2025年5月10日·2 分钟
非技术创始人如何用 AI 工作流交付 SaaS
面向非技术创始人的逐步实操：用 AI 工作流交付真实 SaaS 的方法——限定范围、生成规格、构建、测试、部署并迭代。
面向非技术创始人的逐步实操：用 AI 工作流交付真实 SaaS 的方法——限定范围、生成规格、构建、测试、部署并迭代。
AI 可以在 SaaS 产品上把你带得很远——即便你不写代码——因为它可以起草 UI 页面、生成后端接口、连接数据库并说明如何部署。但它不能决定什么重要、验证正确性或对生产结果负责。你仍然需要掌舵。
在本文中，交付 意味着：一个在真实环境中可用的产品，真实用户可以登录并使用。开通计费最初是可选的。“已交付”不是一个 Figma 文件、不是一个原型链接，也不是只能在你笔记本上运行的仓库。
AI 擅长快速执行：生成脚手架、建议数据模型、编写 CRUD 功能、起草邮件模板并生成第一轮测试。
AI 仍然需要方向和校验：它会编造 API、漏掉边界情况、产生不安全的默认设置，或在不通知你的情况下偏离需求。把它当成一个非常快速的初级助理：有用，但不是权威。
你会按一个简单循环推进：
通常你拥有产品点子、品牌、客户名单和你仓库里的代码——但要核实你所用 AI 工具和任何你复制的依赖的条款。养成把输出保存到自己的项目、记录决策、并避免在提示中粘贴专有客户数据的习惯。
你需要：清晰的写作能力、基本的产品思考，以及测试和迭代的耐心。你可以暂时跳过：深入的计算机科学、复杂架构和“完美”代码——至少在用户证明其必要性之前。
如果你依赖 AI 帮你构建，清晰就是你最大的杠杆。窄的问题可以减少歧义，也意味着更少的“差不多对”的功能和更多可用的输出。
从一个你能想象的单一用户开始，而不是一个笼统的市场。比如 “给客户开发票的自由设计师” 比 “小企业” 更好。然后明确他们正在尝试完成的一项任务——尤其是重复的、有压力的或时间敏感的任务。
一个快速测试：如果你的用户在 10 秒内无法判断产品是否为他们准备，那范围还是太广。
保持简单且可衡量：
“帮助 [目标用户] [完成某事]，通过 [如何做] 以便他们 [得到的结果]。”
示例："帮助自由设计师在 2 分钟内发送准确发票，通过从项目笔记自动生成明细项，从而更快拿到款项。"
指标能防止 AI 辅助构建走向“功能收集”。选择你能真正追踪的简单数字：
只列出用户必须完成以获得承诺结果的步骤——不要额外添加。如果你不能在 5–7 步内描述它，就再剪裁。
范围蔓延是 AI 构建停滞的头号原因。把诱人的附加项（多用户角色、集成、移动 App、仪表盘）写下来并明确标注为“暂不考虑”。这会给你许可先交付最简单版本，然后基于真实使用改进。
AI 可以快速写代码，但它不会猜测你的意图。一页规格（想象成“迷你 PRD”）给模型一个可复用的单一事实源，你可以在每次提示、审查和迭代中重用它。
要求 AI 产出包含以下内容的一页 PRD：
如果你想要简单结构，可用：
把每个 MVP 功能转换为 3–8 条用户故事。每条故事都需包含：
提示 AI 列出不清晰的假设和边界情况：空状态、无效输入、权限错误、重复、重试，以及“用户中途放弃怎么办？”决定哪些是 在 v0.1 必须处理 的。
定义关键术语（例如“Workspace”，“Member”，“Project”，“Invoice status”）。在每次提示中复用该术语表，防止模型改名概念。
在一页末尾列出严格的 MVP v0.1 清单：包含什么、明确排除什么，以及“完成”是什么意思。这就是你每次粘贴进 AI 工作流的规格。
你不需要完美的界面或“真实”的数据库设计来开始。你需要一个共享的画面，说明产品做什么、存储什么信息以及每个页面会改变什么。你的目标是移除歧义，让 AI（以及后续的人类）能一致地实现。
让 AI 用文本块给出简单线框：页面、组件和导航。保持基础——方框和标签。
示例提示："为以下页面创建低保真线框：登录、仪表盘、项目列表、项目详情、设置。包含导航和每页的关键组件。"
写出 3–6 个要存的对象，采用句子形式：
然后让 AI 提议数据库模式并用简单语言解释。
这能防止构建中出现“随机”功能。
一个简单映射：
保持一个简短的“UI 规则”列表：
如果只做一件事：确保每页有明确的主操作，每个数据对象有明确的所有者（通常是用户或组织）。
