AI 助力单人创始人：最适合交给 AI 的应用开发任务

如何使用本优先级指南

作为单人创始人的目标很简单：更快交付 但不悄悄降低产品质量。本指南帮助你判断哪里可以安全让 AI 干掉重复工作——哪里会带来额外清理工。

这里的“AI 协助”是什么意思

把 AI 当作用于起草与检查的灵活助手，而不是替代你的判断。在本文中，“AI 协助”包含：

• 起草初始版本（需求、邮件、界面文案、测试用例）
• 汇总输入（用户访谈、错误报告、竞品笔记）
• 生成选项（备选 UX 流、命名想法、边缘用例清单）
• 检查工作（一致性检查、缺失状态、逻辑缺口）

如果你把 AI 当作一个速度很快但判断不完美的初级队友来用，它会带来最佳效果。

如何优先排序任务

本指南的每个部分都用于把任务分成三类：

1. AI 高杠杆：重复性、模板化的工作和初稿。
2. 中等杠杆：AI 可协助，但你需仔细复核。
3. 低杠杆：强依赖上下文、品味或需承担责任的决策。

一个实用规则：当工作可重复且错误代价**小（或容易被发现）**时使用 AI。对用户可见、昂贵或难以检测的错误则更谨慎。

期望什么（以及别指望什么）

AI 通常不会给出完美的最终答案。但它能在几分钟内把你带到一个不错的起点——让你把有限精力花在产品策略、关键权衡和用户信任上。

这是一本优先级指南，不是推荐某一款工具。模式比品牌更重要。

一个简单框架：节省时间 vs 风险

单人创始人失败的原因不是缺少想法，而是精力耗尽。在你让 AI “帮忙做应用”之前，先弄清你真实缺的是什么。

第一步：诚实地命名你的约束

写下你现在最大的约束：时间、资金、技能和注意力。注意力很重要，因为上下文切换（客服、营销、修 bug、重写规格）会悄悄吞掉你的一周时间。

命名后，选出一个主要瓶颈优先攻击。常见瓶颈包括：

• 范围不清（你不停改变要做的事）
• 编码慢（所有事都比预期花更久）
• 错误太多（上线变得压力山大）
• 反馈回路薄弱（你学得不够快）

第二步：把 80/20 规则用于委派

先把 AI 用在频繁且可重复、且错误不会破坏生产或伤害信任的工作上。想想草稿、摘要、清单或“第一轮”代码——而非最终决定。

如果你自动化了最常见的低风险任务，你就能把时间换回去，用于高杠杆的人类工作：产品判断、客户通话和优先级决策。

第三步：在委派前给任务打分

为每个候选任务用快速的 1–5 分制评分：

把分数相加。先从总分最高的开始，再逐步尝试高风险工作（如核心逻辑或安全敏感改动）。

创意验证：调研、访谈指南与摘要

在构建任何东西之前，用 AI 把“粗糙想法”变得足够具体以供测试。目标不是证明你是对的，而是快速发现哪里错、不清楚或不够痛。

把模糊想法变成 3–5 个可测试假设

让 AI 把你的概念翻译成一周内可验证的假设：

• 问题假设："使用者在 ___ 时会因为 ___ 而遇到 ___ 的困难。"
• 价值假设："如果我们提供 ___，他们能更快/更便宜地实现 ___。"
• 行为假设："他们目前会用 ___ 来尝试解决这个问题。"

保持每个假设可衡量（你能用访谈、落地页或原型确认或否定）。

生成访谈问题（然后删去偏向）

AI 很擅长产出访谈指南和问卷的初稿——但你必须去掉引导性措辞。

示例可复用提示：

Create a 20-minute customer interview guide for [target user] about [problem].
Include 10 open-ended questions that avoid leading language.
Add 3 follow-ups to uncover current workarounds, frequency, and consequences.

