如何通过与 AI 对话构建软件

什么是真正的对话式软件构建

对话式软件构建是指把自然语言——聊天、语音或书面说明——作为“编程”的主要方式。你不是先写代码，而是描述你想要的、请求一个初始版本、评审产出并通过反复交流来改进。

实际的变化在于：你的话语成为塑造需求、界面、数据结构，甚至代码的输入。你仍在做产品工作：澄清目标、权衡取舍并检查结果，但工具承担了更多的起草工作。

实践中的样子

一次典型的会话在描述意图和对产出做出反应之间来回切换：

• “我需要一个简单的发票跟踪工具。”
• AI 提出屏幕、字段和基本工作流。
• 你纠正细节：税费、到期日、权限、导出方式。
• AI 更新原型、代码或自动化流程。

关键是你在掌舵，而不是仅仅下单。好的对话式构建更像是在指导一位初级同事——频繁检查进度——而不是简单下达指令。

最适合的场景

当问题易于理解且规则相对明确时效果最佳：

• 简单的内部应用（表单、仪表盘、追踪器）
• 自动化（在工具间移动数据、发送提醒、生成报告）
• 在投入工程前验证想法的原型

优势是速度：你可以很快得到可点击或可运行的东西，然后决定是否值得打磨。

它的短板

当领域包含大量边界情况或严格约束时会变得脆弱：

• 复杂的业务规则（计费、排期、库存、权限）
• 与非标准 API 的深度集成
• 合规要求很高的工作（医疗、金融、受监管的数据）

在这些情况下，AI 可能生成看上去正确但遗漏重要例外的产物。

设定期望：速度 vs 正确性 vs 控制

对话式构建通常优先优化速度。如果你需要正确性，你需要更多时间来指定规则和测试。如果你需要控制（架构、可维护性、审计），尽早让工程师参与——或者把 AI 的输出视为草稿，而非最终产物。

人们使用的 AI 工具速览

当人们说“我通过聊天构建了这个应用”时，通常使用以下几类工具之一。每类工具在不同任务上更擅长：把文字变成界面、逻辑、数据连接，或可交付的真实代码。

IDE 内的聊天助手 vs 网页应用构建器

IDE 助手在开发者写代码的环境中工作（如 VS Code、JetBrains 等）。当你已有或想要一个代码库时，它们很有用：生成函数、解释错误、重构、写测试。

网页应用构建器运行在浏览器中，侧重于快速创建：表单、仪表盘、简单工作流和托管。对于内部工具，它们通常更接近“描述它然后看见结果”的感觉。

一个有用的心智模型是：IDE 助手优化代码质量和控制；网页构建器优化速度和便利。

代理（agents） vs 副驾（copilots）：谁做什么

**副驾（copilot）**是在你已经在做的下一步提供帮助：“写这个查询”，“起草这个 UI 组件”，“总结这些需求”。你仍是驾驶者。

**代理（agent）**更像被委派的工作人员：“构建一个有登录和管理员页面的可运行原型”，它会规划任务、生成多个文件并迭代。代理可以节省时间，但你会希望设置检查点，以便在其产生大量输出之前审批方向。

一些工具（如 Koder.ai）倾向于这种代理式工作流：在聊天中描述结果，平台规划并生成一个可工作的应用，然后通过结构化步骤（包括规划模式、快照和回滚）进行迭代，以避免更改偏离方向。

模板、连接器与生成代码

许多“对话式”工具由以下内容驱动：

• 模板（常见模式的起始应用，如 CRM、预订、审批）
• 连接器（与 Google Sheets、Slack、Stripe、数据库 的预置连接）
• 生成代码（你可以导出、版本化并维护的真实源文件）

模板和连接器减少你需要明确说明的内容。生成代码决定结果的可移植性和可维护性。

如果你在意对所构建内容的所有权，优先选择能生成常规技术栈并允许导出代码的平台。例如，Koder.ai 专注于 Web 端的 React、后端的 Go + PostgreSQL 以及移动端的 Flutter——因此输出看起来和行为上更像典型的软件项目，而不是锁定的配置。