一个简单的栈不在于“最酷”，而在于出问题时容易恢复、有文档且被大量团队使用。对于 v1，请选择那些成千上万团队使用、AI 助手能可靠生成的默认项。
如果没有强约束，这个组合是安全起点：
如果你更愿意通过以聊天为中心的工作流而不是手工接线式构建，有平台如 Koder.ai 可以生成 React UI 加 Go 后端并连接 PostgreSQL，处理部署/托管，并在你需要完全控制时导出源码。
选一项：
如果你处理支付或敏感数据，尽早预算审计费用。
优先受管理服务（有仪表盘、备份、合理默认设置）。“能在下午完成”比“理论上可定制”更有价值。托管 Postgres（Supabase/Neon）+ 管理型 Auth 可以避免数周的设置时间。
至少有三环境：
把“每次 main 分支合并触发 staging 部署”作为一条规则。
保留一页清单，复制到每个新项目：
这张清单会成为你在第 2 个项目上的速度优势。
从 AI 获取好代码不是靠巧妙措辞，而是靠可重复的系统，减少歧义并让你保持控制。目标是让 AI 像一个专注的承包商：明确简报、明确交付物、明确验收标准。
复用相同结构以免忘记关键细节：
这会减少“神秘改动”，让输出更易应用。
在编写任何代码前，让 AI 提出任务拆分：
挑一张工单，锁定它的完成定义，然后再动手。
每次只请求一个功能、一个端点或一个 UI 流。小的提示能产生更准确的代码，你也能更快验证行为（并在需要时回滚）。
如果你的工具支持，使用“规划模式”先列大纲再实现，并依赖快照/回滚来快速撤销错误迭代——这正是像 Koder.ai 这样的平台在工作流中内置的安全网。
维护一个简单运行文档：你选择了什么、为什么（认证方式、数据字段、命名约定）。把相关条目粘到提示中，保证 AI 一致性。
每张工单应包含：可演示的行为 + 测试 + 一小段文档备注（即便只是 README 片段）。这样产物就是可交付的，而不只是“看起来像代码”。
速度不是写更多代码，而是缩短“改动完成”到“真实用户能尝试”之间的时间。每日演示循环能保持 MVP 的真实性，防止数周的隐性工作。
先让 AI 生成能启动、加载页面并能部署的最小应用（即使丑）。目标是工作管线，而不是功能完备。
本地运行后，做一处微小改动（例如改标题）以确认文件位置。及时提交。
认证放到后面再加会很烦。趁应用还小就加上。
定义登录用户能做什么、未登录用户看到什么。保持简单：邮箱+密码或魔法链接。
选一个你的 SaaS 核心对象（“Project”，“Invoice”，“Campaign” 等）并实现完整流程。
然后把它做成可用，不是完美：
每天像已经在销售一样演示应用。
在他们点击前，让他们说出预期发生的事。把他们的困惑转化为第二天的任务。如果你想要一个轻量仪式，把“明日”清单放在 README 并把它当作迷你路线图。
如果 AI 写了大段代码，你的工作就从“敲键”变成“验证”。少量结构——测试、检查和可重复的审查流程——能防止最常见的失败：看起来完成但在真实使用下崩溃。
让 AI 在你接受变更前据此自审：
你不需要“完美覆盖”。你需要对可能静默丢钱或丢信任的部分有信心。
核心逻辑的单元测试（定价规则、权限检查、数据校验）。
关键流程的集成测试（注册 → 创建对象 → 付款 → 查看结果）。让 AI 基于你的一页规格生成这些测试，并用白话解释每个测试在保护什么。
添加自动化 lint/format，让每次提交风格一致。这能减少“AI 意式代码”，并降低未来改动成本。如果已有 CI，请在每次 PR 上运行格式化 + 测试。
遇到 bug 时，以相同格式记录：
把模板粘到 AI 聊天，要求：可能原因、最小修复和防回归的测试。
交付 MVP 很令人兴奋——当第一个真实用户带着真实数据、真实密码和真实期望来到时就不同了。你不必成为安全专家，但需要一份你会实际遵循的简短清单。
把 API 密钥、数据库密码和签名密钥视为“永远不放入仓库”的项。
.env.example 占位，不放真实值。多数早期泄露很简单：某张表或端点被任何人读取。
user_id = current_user）。即便是小应用也会被机器人刷。
你看不到就修不了。
写一页人可读的说明：你收集什么、为什么、存在哪里、谁能访问、用户如何删除数据。默认尽量少保留（例如日志 30–90 天），除非有必要保留更久。