随后把任何听起来像“那样不是更好吗……”的表述改为中性问题，比如“你今天如何处理这件事？”

把通话笔记总结成可执行模式

每次通话后，把笔记粘贴给 AI，让它提取：

• 反复出现的 痛点（哪些事代价高或令人沮丧）
• 触发点（什么事件会让他们在意）
• 期望结果（“更好”是什么样子）

还要请求逐字引用（verbatim quotes）。这些可以直接变作文案，而不只是洞察。

起草目标用户 + Job To Be Done 陈述

最后，让 AI 提出一个简洁的目标用户与 JTBD 陈述，方便你与他人分享：

“When ___, I want to ___, so I can ___.”

把它当作工作草案。如果它不符合真实访谈用语，就继续修改直到合适。

MVP 范围：需求、用户故事与裁剪清单

作为单人创始人，浪费数月最快的方式就是在各处多做一点。AI 擅长把模糊想法变成结构化范围——再帮你裁剪到真正必要的最小集。

1) 先把范围做宽，再压缩到最必要

让 AI 根据你的目标用户和核心 JTBD 草拟 MVP 功能清单，然后要求它把列表缩减为仍能交付完整结果的最小集合。

实用做法：

• 草拟 MVP 功能清单，然后削减到必需项
• 生成“非目标”列表以防止范围蔓延

非目标清单尤其有用：它能让你更容易在 v0 阶段说“不”并避免争论。

2) 把功能转成用户故事（别跳过边缘情况）

当你有 3–7 个 MVP 功能时，让 AI 把每个功能转成用户故事和验收标准。你会因此清楚“完成”意味着什么，并得到开发与 QA 的核对清单。

你的复核是关键步骤。注意：

• 权限与访问（未登录、会话过期）
• 空状态（尚无数据）
• 失败状态（网络错误、无效输入）

3) 规划发布：v0、v1、v2 与可衡量结果

AI 可帮助你把工作按学习目标而非愿望清单排序。

示例可衡量结果："10 名用户完成入职"、"30% 创建第一个项目" 或 "结账错误率 <5%"。把每次发布与一个学习问题关联，你会更小步、快速并做出更清晰的决策。

UX 规划：流程、线框与边缘状态

好的 UX 规划主要是快速做出明确决定：有哪些屏幕、用户如何在它们之间移动、以及出错时会发生什么。AI 可以加速这个“纸上思考”阶段——尤其是在你给出严格约束（用户目标、关键动作、成功必须满足的条件）时。

1) 快速得到 2–3 种信息架构

让 AI 提出几种替代结构：标签页 vs 侧边菜单 vs 单一路径式引导流。这能帮你早期发现复杂性。

示例提示：“针对一个习惯追踪应用，提出 3 种信息架构。包含主导航、关键屏幕和设置所在位置。优化单手手机使用。”

2) 把想法变成可速写的线框描述

别直接要求“线框”，而是要求屏幕逐一的描述，便于你在几分钟内速写。

示例提示：“描述 ‘创建习惯’ 屏幕的布局：区块、字段、按钮、提示文案以及首屏可见内容。保持极简。”

3) 别跳过边缘状态（它们定义精致度）

让 AI 为每个屏幕输出“空/错误/加载/离线”核对清单，这样你不会在开发时才发现缺失状态。

要求包含：

• 空状态（尚无数据）
• 加载状态
• 错误状态（网络、校验、权限）
• 离线/超时行为

4) 找出让人困惑的步骤并简化流程

把你当前的流程（即便只是要点）给 AI，让它指出摩擦点并提出更短的版本。

示例提示：“这是入职流程。指出任何令人困惑的步骤、不必要的决策，并在不丢失必要信息的前提下提出更短的版本。”

把 AI 的输出当作多个选项——然后选择你能为目标用户与核心 JTBD 有力辩护的最简流程。

文案：入职、微文案与错误提示

文案是 AI 能产生高杠杆价值的地方之一，因为它易于快速迭代且你能轻易判断好坏。你不需要完美的措辞——你需要清晰、一致并减少让用户卡住的点。

入职：让下一步显而易见

用 AI 起草首次体验：欢迎屏、空状态和“接下来会发生什么”提示。告诉它你的产品目标、用户目标和你希望他们做的前三个动作。要求两版：极简版与轻度引导版。

一个简单规则：每个入职屏应回答一个问题——“这是什么？”“为什么我该在意？”或“现在我该做什么？”