如何根据目标选择工具

对于原型，优先速度：网页构建器、模板和代理。

对于内部工具，优先连接器、权限和审计能力。

对于生产环境，优先代码所有权、测试、部署选项以及审查更改的能力。通常 IDE 助手（加上一个框架）更稳妥——除非你的构建器提供强大的控制功能，如导出、环境和回滚。

从问题陈述开始，而不是功能清单

当你请求 AI 工具“构建一个应用”时，它会乐意生成一长串功能。但问题是：功能清单并没有解释为什么要做这个应用、为谁做、或如何判断它是否有效。一个清晰的问题陈述可以。

一个有效的简单模板

把问题陈述写成：

针对 [主要用户]，他们 [在 X 上遇到困难]，我们将 [交付结果 Y] 以便 [可衡量的收益 Z]。

示例：

针对一家小型诊所的接待员，他们在给患者打电话确认预约上花费太多时间，我们将发送自动短信确认，以便 30 天内减少 20% 的爽约率。

这一段为 AI（和你自己）提供了目标。功能变成“实现目标的可能方式”，而不是目标本身。

有意保持精简

从一个狭窄的用户问题和一个主要用户开始。如果你混合受众（“客户、管理员、财务”），AI 会生成一个难以完成的通用系统。

用一句话定义成功——“完成”是什么样子。如果你无法衡量它，就无法做出设计权衡。

把问题转成最小可用构建简报

现在加入足够的结构，让 AI 能构建出连贯的东西：

• 输入/输出： 什么信息进入，必须产出什么结果？
• 最小有用功能集： 什么是第 1 天就创造价值的最小功能？
• 真实示例： 收集 2–3 个示例（示例数据、截图、表单）来展示实际情况的混乱。

如果你先做这些，提示会更清晰（“构建实现 Z 的最小功能”），原型更可能贴合实际需求。

如何描述你的想法以便 AI 构建它

如果你能清楚地向同事解释你的想法，通常你也能向 AI 解释——只是需要更多结构。目标不是花哨的“提示工程”，而是给模型足够的上下文以作出良好决策，并让这些决策可见以便你纠正。

一个有效的简单规格格式

在提示开头放四个模块：

• 目标（Goal）： 完成的样子（一句）
• 用户（Users）： 谁使用以及他们要完成什么
• 规则（Rules）： 必须始终成立的条件（权限、边界情况、成功标准）
• 示例（Examples）： 3–6 个真实输入与期望输出

这可以减少来回，因为 AI 能将你的想法映射到流程、界面、数据字段和校验逻辑。

明确约束（否则 AI 会猜）

加入一个“约束（Constraints）”块，回答：

• 平台： web、iOS/Android、Slack、电子表格等
• 数据来源： 现有数据库、Google Sheets、CSV 上传、API
• 隐私需求： 哪些数据敏感、哪些不能存储、保留规则
• 非目标： 明确你不想构建的内容

