2025年7月09日·2 分钟
AI 如何把书面规格变成真实功能与界面
了解 AI 如何将自然语言指令解读为意图与约束、规划 UX 流程、生成界面与代码，并通过反馈迭代，交付可工作的功能与界面。
了解 AI 如何将自然语言指令解读为意图与约束、规划 UX 流程、生成界面与代码，并通过反馈迭代，交付可工作的功能与界面。
“书面说明”就是你日常用来解释想要构建内容的文字——以 AI（和团队）可以执行的形式记录下来。
在实践中，目标不是完美的措辞，而是要有 清晰的意图（你想要的成果）以及 清晰的边界（允许什么、不允许什么），这样系统就不必去猜测。
这些可以是正式的也可以是非正式的：
关键在于文本既描述了结果又描述了约束。当两者都存在时，AI 能可靠地提出界面、流程和实现细节，而不会凭空编造业务规则。
一个可工作功能不仅是一个 mock。通常它包含：
举例来说，“保存地址”不只是一个页面——它是一系列屏幕（列表、添加/编辑）、规则（必填字段、默认地址）和连线（API 调用、状态更新）。
大多数团队最终会进入一个简单的循环：
描述 → 生成 → 审查 → 精化
你提供规格，AI 提出 UI/UX 和实现方案，你审查其准确性和产品契合度，然后你细化需求，直到结果与预期一致。
如果你使用像 Koder.ai 这样的 vibe-coding 平台，这个循环通常会更紧密，因为你能在同一个地方完成：在聊天中描述功能、生成应用更改，然后通过有针对性的后续操作快速迭代（并在需要时回退）。
AI 可以加速草拟界面、建议流程并生成代码，但人仍然需要：
把 AI 当作把文本变成第一稿（甚至第二稿）的加速器——而由人来对最终结果负责。
AI 对格式比较灵活，但对清晰度很挑剔。它可以从一段话、一个要点列表、PRD 片段或一组用户故事工作——只要意图和约束明确。
最有用的起点通常包括：
这些元素告诉 AI 你在构建什么以及什么算“好”，从而减少来回沟通。
当需求缺失时，AI 会用默认值填补，这些默认可能不符合你的业务规则。请包含：
模糊："添加一个结账页面并让它简单化。"
具体："为已登录用户添加结账流程。步骤：地址 → 配送 → 支付 → 复核。支持银行卡 + Apple Pay。每用户最多保存 3 个地址。在支付前显示税费与运费。如果支付失败，保留购物车并显示重试选项。成功 = 创建订单、发送回执邮件并扣减库存。"
清晰的输入帮助 AI 产出与真实约束一致的界面、文案、校验与逻辑。结果是更少的假设不符、更少的重新设计周期，以及从第一稿到团队可以审查、测试并发布的过程更快。
在 AI 能生成界面或写代码之前，它必须弄清楚你的意思，而不仅仅是你写了什么。这一步本质上是把你的规格像产品经理那样读透：提取目标、相关人员和使功能正确的规则。
大多数规格包含几个常见的构建模块：
当这些要素清晰时，AI 就能把文本转化为结构化理解，后续步骤可以把它变成流程、界面、数据与逻辑。
AI 还能识别常见的产品模式，并把日常措辞映射为实现概念。例如：
这种映射有助于把模糊的名词转成设计师与工程师使用的具体构建块。
即便是好的规格也会留下空白。AI 可以标出缺失项并提出澄清问题，例如：
有时你希望在没有答案的情况下继续前进。AI 可以选择合理的默认值（例如标准密码规则、常见的仪表盘组件），同时把假设列出来供审核。
关键在于可见性：这些假设应被清晰列出，以便人在发版前确认或更正。
当意图清楚后，下一步是把书面规格转为可构建的计划：此时目标不是代码，而是结构化的工作项。
一个好的计划从把句子翻译成 页面、导航与用户旅程 开始。
例如：“用户可以把商品保存到心愿单并稍后查看” 通常意味着（1）商品详情的交互、（2）心愿单页面、（3）主导航中能访问心愿单。
让 AI 列出页面并描述“理想路径”，加上几个常见绕行（未登录、商品被移除、空列表）。
接着，让 AI 把功能拆成团队可识别的任务：
这同样会暴露模糊的需求。如果规格没说明重复保存同一商品时的行为，计划应把这个问题提出来。
保持验收标准的平实可读。示例：
让 AI 把条目标记为 必需 或 可选（例如，“分享心愿单”可能是可选项）。这能防止计划在不知不觉中超出原始规格。
有了功能计划，AI 可以把文本变成具体的“屏幕地图”和早期 UI 草图。目标不是第一遍就像素级完美，而是提供一个可检查、可讨论的共享模型，说明用户会看到和做什么。