微文案变体：选定一种语气并保持一致

让 AI 为同一组 UI 字符串生成不同语气（友好 vs 正式），然后选择一种风格并锁定。选择好语气后，在按钮、提示、确认和空状态中保持一致。

示例可复用提示：

• “将这 20 条 UI 字符串改写为友好、平静的语气。尽量保持每条 ≤ 35 字符。避免开玩笑。使用句式式大小写。”

创建微文案规则（你的小型风格指南）

让 AI 把你的决定整理成可复制粘贴到项目文档的规则：

• 长度限制（例如按钮 ≤ 18 字符）
• 大小写规则（句式式 vs 标题式）
• 术语使用（例如 “log in” vs “sign in”）
• 一致动词（“Create”、“Save”、“Continue”）

这能防止你发布时出现“UI 漂移”。

错误提示：解释、安抚、并给出恢复方法

AI 尤其适合把错误提示改写得可执行。最好的模式是：发生了什么 + 怎么办 + （你已/未）保存了什么。

差： “Invalid input.”

好： “电子邮箱地址似乎不完整。请添加 ‘@’ 后重试。”

先写单一语言，之后再本地化

先用一个源语言写好文案。准备好后用 AI 做第一轮翻译，但关键流程（支付、法律、安全）请人工复核。字符串保持简短并避免习语，这样翻译更干净。

界面设计：设计系统种子与一致性检查

对单人创始人来说，好的界面设计不是像素级，而是保持一致。AI 有用之处在于快速提出“够用”的起始系统，并在产品增长时帮你审查一致性。

提供轻量设计系统的种子

让 AI 提出一个可在 Figma（或直接用 CSS 变量）实现的基础设计系统：小色板、字号刻度、间距步进、圆角和阴影规则。目标是一组可复用的默认值——这样你不会在每个屏都发明新按钮样式。

保持刻意精简：

• 2–3 个中性色，1 个主色，1 个危险色，1 个成功色
• 6–8 个间距 token（例如 4/8/12/16/24/32）
• 2 个字体粗细，3–4 个文字尺寸

AI 也可以提出命名约定（例如 color.text.primary, space.3），便于后续重构时保持一致。

生成组件核对清单（状态 + 可访问性）

用 AI 为每个组件生成“完成”核对表：默认/悬停/按下/禁用/加载、空状态、错误状态，和键盘焦点。加入无障碍注意事项：最小触控目标、焦点环要求、以及需要 ARIA 标签的地方。

可复用的一致性审查提示

为每个新屏创建可复用提示：

• “把这个屏幕与我们现有组件比较。空间、排版、按钮层级和错误样式有哪些不一致？”
• “列出缺失的状态与边缘情况（加载、空、权限拒绝）。”

明白 AI 的局限（验证重要项）

AI 的建议只是起点，不是签字盖章。始终用实际工具验证颜色对比度、在设备上确认触控大小，并用快速可用性走查确认流程。可一致性是可量化的；可用性仍需要你的判断。

编码：AI 能最快提速的场景

当你把 AI 当作快速的结对程序员时，它最有价值：擅长初稿、重复劳动和转换，但对架构与产品抉择仍需你把关。

如果你想更深入地采用这种工作流，像 Koder.ai 这样的体验式编码平台对单人创始人很有用：你在聊天中描述需求，它能搭建可运行的应用骨架（Web、后端、移动），便于你快速迭代——需要 deeper control 时还能导出源码。

1) 那些你会拖延但又必须做的脚手架

让 AI 生成“枯燥但必要”的设置：文件夹结构、路由骨架、lint 配置、环境变量模板，以及几页常见屏幕（登录、设置、空状态）。这会快速把你推到可运行的应用，使每个后续决策更容易。

