直接接受的答案。
本文覆盖一个实用、可重复的工作流程，从提示 → 需求 → 假设 → 方案 → 决策，且可追踪权衡。
它不会替代领域专长、详细的容量评估或安全审查——也不会假装每个提示都有单一“正确”架构。
模糊提示通常混合了目标（“做个仪表盘”）、解决方案（“用微服务”）和主观意见（“要快”）。在你绘制组件之前，需要一个足够具体的问题陈述以便检验和讨论。
写一到两句，说明主要用户、他们要完成的工作，以及紧迫性。
示例：“客户支持经理需要一个查看未结工单和 SLA 风险的单一视图，以便每天优先处理并在本季度减少漏 SLA 的情况。”
如果提示没有指明真实用户，就询问。如果没有说明为什么现在重要，后面无法对权衡排序。
把“好”转换为可度量的结果。优先混合产品与运维信号。
选择少量（3–5）。太多指标会造成混乱；太少则隐藏风险。
用通俗语言描述“顺畅路径”（happy path），然后列出会影响架构的边缘场景。
顺畅路径示例：用户登录 → 搜索客户 → 查看当前状态 → 更新字段 → 记录审计日志。
需要尽早揭示的边缘场景：离线/网络差、部分权限、重复记录、大量导入、超时与重试、以及某个依赖不可用时该如何处理。
指出此版本不构建的项：暂不支持的集成、高级分析、多区域部署、自定义工作流或完整的管理员工具。明确边界可以保护进度并使后续“第 2 阶段”讨论更容易。
当这四部分写好后，提示就变成了共享的契约。AI 可以帮助润色，但不应替代它的构建。
模糊提示通常把目标（“要易用”）、功能（“发送通知”）和偏好（“采用 serverless”）混在一句话里。这一步将它们分离成可供设计参考的需求清单。
从具体行为和它们涉及的移动部件开始拆解：
一个好检验：是否能为每条需求指向一个界面、API 端点或后台任务？
这些比大多数人预期地更能驱动架构。把模糊词语翻译成可测目标：
尽早捕捉这些边界，以免你设计出一个无法交付的理想系统：
写几条“完成即意味着……”的陈述，任何人都能验证，例如：
这些需求与约束将作为下一步候选架构比较的输入。
模糊提示很少是因为技术难——它失败的常见原因是每个人在心里默默填充不同的细节。在提出架构前，利用 AI 把这些“无声的假设”摆到台面上，并区分什么是真实、什么是猜测。
先写下团队通常默认的“默认值”：
这些假设会强烈影响缓存、队列、存储、监控和成本等选择。
让 AI 创建简单表格（或三段短列表）：
这能防止 AI（和团队）把猜测当成事实。
有用的问题包括：
明确写下假设（例如“假设峰值 2,000 requests/min”、“假设存在 PII”），并把它们作为草案输入去复核——最好记录谁在什么时候确认了它们。这会让后续的权衡和架构变更更容易解释、辩护与回退。
模糊提示很少隐含唯一“正确”设计。最快得到可投产计划的方法是绘制几个可行选项，然后选择一个默认方案并明确在何种情况下切换。
对多数早期产品而言，先用一个可部署的后端（API + 业务逻辑）、一个数据库，以及少量托管服务（认证、邮件、对象存储）是合适的。这样部署、调试和变更都更简单。
何时选择：团队小、需求仍在变、流量不确定时。
仍是一个可部署体，但内部有明确模块（计费、用户、报表）和用于慢任务（导入、通知、AI 调用）的后台 worker。增加队列与重试策略。
何时选择：有长时任务、周期性突发流量，或需要更清晰的职责界定——但还不必拆服务。
当有强烈驱动时，把部分组件拆成独立服务：严格隔离（合规）、热点独立扩展（如媒体处理）、或独立发布节奏。
何时选择：能明确指出负载模式、组织边界或风险约束以证明增加运维成本的合理性。
明确指出差别：
一个好的 AI 输出应是小型决策表："默认 = A，若有后台任务切到 B，若 X 指标/约束成立则切到 C"。这能防止过早地采用微服务，并把架构与真实需求绑定。
大量所谓的“架构”其实是就系统数据是什么、放在哪里、谁能改它达成共识。越早对这些建模，后续的组件、接口、扩展与安全就越少猜测成分。
先命名系统围绕的几个对象——通常来自提示的名词：User、Organization、Subscription、Order、Ticket、Document、Event 等。对每个对象记录：
AI 在这里很有用：它能从提示中建议初始域模型，然后由你确认哪些是真实的、哪些被暗示。
决定每个对象是否主要是事务型（OLTP）——大量小读写且需一致性，或是分析型（聚合、趋势、报表）。把这两类需求混在一个数据库里常常会造成冲突。
常见模式：应用使用 OLTP 数据库，另外通过事件或导出将数据同步到独立的分析存储。关键在于让存储与“如何使用数据”对齐，而不是仅仅按感觉划分。
勾勒数据在系统中的路径：
