2025年9月10日·2 分钟
人 + AI 软件创建：面向未来的实用手册
一个面向未来且实用的视角：说明人类与 AI 如何从想法到上线共同创建软件，明确角色、工作流与防护措施。
一个面向未来且实用的视角：说明人类与 AI 如何从想法到上线共同创建软件，明确角色、工作流与防护措施。
“人 + AI” 软件创建是共创：团队在构建软件的同时，使用 AI 工具（如编码助手和大型语言模型）作为贯穿过程的主动帮手。这不是完全自动化，也不是“按下一个按钮就有产品”。把 AI 想象成一个快速的合作者，它可以起草、建议、检查和总结——而人类负责决策和结果。
共创意味着人来设定目标、定义什么是“好”，并引导工作。AI 带来速度和选项：它能建议代码、生成测试、改写文档，或提示边缘情况。
完全自动化则意味着 AI 承担端到端的产品工作，几乎无需人类指引——需求、架构、实现与发布均由 AI 主导并承担问责。大多数团队并不追求这种方式，且大多数组织也无法接受相关风险。
软件不仅仅是代码。它还包含业务语境、用户需求、合规、品牌信任以及错误的成本。AI 在生成草稿和探索替代方案上非常擅长，但它无法真正理解你的客户、内部约束或公司可安全交付的内容。协作既保留了 AI 的优势，又确保产品与现实目标保持一致。
你应当期待在起草和迭代上获得显著的速度提升——尤其是对重复性工作、样板代码和第一版解决方案。同时，质量风险会以不同方式出现：自信却错误的回答、微妙的 bug、不安全的模式，以及许可或数据处理方面的失误。
人类仍然掌控：
接下来的章节将带你通过一套实用工作流：把想法变成需求、共同设计系统、与 AI 结对编程、测试与代码审查、安全与隐私护栏、保持文档更新、以及衡量结果以便下一轮迭代不仅更快而且更好。
AI 擅长加速执行——把清晰的意图转成可用的草稿。人类仍然最适合最初定义意图，并在现实复杂时做决策。
如果使用得当，AI 助手可以在以下方面节省时间：
主题：AI 在生成候选项方面很快——代码草稿、文本草稿、测试用例草稿。
人类应当主导：
AI 能描述选项，但不拥有结果。所有权属于团队。
把 AI 当作一个会迅速且自信起草的聪明同事，但它仍可能出错。用测试、审查、基准和对真实需求的快速核对来验证它的输出。
好用法：“这是我们现有的函数和约束（延迟 < 50ms，必须保留顺序）。提出一个重构方案，解释权衡，并生成证明等价性的测试。”
坏用法：“为我们重写认证中间件以提高安全性”，然后把输出直接复制到生产而不理解它、没有进行威胁建模或用测试验证。
真正的收益不是让 AI 驱动，而是让 AI 加速那些你已知如何引导的部分。
当每个人都清楚自己负责什么与不负责什么时，人 + AI 协作效果最佳。AI 可以快速起草，但不能对产品结果、用户影响或业务风险承担问责。明确的角色能防止“AI 说了就这样”的决策，并让团队更有信心地前进。
把 AI 想成支持各职能的高速贡献者，而不是替代者。
使用简单矩阵避免工单与 PR 中的混淆：
| 活动 | 谁决定 | 谁起草 | 谁有验证权 |
|---|---|---|---|
| 问题陈述与成功指标 | 产品 | 产品 + AI | 产品 + 工程 |
| UX 流程与 UI 规范 | 设计 | 设计 + AI | 设计 + 产品 |
| 技术方案 | 工程 | 工程 + AI | 工程负责人 |
| 测试计划 | 工程 | 工程 + AI | QA/工程 |
| 发布就绪 | 产品 + 工程 | 工程 | 产品 + 工程 |
加入明确门控以免速度超过质量：
把“为什么”记录在团队常用的地方：工单评论记录权衡、PR 说明记录 AI 生成的变更、以及发布的简明变更日志。决策可见时，问责也就清晰了，未来的工作也更容易。
好的产品规格不是“把一切写下”，而是让人对将要构建的内容、原因和“完成”含义达成一致。有 AI 参与时，你可以更快达成清晰、可测试的规格——前提是由人来对决策负责。
先用清晰语言写下三条锚点：
然后请 AI 挑战草稿："我做了哪些假设？什么会让这个方案失败？在工程开始前我应该回答哪些问题？" 把输出当成需要验证的待办清单，而非真理。
让模型生成 2–4 个方案（包括“什么都不做”的基线）。要求其指出：
你来选择方向；AI 帮你看到可能忽略的点。
保持 PRD 精简以免没人愿意读：
示例验收标准："登录用户能在 10 秒内导出 CSV，数据集最大 50k 行。"
在规格被视为就绪之前，确认：