明确约定（命名、文件布局、状态管理）。要求它仅输出最小必要文件，并说明每个文件归属位置。

2) 小且可测试的函数优于巨量代码

最佳实践是 PR 规模的改动：一个 helper 函数、一个模块的重构，或一个带校验的单一端点。要求：

• 每次只要一个函数
• 明确输入/输出与边缘情况
• 给一个快速使用示例

如果 AI 给出庞大的多文件重写，请停下来重设范围，分步审查。

3) 解释不熟悉的代码并提出更安全的替代方案

当你在看别人写的代码（或自己几个月前写的）时，AI 能把它翻成白话，指出风险假设，并建议更易测试的简单模式。

有效提示：

• “解释这个函数保证了什么、不保证了什么。”
• “这里关于空值/时区/并发可能出什么问题？”
• “建议一个更安全、更易测试的版本。”

4) 给每次改动添加“完成定义”清单

在合并前，让 AI 根据 diff 生成一个定制的清单：

• 验证正常路径
• 覆盖关键边缘状态
• 错误已记录（且不泄露敏感数据）
• 测试已更新/新增
• 基本性能影响已考虑

把清单当作完成工作的契约，而非可选建议。

测试：单元测试、边缘情况与调试支持

测试是 AI 对单人创始人回报最快的领域：你通常知道“应该”发生什么，但写覆盖、追错很费时间。用 AI 加速枯燥部分，同时你仍然负责判定何为“正确”。

从验收标准生成单元测试

即便只有轻量的验收标准或用户故事，也能把它们变成入门测试套件。粘贴：

• 功能描述
• 期望行为（正常路径）
• 已知边缘情况（空输入、速率限制、重复记录、权限失败）

并要求相应框架的单元测试。

两条让输出更有用的建议：

1. 要求测试名像需求一样可读（“拒绝购物车总额为零时的结账”）。

2. 要求每个断言一个测试，这样失败易于理解。

起草测试数据与模拟 API 响应

AI 擅长生成真实感但匿名的夹具：示例用户、订单、发票、设置，以及“古怪”数据（超长姓名、特殊字符、时区）。你还可以要求常见 API（认证、支付、邮件、地图）包括错误负载的模拟响应。

保持一条小规则：每个 mock 至少包含一个成功响应和至少两种失败情况（例如 401 unauthorized、429 rate limited）。这个习惯能早期暴露边缘行为。

解释失败测试并提出可能原因

当测试失败时，把失败测试、错误输出和关联函数/组件粘贴给 AI，让它：

• 按概率从高到低列出最可能的原因
• 为每个原因建议一个最小诊断步骤（日志点、断点或断言）

这会把调试变成简短清单而非漫无目的的徘徊。把建议视为假设，而非最终答案。

为人工 QA 创建冒烟测试清单

每次发布前生成一份简短的人工冒烟清单：登录、核心流程、权限、关键设置，以及“不能坏”的路径（支付、数据导出）。把清单控制在 10–20 项，且每次修复 bug 都更新——你的清单会变成你的记忆。

如果你想让这个流程可复用，把本节与 /blog/safer-releases 中的发布流程配对。

分析：事件计划与决策就绪度量

分析是 AI 非常适合的“协助区”，因为它主要是结构化写作：统一命名、把产品问题翻译成事件、发现缺口。目标不是记录一切，而是回答你在接下来的 2–4 周内会做出的几个决策。

先写问题，再让 AI 起草事件计划

写出 5–8 个你真想回答的问题，例如：

• “新用户在哪一步卡在入职？”
• “哪个动作能预测留存？”
• “是什么推动了付费转化？”

让 AI 针对这些问题提出事件名和属性。例如：

• onboarding_started（来源、设备）
• onboarding_step_completed（step_name、step_index）
• project_created（template_used、has_collaborator）
• upgrade_clicked（plan、placement）
• subscription_started（plan、billing_period）

然后自我审查：六个月后你还能知道每个事件的含义吗？

起草你日后可构建的仪表板

即便今天不实现仪表板，也让 AI 概述“决策就绪”的视图：

• 激活：24 小时内达成第一个 “aha” 动作的比例
• 留存：按获客来源的 D1/D7 回访率
• 转化：从 upgrade_clicked 到实际购买的漏斗