当应用能在你笔记本上跑并不等于“交付”。安全上线意味着你的 SaaS 能重复部署、在生产中被监控，并在出问题时快速回滚。
设置持续集成（CI）在每次变更时运行测试。目标：不能合并会导致检查失败的代码。从简单开始：
这也是 AI 发挥作用的地方：让它为 PR 的改动生成缺失测试，并用白话解释失败原因。
创建一个镜像 production 的 staging（同数据库类型、同 env 模式、同邮件提供商——只是测试凭证）。发布前验证：
防止“惊慌式部署”。保持简短：
为关键行为埋点或事件追踪：注册、主要激活步骤、升级点击。把它与错误监控结合，这样你能在用户来信前先看到崩溃。
最后检查性能、移动布局、邮件模板和引导流程。如果这些任何一项都不稳，推迟上线一天比失去早期信任要便宜得多。
“上线”不是一天的事——是与真实用户开始学习的起点。你的目标是 (1) 让用户尽快到达首个成功时刻，(2) 在有理由时为反馈与付费创造明确路径。
如果你还在验证痛点，可以选择不收款上线（候补名单、受限内测或“申请访问”）并专注激活。如果你已有强烈需求（或你替代的是付费工作流），尽早加入支付以免学错教训。
实用规则：当产品能可靠交付价值且你能在出问题时支持用户时就收费。
起草反映产出而非长功能网格的定价假设。例如：
让 AI 生成分层选项与定位，然后修改到一个非技术朋友 20 秒能懂为止。
不要把下一步藏起来。添加：
如果写到“联系支持”，确保可点、响应快。
用 AI 起草引导屏、空状态与常见问题，然后为清晰与诚实重写（尤其是说明限制）。
反馈渠道结合三种：
追踪主题而非个人意见。你早期路线图最有价值的信号是引导中的重复摩擦点和用户犹豫付款的重复理由。
大多数 AI 构建的 SaaS 项目失败不是因为创始人不会“写代码”。失败在于工作变得模糊不清。
过度构建。 在没人完成引导前你加入角色、团队、计费、分析和重设计。
修复： 冻结范围 7 天。只交付最小能证明价值的流（例如“上传 → 处理 → 结果 → 保存”）。其余都进待办。
规格不清。 你对 AI 说“做一个仪表盘”，它就发明了你没想要的功能。
修复： 把任务改写为一页规格，含输入、输出、边界情况与可衡量的成功指标。
盲目信任 AI。 应用“在我机器上可跑”，但在真实用户或不同数据下崩溃。
修复： 把 AI 输出当草稿。合并前要求重现步骤、测试与审查清单。
在以下情况下引入人工帮助：安全审查（认证、支付、文件上传）、性能调优（慢查询、扩展）和复杂集成（银行、医疗、受监管 API）。资深审查几小时可能避免昂贵的重写。
按你能演示的切片估算："登录+登出"、"CSV 导入"、"首份报告"、"计费结账"。能在 1–2 天内演示的切片才合理；如果不能，就太大了。
第 1 周：稳定核心流程与错误处理。
第 2 周：引导 + 基础分析（激活、留存）。
第 3 周：强化权限、备份与安全审查。
第 4 周：基于反馈迭代，完善定价页并衡量转化率。
“交付”指的是一个在真实环境中可用的产品，真实用户可以登录并使用。
它不是一个 Figma 文件、原型链接，或仅能在你本地运行的仓库。
AI 在快速执行方面很强，比如：
但它不擅长判断和承担责任：它可能虚构 API、遗漏边界情况，或在没有验证的情况下产生不安全的默认设置。
使用一个紧密循环：
关键是 。
从一个目标用户和一个痛点入手。
一个快速筛选：
如果任一答案为“否”，在提示 AI 前先收紧范围。
使用一个清晰、可衡量的一句话：
“帮助 [目标用户] [完成某事]，通过 [如何做] 以便 [结果]。”
然后加上可测试的时间或质量约束（例如“在 2 分钟内”，“无错误”，“一键完成”）。
选择能快速追踪的指标：
这些指标能防止“功能收集”并保持构建聚焦。
保持简短、具体，并能在多次提示中重复使用：
以“ MVP v0.1 清单”结尾，作为每次提示可粘贴的规格源。
把提示当作管理承包商：
使用可复用的模板：
先让 AI 给出任务拆分，再逐条实现，这样能减少“神秘变更”。
对于 v1，选择那些“无聊”、文档多、容易恢复的默认配置：
还要提前定义环境：local、staging、production，并把每次 main 分支合并触发 staging 部署作为规则。
通常你拥有产品想法、品牌、客户关系以及你仓库里的代码，但你应当确认：
操作上，养成把 AI 输出保存到你自己的项目、记录决策，以及避免在提示里粘贴专有客户数据的习惯。