先把理想路径写成一个简短故事：用户想完成什么、从哪里开始、点击了什么、成功是什么样子。基于此，AI 可以提出最小页面集（以及每个页面包含的要素）。
然后让 AI 列出常见的替代情况："如果他们未登录怎么办？","如果没有结果怎么办？","如果半途放弃怎么办？" 这样可以避免只适用于演示的界面设计。
如果你的规格包含布局提示（例如，“页头带搜索，结果列表带筛选，主要 CTA 在底部”），AI 可以生成结构化草稿，例如：
最好的提示包含内容优先级（“在描述上方展示价格与库存”）、交互规则（“筛选在会话间保持”）和约束（“移动优先；单拇指可操作”）。
一个可工作产品需要的不只是“正常”页面。让 AI 枚举并定义你将实现的状态：
这些状态决策直接影响开发工作量与用户信任。
AI 可以通过建议可复用组件与规则来帮助维持一致性：字体层级、间距 token、按钮样式与表单模式。
如果你已有组件库，请链接到内部指南（例如 /design-system），并要求 AI 复用它们而不是发明新模式。
接下来，把“应用应该做什么”转换为应用应该存储什么和允许什么。此处书面规格变为具体的数据模型与一组业务规则。
AI 会先找出文本中的“名词”与关键概念并将其视为实体。例如，“用户可以创建项目并添加任务，管理员批准工时”会暗示实体：User、Project、Task、TimeEntry。
对于每个实体，AI 会建议所需字段并标出缺失项：
它还会指出隐含的边缘情况，比如“每账户仅允许一个激活订阅”（唯一性约束）或“订单总额必须等于行项目之和”（计算校验）。
好的输出会把规则用可读的自然语言呈现，而不是埋在代码里。示例：
最后，映射记录随时间的变化：创建、更新、删除，以及是否使用软删除代替真实删除。AI 也可以建议 审计轨迹（谁在何时更改了什么）和需要可追溯性的场景下的历史/版本管理方案。
现在你可以生成“第一版可运行代码”：可点击的 UI 与使其按规则运行的逻辑。
如果你使用 Koder.ai，通常意味着平台可从聊天驱动的规格生成一套连贯的全栈实现（Web、后端、数据库），并在你需要继续传统工作流程时允许导出源代码。
基于类似“添加一个包含名称、负责人与可见性的‘创建项目’界面”的规格，AI 可以搭建：
它还可以生成可复用的构建块（例如一个 <ProjectForm />，用于创建与编辑），以保持代码一致性。
在服务端，AI 可以草拟功能的基本“契约”：
关键是把后端逻辑与规格规则（例如“只有管理员可以将可见性设置为私人”）挂钩，而不是仅仅把 UI 发送的任何内容存储起来。
AI 可以把 UI 与你的 API 客户端（fetch/Axios/React Query 等）连接起来，包括适当的缓存与重试策略。同时生成友好的错误处理：字段级的验证消息和针对网络失败的清晰回退。
// 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.' });
}
}
（以上代码块保持原样，不做翻译。）
生成代码最有价值的前提是它遵循你的约定：清晰命名、可预测的文件结构、小型函数与共享工具（校验器、API 客户端、权限助手）。
如果你有风格指南或偏好的模式，明确引用它们，并链接到内部文档如 /engineering/frontend 或 /engineering/api-guidelines。
此时你已经有了页面、UI 组件、数据结构与业务规则。“接线”指的是这些部分相互通信：按钮触发动作、动作调用后端、响应更新 UI，权限决定谁能看到什么。
AI 可以根据书面规格创建路由（URL 或应用路径）、定义关键动作后的行为，并在页面间传递正确的上下文。
例如：“保存后返回列表并高亮新项”可以变成具体流程——提交表单 → 等待成功 → 跳转到列表 → 显示 toast 并聚焦到新行。
规格常提到角色（“管理员可编辑，查看者只能读取”）。接线意味着在多个地方强制执行这些规则：
AI 在这方面有帮助，因为它可以在应用多个地方生成一致的检查，减少“看起来被锁住但接口仍然可用”的风险。
大多数功能依赖配置项：API 基址、分析 keys、功能开关、存储桶等。AI 可以为开发/预发/生产搭建不同的配置，同时把密钥排除在代码库之外。
典型输出包括：
.env 模板（安全占位符）目标是完整闭环：“点击 → 请求 → 响应 → UI 更新”。AI 可以补齐缺失的胶合代码（加载状态、错误处理、重试），并生成简单检查，如：
到此为止，功能不再只是原型，而是开始像真实产品一样运行。