这会给你一个目标，避免随意埋点。

保持轻量实验日志

让 AI 生成一个可粘贴到 Notion 的简单模板：

• 假设
• 已发布的变更（PR 链接）
• 主要指标 + 护栏指标
• 起止日期
• 结果 + 下一步

隐私提醒（默认少跟踪）

让 AI 审查事件列表以实现数据最小化：避免记录全文输入、联系人、精确位置或任何不必要的数据。优先使用枚举字段（例如 error_type）而非原始消息；若无需识别个人，考虑对 ID 做哈希处理。

发布与运维：清单、运行手册与更安全的发布

发布是小疏漏变成大故障的地方。AI 在此很有用，因为运维工作重复、以文本为主且易于标准化。你的工作是核对细节（名称、地域、限制），而不是从零开始写文档。

你会真正用到的发布清单

让 AI 根据你的栈（Vercel/Fly.io/AWS、Postgres、Stripe 等）生成预检清单。保持简短，能每次都运行。

包含项例如：

• 环境变量：必需键、默认值和各自设置位置（本地、CI、生产）
• 密钥/机密：轮换说明、访问规则、如何无停机更新
• 备份：最近成功备份时间、恢复测试频次、快照存放位置
• 迁移：如何运行、如何验证、什么算“成功”

如果你用的平台包含快照与回滚（例如 Koder.ai 在源代码导出之外支持快照和回滚），可以把这些能力写进清单，让发布流程一致且可重复。

用平实语言写的运行手册（含回滚）

让 AI 为未来凌晨 2 点的你写一份可执行的运行手册。提示它：宿主商、部署方式、数据库类型、队列、cron 作业和任何功能开关。

一份好的运行手册包含：

• 编号的部署步骤
• 用以确认发布健康的检查点（关键端点、后台作业、支付）
• 回滚步骤（以及可能丢失的数据）
• “如果 X 失败，做 Y”的分支（迁移失败、配置错误、500 峰值）

事故模板以减少恐慌

在需要之前准备好事故文档模板：

• 发生了什么（时间线）
• 客户影响（谁/什么受影响）
• 立即修复（缓解 + 验证）
• 根因（技术 + 流程）
• 预防措施（测试、告警、清单更新）

如果你想把这些变成针对你的应用与栈的可复用模板，参见 /pricing。

暂时别交给 AI 的事

AI 擅长草稿、选项和加速，但不承担责任。当决策可能伤害用户、暴露数据或把你锁进错误商业模式时，保持人工参与。

以下工作应由人来主导

某些工作更偏向“创始人判断”而非“输出生成”。把苦差（摘要、备选方案）交给 AI，把最终决策留给人：

• 定价与包装决策：AI 可建议模型，但不能替你验证付费意愿或利润现实。用它生成场景，你来决定。
• 敏感的 UX 抉择：影响信任的任何事（权限、数据共享、默认值、暗箱风险）应由了解用户与品牌的人来复核。
• 安全与隐私权衡：威胁建模、认证流程与数据保留策略不是“尽力而为”的任务。

千万别把凭证或敏感数据给 AI

把提示当作在联合办公白板上写字：

• 不要粘贴 API 密钥、密码、令牌、私有证书 或含个人数据的生产日志。
• 避免上传 专有代码、客户名单、未发布设计 或任何受 NDA 约束的内容。
• 若必须提供示例，做脱敏处理：替换数值、截断并模拟。

什么时候该付钱找专家

AI 能加速准备工作，但某些领域需要可追责的专业人员：

• 法律：服务条款、隐私政策、知识产权、合规（GDPR/CCPA）、承包协议。
• 安全审查：外部渗透测试、认证/会话审查、安全部署建议。
• 品牌设计：一套连贯的身份系统（Logo、排版、语音）难以通过 prompt 一次性做得一致。

一个快速的“停车”清单

当你感到以下任一情况时，暂停委派并切换到人工复核：

• 不确定：你无法解释为什么答案是正确的。
• 高风险：涉及安全、支付、权限或数据处理。
• 用户信任影响：任何可能显得欺骗、不安全或令人困惑的决定。

用 AI 生成选项并指出坑，但最终的决定自己把握。