明确指出风险：PII 处理、重复记录、冲突来源（两个系统都声称是事实来源）、不明确的删除语义等。这些风险定义了边界：哪些必须内部保留、哪些可以共享、哪些需要审计轨迹或访问控制。
有了边界与数据后，把它们转换为具体的组件地图：存在什么、谁拥有、如何互相通信。这是 AI 最能发挥作用的地方——它像文字版的图表生成器，能建议清晰分离并发现缺失接口。
目标是少量组件且责任明确。一个好检验是：“如果这个部分坏了，谁来修？需要做什么变更？”例如：
挑选默认的通信风格并为例外给出理由：
AI 可以帮你把每个用例映射到满足延迟与可靠性需求的最简单接口。
列出第三方服务并定义它们失败时的处理方式：
写一张简洁的“集成表”：
这张地图将成为实现票据与评审讨论的骨干。
白板上的设计可能很完美，但仍可能在上线第一天失败。在写代码前，把“生产契约”明确：在负载、故障与攻击情形下会发生什么——以及你如何知道这些状况。
先定义依赖缓慢或不可用时系统的行为。加入 超时、重试带抖动、以及清晰的 熔断 规则。使操作幂等（使用请求 ID 或幂等键），以便安全重试。
如果调用第三方 API，默认考虑 速率限制 并构建 背压：队列、有界并发和优雅降级（例如返回“稍后再试”而不是堆积请求）。
指定认证（用户如何证明身份）和授权（能访问什么）。列出与你的系统相关的主要威胁场景：令牌被盗、公共端点滥用、输入注入、权限升级等。
另外定义机密的处理方式：存放位置、谁可读取、轮换频率与审计轨迹。
设定容量与延迟目标（哪怕是粗略的），然后选择策略：缓存（范围、位置、TTL）、对话密集调用的 批量处理、采用队列使长任务异步化、以及保护共享资源的限流。
决定结构化日志、关键指标（延迟、错误率、队列深度）、分布式追踪范围和基础告警。把每个告警绑定到动作：谁响应、检查项、以及“安全模式”是什么样。
把这些选择当作一等的架构元素——它们与端点和数据库同等重要。
架构不是单一的“最好答案”——而是在约束下的一组选择。AI 能快速列出选项，但你仍需清晰记录为何选择某条路径、放弃了什么，以及何时会改变决策。
| Option | Cost | Speed to ship | Simplicity | Scale headroom | Notes / When to revisit |
|---|---|---|---|---|---|
| 托管服务（数据库、队列、认证） | 中–高 | 高 | 高 | 高 | 若供应商限制或特性不足则复查 |
| 自托管核心组件 | 低–中 | 低–中 | 低 | 中–高 | 若运维负担超出团队承受则复查 |
| 先单体 | 低 | 高 | 高 | 中 | 当部署频率或团队规模要求时拆分 |
| 早期微服务 | 中–高 | 低 | 低 | 高 | 仅在需独立扩展/所有权时采用 |
写下“可接受的失败”（例如偶尔延迟的邮件）与“绝对不能失败”的领域（例如支付、数据丢失）。在失败代价高的地方放置保障：备份、幂等、限流和清晰的回滚路径。
某些设计会增加值班负担与排查难度（更多组件、更多重试、更多分布式日志）。优先匹配你的支持现实：更少服务、更清晰的可观测性、更可预测的故障模式。
把决策标准写清：合规需求、自定义能力、延迟与人员配备。如果因为成本选择自托管，要记录隐藏成本：打补丁、升级、容量规划与故障响应。
优秀的架构不是“偶然发生”的——它是许多小决策的结果。如果这些决策只存在于聊天记录或某人记忆中，团队会重复争论、交付不一致，并在需求变化时陷入困境。
为每个关键选择（数据库、消息模式、认证模型、部署方式）建立 架构决策记录（ADR），保持简短且一致：
AI 特别擅长这里：它能总结选项、从讨论中抽取权衡，并起草 ADR，随后由你编辑以保证准确。
假设会变：流量更快增长、合规更严格、或外部 API 不可靠。对每个关键假设添加退出通道：
这样未来的变更就变成计划内的迁移，而非抢救演练。
给有风险的选择附上可测试里程碑：Spike、基准测试、小型原型或压测。记录预期结果与成功标准。
最后，对 ADR 进行版本管理 随需求演变别覆盖历史——采用追加方式记录变更，以便追溯何时何因做了哪些改变。若需要轻量结构，可在相对路径 /blog/adr-template 处放置模板。
草拟的架构并非“完成”仅因为图看着清晰。它真正完成的标志是将要构建、保障、运行与付费的人都同意可行——并且对难点有证据支持。
用简短清单把重要问题提前抛出来：
产出要具体："我们会做什么？"、"谁负责？"，而不是含糊的意向。
不要只给一个吞吐估计，产出能反映不确定性的负载与成本范围：
让 AI 显示它的计算与假设，然后与现有分析或可比系统做健全性校验。