即便是一行 “不允许个人数据离开我们内部工具” 也会改变 AI 的建议。

在生成任何东西前让它先提问

在提示末尾写上：“在生成任何内容之前，请先问我 5–10 个澄清性问题。” 这能避免自信但错误的初稿，并早期暴露隐藏决策。

保持一个持续更新的决策日志

在你回答问题时，要求 AI 在聊天中维护一个简短的Decision Log（决策日志）：

• 决策
• 选择原因
• 未决问题

然后每次你说“改 X”，AI 可以更新日志并保持构建对齐，而不是偏离初衷。

可复用的工作流：从聊天到可运行原型

如果你把 AI 当成一次性生成应用，你常常会得到在真实场景下会崩溃的东西。更好的方法是一个小而可重复的循环：描述、生成、尝试、纠正。

步骤 1：用简单语言勾勒屏幕和用户流程

从用户应完成的最简单旅程（“happy path”）开始。把它写成一个短故事：

• 谁是用户？
• 他们首先看到什么？
• 接下来采取什么动作？
• 什么算成功？

要求 AI 把这个故事转成屏幕列表以及每个屏幕上的按钮/字段。保持具体：“登录页有邮箱 + 密码 + 错误提示”，而不是“安全认证”。

步骤 2：让 AI 提出数据字段和校验规则

屏幕确定后，关注原型必须存储的信息。

提示 AI：“基于这些屏幕，提出数据字段、示例值和校验规则。” 你需要具体信息，例如：

• 必填与可选字段
• 格式（email、日期、货币）
• 限制（最大长度、最小值）
• 基本业务规则（例如结束日期不能早于开始日期）

这一步能避免常见的原型问题：有界面但数据模型模糊。

步骤 3：生成简单 UI 并连通 happy path

现在要求一个可工作的切片，而不是整个产品。告诉 AI 要把哪一个流程端到端连通（例如：“创建项目 → 保存 → 查看确认”）。如果工具支持，请求预填示例数据，这样你可以立即点击操作。

如果你使用像 Koder.ai 这样的平台，这一步还涉及托管、部署和代码导出等功能：你可以在真实环境验证流程，然后决定继续在平台迭代或交给工程处理。

步骤 4：用短小的测试反馈回路迭代

像用户一样运行原型，并把问题记录为紧凑、可测试的反馈：

• “当我把电话号码留空时，它仍然保存——应为必填。”
• “提交后我想跳到详情页，而不是列表页。”

把这些笔记以小批量反馈给 AI。目标是稳步前进：一个明确的变更请求、一次更新、一次重新测试。这个节奏会把“聊天式想法”变成你能评估的原型。

可复制的实用示例

下面是三种可以在一次聊天中开始的小构建。复制“你要说”的文本，然后根据情况调整名称、字段和规则。

示例 A：轻量个人追踪器（字段、视图、过滤）

你要说： “构建一个轻量的“习惯 + 心情追踪器”。字段：date（必填）、habit（下拉：Sleep, Walk, Reading）、did_it（是/否）、mood（1–5）、notes（可选）。视图：（1）今天；（2）按习惯分组的本周视图；（3）心情趋势。过滤器：本周只显示 did_it = no。生成数据模型和一个简单 UI。”

AI 输出： 建议的表/模式、基本屏幕布局，以及三种视图和过滤的粘贴就能用的配置/代码（视工具而定）。

你需验证： 字段类型（日期还是文本）、默认值（今天的日期）、以及过滤器使用的周起始日（周一还是周日）。

示例 B：小型企业客户录入表 + 邮件通知

你要说： “创建一个‘客户录入’表单：name、email、phone、service_needed、preferred_date、budget_range、consent 勾选框。提交后：保存到电子表格/表中，并发送邮件给我与自动回复给客户。包含邮件主题/正文模板。”

AI 输出： 表单、存储目的地，以及包含占位变量的两封邮件模板。

你需验证： 邮件可达性（发件人/回复地址）、同意文本、并确认通知仅在每次提交时触发一次。

示例 C：数据清理脚本或电子表格自动化

你要说： “我有一个 CSV，列为：Full Name、Phone、State。把电话标准化为 E.164，去除多余空格，名字首字母大写，把州名映射为两位代码。输出清理后的 CSV 和变更摘要。”

AI 输出： 一个脚本（通常是 Python）或电子表格步骤，以及“变更报告”思路。

你需验证： 先在 20 行上运行，检查边界情况（缺失电话、分机），并确认没有意外覆盖列。

质量与安全：如何避免“它只在我的提示下可用”

AI 可以快速帮你做出演示，但演示可能脆弱。常见失败模式是产出仅在你测试时的精确措辞下有效。要交付可以信任的东西，把每个 AI 生成的结果当作草稿，并有意识地尝试打破它。