当 AI 起草 PRD 的部分时，确保每个需求都能追溯到真实用户需求或约束，并由明确的负责人签字。
系统设计是“人 + AI”协作最有力的地方之一：你可以快速探索几种可行架构，然后用人的判断选择最适合现实约束的方案。
要求 AI 给出 2–4 个架构候选（例如：模块化单体、微服务、无服务器、事件驱动），并在成本、复杂度、交付速度、运行风险和供应商锁定等维度上做结构化比较。不要接受单一的“最佳”答案——让它两面论证。
一个简单的提示模式：
选定方向后，让 AI 列出系统接触点。要求它产出：
然后请人验证：这些是否匹配你公司的真实运营，包括边缘情况和凌乱的真实世界数据？
创建轻量的决策日志（每个决策一页），记录：
把它存放在代码仓旁以便发现（例如放在 /docs/decisions 中）。
实现前写下安全边界和数据处理规则，这些不能被“优化”抹去，例如：
AI 可以起草这些策略，但人类必须拥有它们——因为问责不能被委托。
把模型当作初级合作者：它善于产生选项，但对你独特的代码库理解薄弱，除非你教它。目标不是“让 AI 写完应用”，而是建立一条紧密循环：人来把关，AI 来加速。
如果你想让这个工作流看起来比独立编码助手更“端到端”，像 Koder.ai 这类 vibe-coding 平台可以帮忙：在聊天中描述功能、以小步迭代，同时保留人工审查门控——平台能为 Web（React）、后端服务（Go + PostgreSQL）或移动应用（Flutter）生成可导出的源码。
在请求代码之前，提供那些人在查看仓库时自然了解的约束：
一个简单的提示模板有助于：
You are helping me implement ONE small change.
Context:
- Tech stack: …
- Conventions: …
- Constraints: …
- Existing code (snippets): …
Task:
- Add/modify: …
Acceptance criteria:
- …
Return:
- Patch-style diff + brief reasoning + risks
（注：上方代码块为原始提示模板，保持原样以便复用。）
把范围保持微小：一个函数、一个端点、一个组件。小切片更容易验证行为，避免隐藏回归，并保持所有权清晰。
一个良好节奏是：\n1) 你描述意图与边界。\n2) AI 提出脚手架（文件、接口、连线）。\n3) 你选择方案并请求下一个增量变更。
AI 在生成样板、映射字段、生成强类型 DTO、创建基础 UI 组件以及执行机械重构方面表现出色。人类仍应：
制定规则：生成代码必须像任何贡献一样被审查。运行它、阅读它、测试它，确保其符合约定与约束。如果你不能解释它如何工作，就不要发布它。
测试是“人 + AI”协作最务实的地方。AI 可以生成想法、脚手架和大量用例；人类提供意图、判断与问责。目标不是更多测试，而是更高的信心。
一个好的提示可以把 LLM 变成不知疲倦的测试伙伴。要求它提出你可能遗漏的边缘情况与故障模式：
把这些建议当作假设而非真理。人类根据产品风险与用户影响决定哪些场景重要。
AI 能快速起草单元与集成测试，但你仍需验证两点：
一个实用流程是：你用普通语言描述预期行为，AI 提出测试用例，然后你把它们精炼成小而可读的测试套件。如果一个测试难以理解，那可能说明需求不清晰。
AI 可以生产看似真实的测试数据——姓名、地址、发票、日志——但切勿用真实客户数据作为种子。优先使用合成数据、匿名化夹具并明确标注为“假数据”。在受监管场景下，记录测试数据的生成与存储方式。
在 AI 辅助的构建循环中，代码可能很快看起来“完成”。把“完成”设为共享契约：
这个标准能防止速度超过安全，并使 AI 成为乘数而非捷径。
AI 可以在“第一遍”审查中加速工作：总结变更、标记不一致并提出小改进。但它并不改变代码审查的目的。标准保持不变：保护用户、保护业务并维持代码库的可演进性。
应用得当时，AI 助手成为预审清单生成器：
在大 PR 中尤其有价值——AI 能指出 3–5 个真正带来风险的区域，吸引审查者重点关注。
AI 可能以自信的方式出错，因此人类仍要对以下内容负责：
一个有用的规则：把 AI 的反馈当成聪明的实习生——可以使用，但对重要内容要全部验证。
粘贴 PR diff（或关键文件）并尝试：
要求作者在 PR 中添加简短说明：
这种透明度把 AI 从黑盒变成团队工程流程的可记录部分。