列出关键依赖（LLM 提供商、向量数据库、队列、认证服务）。对每项回答：
把评审明确化，而不是默认包含：
若仍有分歧，把它们记录为待决项并指定负责人和期限——这样就能带着清晰前行。
如果把 AI 当作初级架构师，它能成为强力设计伙伴：快速生成选项，但需要明确上下文、核查与指令。
先给 AI 一个“盒子”：业务目标、用户、规模、预算、期限以及任何不可妥协的条件（技术栈、合规、托管地、延迟、数据驻留）。然后要求它先列出假设与未决问题，再提出方案。
一条简单规则：若某个约束重要，就明确写出来——不要指望模型能猜到。
如果目标是把“架构计划”不丢失地推进到“可运行系统”，工作流工具很重要。像 Koder.ai 这样的平合可能有帮助，因为相同的对话既能帮助澄清需求，也能把这些约束带入实现：规划模式、可重复迭代，并在准备好承担管道时导出源代码。
这并不免除架构评审——如果有什么变化，它反而要求更好地记录假设与非功能需求，因为你可以快速把提案推进到运行的应用上。
使用简短模板以产出结构化结果：
You are helping design a system.
Context: \u003c1–3 paragraphs\u003e
Constraints: \u003cbullets\u003e
Non-functional requirements: \u003clatency, availability, security, cost\u003e
Deliverables:
1) Assumptions + open questions
2) 2–3 candidate architectures with pros/cons
3) Key tradeoffs (what we gain/lose)
4) Draft ADRs (decision, alternatives, rationale, risks)
（注：上面代码块内容为不翻译的示例提示模板。）
先要求初稿，然后立刻要求批判：
这能防止模型过早陷入某一条路径。
AI 可能自信地输出错误，常见问题包括：
如果愿意，可以把输出保存为轻量 ADR 并与仓库一并管理（见相对路径 /blog/architecture-decision-records）。
模糊提示：“构建一个在配送可能延迟时提醒客户的系统。”
AI 帮助把它翻译为具体需求：
两个早期问题常常颠覆设计：
把这些写下能防止快速做错事。
AI 提出候选架构：
方案 1：同步 API： 运输商 webhook → 延迟打分服务 → 通知服务
方案 2：基于队列： webhook → 入队事件 → worker 执行延迟打分 → 发送通知
权衡结论：若运输商可靠性与流量突发是风险，则选队列方案；若流量低且供应商 SLA 强，则可选同步方案。
要让它可构建，交付物应包括：
"提示到架构" 是将一个意图（例如“构建客户门户”）转化为可实现计划的工作流：需求、假设、候选方案、明确的决策，以及端到端的组件与数据流。
将 AI 输出视为可测试、可编辑的提案——而不是最终答案。
可投产并不只是有图表。它意味着设计明确覆盖：
图表能帮助沟通，但它们不是定义本身。
写一到两句，说明：
如果提示没有指明真实用户或紧迫性，就要去询问——否则无法在后续对权衡进行排序。
选择 3–5 个可衡量的指标，涵盖产品与运维，例如：
避免“指标泛滥”：太多会让优先级不清，太少会掩盖风险。
及早列出隐含默认项（流量、数据质量、用户对延迟的容忍度、值班覆盖等），然后拆成三类：
把假设明确写下（并记录谁何时确认），以便以后质疑和修正。
从多个可行选项开始，并选一个默认方案，同时给出“切换条件”。例如：
目标是可追溯的权衡，而非单一“正确”设计。
命名核心域对象（如 User、Order、Ticket、Event），并为每个对象定义：
再根据访问模式选择存储（OLTP vs 分析），并勾勒端到端数据流（摄取→校验/富化→保留/删除）。
对每个外部依赖（支付、消息、LLM、内部 API）定义失败行为：
假设存在速率限制，并设计背压以防止流量尖峰级联导致系统不可用。
使用 架构决策记录（ADR） 来捕获：
为每个主要假设建立“退出通道”，并绑定触发条件（例如："当请求超过 X/s 时，迁移到读副本"）。保持 ADR 可搜索并版本化；轻量模板可放在相对链接 /blog/adr-template。
给 AI 一个明确的“盒子”：目标、用户、规模、约束（预算、期限、合规、技术栈），并要求它：
用“批判并迭代”的循环（哪些脆弱、哪些没覆盖、如果时间减半如何简化）来避免被自信但未经验证的结论误导。