把 AI 的产出当作草稿（它确实是）

即使代码“能运行”，逻辑也可能不完整。让 AI 解释假设并列出边界情况：空字段、超长输入、缺失记录、时区、货币四舍五入、网络超时与并发编辑等。

一个有用的习惯：生成功能后，提示 AI 给出一份“小问题清单（what could go wrong）”，然后你逐项验证。

无法省略的安全基础

大多数 AI 构建的应用会在基础环节出问题，而不是在高级攻击上。务必验证：

• 认证与权限： 谁能访问什么，未登录用户会怎样。
• 密钥管理： API key 与数据库凭证不能出现在前端代码或公共仓库中。
• 数据边界： 校验输入，避免注入类风险。

如果不确定，询问 AI：“展示哪里强制了认证、密钥放在哪、输入如何被校验。” 如果它不能指出具体文件或行，那还没有完成。

用真实数据和意外输入测试

Happy path 会掩盖 bug。创建一组“恶劣”测试用例：空值、奇怪字符、超大数值、重复条目以及错误类型的文件。如果能使用真实（并被允许使用的）样本数据，请用它——许多问题只在真实世界的混乱中出现。

用日志和错误让失败可见

沉默失败会带来昂贵的混乱。为用户添加清晰错误信息（“支付失败—请重试”）并为开发者添加详尽日志（请求 ID、时间戳、失败步骤）。当你要求 AI 添加日志时，明确你日后调试所需的信息：（已净化的）输入、所作决定和外部 API 响应。

当质量是目标时，你不是在“更好地提示”——而是在构建一个安全网。

调试与迭代：像和同事协作一样使用 AI

AI 在生成代码上很快，但真正的提速发生在你把它当作协作伙伴来迭代时：给出紧凑上下文、要求计划、复审改动并保持可回溯的痕迹。

保持提示简短并有版本管理

长提示会掩盖重要细节。使用“v1, v2, v3”习惯：

• 写一个简短请求（“修复密码包含空格时的登录错误 — v3”）。
• 把当前需求（或验收标准）粘回聊天，这样模型不会猜测。
• 包含精确的错误文本和出现位置（控制台、服务端日志、截图文字）。

这让对比尝试更简单，也防止偏离原定功能。

要求假设与变更摘要

在修改任何东西前，让 AI 陈述它认为为真的事：

• “列出你对应用环境与输入的假设。”
• “解释你将改动什么以及为什么。”

之后要求清单式回顾：触及的文件、修改的函数以及行为上将发生的变化。

使用检查点就像对待人类开发者那样

迭代在可回退时更顺畅：

• 经常提交（即便是小修复）。
• 优先差异化（diff）而不是整文件重写：“只输出统一 diff。”
• 以小块变更审查，然后运行应用。

如果你使用支持快照和回滚的对话式构建器（Koder.ai 包括这些），像用 Git 一样利用这些检查点：做小而可逆的变更，保留“最后已知良好”版本。

卡住时缩小问题并请求诊断信息

不要说“它不工作”，而要缩小范围：

• 提供一个失败的示例输入与期望输出。
• 请求有针对性的诊断：“在 X 周围添加日志并展示我们应该看到的值。”
• 如果修复不断扩散，冻结功能并定位最小可复现的 bug。

这会把模糊的问题变成 AI 可执行的可解任务。

了解局限（以及何时升级为人工开发）

对话式构建擅长把清晰描述变成可工作的屏幕、基础逻辑和数据模型。但当“有用的原型”变成“真实的产品”时，你需要更多结构——有时也需要人类开发者。

哪些部分即便 AI 提议也要手动保留

有些领域不宜完全交给生成逻辑，除非经过仔细审查：

• 计费和支付： 定价规则、退款、税务、重试、退单处理
• 权限与访问控制： 角色、可见性、审计轨迹
• 关键业务规则： 任何可能导致财务损失、法律风险或客户伤害的规则