功能“运行”后，像真实用户（以及混乱的现实世界）那样测试它。AI 能把书面验收标准转为具体检查，并能加速枯燥的调试工作。
如果你的规格写道：“用户可以重置密码并看到确认信息”，AI 可以生成与该陈述对应的测试用例，覆盖多个层面：
诀窍是向 AI 提供精确的验收标准以及最少的上下文：功能名、关键页面和现有测试约定。
规格通常只描述理想路径。AI 可以帮你头脑风暴那些会导致支持工单的“如果……”场景：
你不必立刻处理所有边缘情况，但应评估哪些对产品风险至关重要。
当测试失败时，向 AI 提供开发者通常会需要的信息：失败断言、相关日志、堆栈跟踪与精确复现步骤。
AI 能：
把其建议当作假设，并通过重跑测试与在 UI 中验证来确认。
用于快速评审，保留简短清单：
AI 生成的第一稿通常是“足够评审”的，而不是“可发布”的。迭代阶段会把一个可行的功能打磨成可靠的功能——通过收紧需求、修正边缘情况，并以小、可审查的步骤逐步改进。
良好的循环看起来像：生成 → 审查 → 请求具体修改 → 比较变更 → 重复。
不要对整个应用重新提示，而是争取窄范围更新。让 AI 仅修改一部分（一个屏、一个组件、一个校验或一个查询），并返回差异或清晰标注的“前/后”。这更容易确认问题是否被修正且没有意外破坏其它部分。
如果你的工作流支持，请把变更保持成小提交并像审查同事的 PR 那样处理：扫描 diff、运行应用并验证行为。
像 Koder.ai 这类平台也能从中获益：先用“规划模式”达成一致的范围与流程，再生成并在小块上迭代，并在实验走偏时依赖快照/回滚。
模糊的请求（“让它更好看”、“修复流程”）会产生模糊的结果。强有力的变更请求应指明：
尽量提供验收标准："Pay 按钮在必填字段有效前保持禁用" 或 "如果运输国家变化，立即重新计算税费"。
把 AI 输出当作你拥有的代码。要求每次更新附带简短变更说明：改了什么、为什么改、需要测试什么。
当 AI 建议重构时，让它解释意图并列出潜在风险（例如，“这改变了校验时机”或“这会修改 API 响应处理”）。
当达到明确的发布标准时结束迭代。定义边界：
到此为止，冻结规格、发布，并把下一个迭代作为新的、有范围限制的变更请求来规划。
AI 能把书面规格转成惊人完整的功能，但它不能代替判断。把 AI 输出当作草稿来审查——尤其是涉及用户数据、支付或权限的部分。
假设任何你粘贴进提示的内容都可能被存储或查看。不要包含：
如果需要逼真数据，请做匿名化：用占位符替换名字、打乱 ID，并描述模式（“10k 用户，3 个角色”）而不是导出原始数据。
AI 能生成基础安全检查，但你仍需验证：
在请求代码或界面前，包含：
当你有了草稿原型，安排一次快速评审：与路线图对比，决定哪些现在发布、哪些留待以后，并文档化变更。
如果你想把草稿变成计划，请看 /pricing 或浏览 /blog 的相关指南。如果你在探索聊天驱动的开发流程，Koder.ai 面向这种工作流：把书面规格变成可运行的 Web、后端与移动功能，快速迭代，并在准备好时导出源码。
"书面说明" 可以是任何明确表达 意图（你想要的结果）和 边界（约束、规则、以及不允许的内容）的文本。它可以是简短的 Slack 消息、PRD 片段、用户故事、验收标准或边缘情况列表——形式并不重要，清晰度才是关键。
“可工作” 的功能通常不仅仅是外观：
一个原型展示外观；可工作功能在端到端上表现正确。
大多数团队采用一个简单的迭代循环：
快速生成是速度来源；严谨的审查与迭代带来质量。
AI 速度快，但如果不指明它就会做出假设。要避免关键行为被 AI 自行决定，请说明：
提前包含这些内容能减少返工，避免 AI 使用不符合业务的“合理默认值”。
开始时带上四要素最有帮助：
这些要素既给方向，也给出质量标准，而不是只提供一个功能想法。
将模糊的请求变成可实现的具体规格要包含：
这些细节能直接映射为界面、规则与 API 行为。
在生成代码前，让 AI 先产出一个 功能计划：
这能尽早暴露缺失的需求，在变更代价低时修正。
要求 AI 明确定义每个关键页面的状态：
多数生产问题和 UX 错误来自缺少这些状态而不是仅有主路径。
AI 会抽取文本中的“名词”（实体），并建议：
还应让 AI 描述数据生命周期：创建/更新/软删除，以及是否需要审计轨迹或版本历史。
把 AI 输出当作草稿并设置保护措施：
用 AI 加速迭代，同时由人为承担正确性、安全性与质量的最终责任。