AI 能加速交付，但也会加速出错。目标不是“更少信任”，而是以明确护栏来更快验证，以保持质量、安全与合规。
幻觉（hallucinations）： 模型可能编造 API、配置标志或关于代码库的“事实”。\n\n不安全模式： 建议可能包含危险默认（如过宽的 CORS、弱加密、缺失的授权检查）或常见但有风险的片段。\n\n许可不确定性： 生成的代码可能类似于有许可证的示例，AI 建议的依赖可能引入病毒式许可证或限制性条款。
把 AI 输出当做任何第三方贡献来处理：
把发现结果展示在 PR 检查中，让安全成为“完成”的一部分，而非单独阶段。
写下并执行这些规则：
如果 AI 建议与规格、安全策略或合规规则冲突：
好的文档不是单独项目——它是团队如何构建、发布和支持软件的“操作系统”。最佳的人 + AI 团队把文档视为一等交付物，并用 AI 保持其与现实的一致性。
AI 很擅长产出可用的首稿：
人类应核验准确性、去除假设并补充只有团队知道的上下文——比如什么是“好”的样子、哪些是风险和哪些是刻意不在范围内的决定。
在一次冲刺或发布后，AI 可以把提交与 PR 翻译成面向客户的发布说明：发生了什么、为什么重要、是否需要执行任何操作。
实用模式是把一组经挑选的输入（已合并的 PR 标题、问题链接和一段“重点是什么”的简短说明）交给 AI，请求两个输出：
然后由人工负责编辑语气、准确性与措辞。
文档之所以过时，是因为它与代码变更脱节。把文档与工作绑定：
如果你维护产品站点，使用内部链接减少重复问题，并指向稳定资源，例如 /pricing（计划详情）或 /blog（支持文档的深度解析）。
如果你无法衡量 AI 辅助的影响，就只能靠主观感觉争论：“感觉更快” vs “感觉更危险”。把人 + AI 的交付当成任何其他流程变更来对待——为其打点、评审并调整。
先从一小组反映真实结果的指标开始，而不是追求新奇：
把它们与审查吞吐量（PR 周期时间、审查轮次）配对，以观察 AI 是否在减少瓶颈或增加返工。
不要以道德化方式给任务贴“AI”或“人类”标签。给它们贴标签是为了学习。
实用方法是在工作项或 PR 上用简单标记：
然后比较结果：AI 辅助的变更是否更快获批？是否触发更多后续 PR？是否与回滚相关联？目标是识别高杠杆区（高收益）与危险区（高返工）。
如果你在评估平台（不仅仅是助手），把“返工减少器”列入考量——如快照/回滚、部署/托管以及导出源码的能力。这也是团队在原型之外使用 Koder.ai 的一个原因：你可以在聊天中快速迭代，同时保有常规控制（审查、CI、发布门控），并保持向标准仓库的干净出口策略。
创建一个轻量的团队“学习系统”：
保持实用且即时——在回顾中更新，而不是把它当成季度性的文档工程。
预期角色会演变。工程师将更多地从事问题框定、风险管理与决策制定，而减少重复将意图翻译为语法的工作。新的技能变得重要：编写清晰规格、评估 AI 输出、理解安全/许可约束，以及通过示例教导团队。持续学习不再可选——它成为工作流的一部分。
这是一种共创工作流：人类负责定义意图、约束和成功指标，AI 则帮助生成“候选项”（代码草稿、测试想法、文档、重构建议）。人类仍对决策、审查和最终交付承担责任。
共创意味着人来主导：设定目标、选择权衡、验证结果。完全自动化则意味着 AI 主导需求、架构、实现和发布，并承担问责——大多数团队无法、安全上也无法接受这种方式。
AI 能加速执行，但软件还涉及业务语境、用户需求、合规和风险。协作让团队在获得速度提升的同时，确保产品与现实、政策以及组织能安全交付的范围保持一致。
预计在起草和迭代方面会更快，特别是样板代码和初步解决方案。但也会出现新的失效模式：
解决方法是更严格的验证（测试、审查门控、安全检查），而不是盲目信任。
人类应继续负责：
AI 可以提出方案，但不应被视为结果的“所有者”。
高杠杆的领域包括：
共同点是：AI 快速产出草稿；你来决定并验证。
使用小而有界的任务。提供真实上下文（代码片段、约定、约束、完成定义），要求返回补丁式 diff 以及风险说明。避免大范围重写，按切片迭代以便在每一步校验行为。
把 AI 的输出视为一位高效同事的建议：
简单规则：不得悄然复制粘贴到生产中。
可采用“决定 / 起草 / 验证”的简单责任模型：
并加入明确门控（规范、设计、实现、安全、发布），以防速度超越质量。
关键防护包括：
当 AI 建议与规范或政策冲突时，上报相关代码负责人/安全审核人并记录决策。