一个实用规则：如果错误需要对客户沟通或会计修正，把它标记为“人工负责”，AI 只能辅助而非决定。

何时让开发者介入

当遇到以下情况，尽早升级（并节省时间）：

• 与外部系统的集成（ERP/CRM、SSO、webhooks、支付处理）且必须可靠
• 性能需求（大数据、海量用户、慢查询、缓存、移动端限制）
• 合规与安全要求（SOC 2、HIPAA、GDPR 细节、数据保留策略）

如果你不停重复同一个提示以“让它表现正确”，很可能你面对的是设计或架构问题，而不是提示问题。

原型转产品的迹象

你不再实验，而是在运营：

• 每周（或每天）都有用户依赖它
• 你在追踪权限、支付或敏感数据
• Bug 有真实后果
• 你需要监控、备份和变更控制

一个简单的交接清单

当让开发者接手时，交付：

• 需求： 用户角色、关键流程、边界情况、“不得”规则
• 架构说明： 数据实体、集成点、数据存放位置
• 测试用例： 10–20 个真实场景（happy path + 失败情况），定义“完成”的标准

这些能把你的对话式进展转成工程可做的工作——同时保留原型的初衷。

隐私、知识产权与负责任使用

通过“对话式”构建软件看起来很随意，但一旦你把真实数据或内部文档粘进 AI 工具，就牵涉到法律与安全后果。

在提示中不要包含敏感数据

把提示当作可能被存储、审查或意外共享的消息。不要上传客户记录、员工数据、机密或任何受监管的信息。

一个实用策略是使用：

• 脱敏片段（移除姓名、ID、地址、令牌）
• 合成样本（伪造数据但保留结构和边界情况）
• 以模式而非行数据工作（表定义、字段类型、示例范围）

如果需要生成安全的模拟数据，要求模型根据你的模式生成，而不是直接粘贴生产导出。

检查保留与访问设置

并非所有 AI 工具都相同。在把它用于工作前确认：

• 数据保留： 内容会被存储吗？多久？能删除吗？
• 训练使用： 你的内容是否默认用于改进模型？
• 访问控制： 组织内谁能查看对话、项目或共享工作区？

有条件时，优先选择具备更明确管理控制和退出选项的企业计划。

尊重 IP 与许可

AI 可以摘要或转换文本，但不能为你授予你没有的权利。粘贴以下内容时要小心：

• 带限制许可的代码仓库
• 专有 SDK 文档或付费课程材料
• 未被授权复用的内部文件

如果你基于某些来源生成代码，请记录来源并核查许可条款。

加入轻量审查步骤

对于内部工具，设立一个简单门槛：在任何东西分享给更多人之前，由一个人复核数据处理、权限和依赖项。在团队 wiki（或 /blog/ai-tooling-guidelines）放一份简短模板，通常就能避免最常见的错误。

发布与衡量结果

交付时“很酷的原型”才能变成值得信赖的东西。用 AI 构建的软件，很容易无限制地修改提示——所以把发布当作一个明确的里程碑，而不是一种感觉。

在部署前定义“完成”

写下一个非技术同事也能验证的完成定义，并配上轻量的验收测试。

例如：

• 完成意味着： 表单收集客户请求、发送确认邮件并将请求记录到电子表格。
• 验收测试： 使用有效数据提交请求 → 邮件在 1 分钟内到达；缺失必填字段提交 → 用户看到清晰错误；电子表格行与提交值一致。

这能防止你在“看起来对”时就上线。

记录请求与已发布的差异

AI 工具通过微小提示改动就能改变行为。维护一份小变更日志：

• 你要求 AI 构建什么（1 句）
• 实际发布了什么（1 句）
• 已知差距或边界情况

这让评审更容易，并防止悄然膨胀的范围——尤其是几周后回顾项目时。

用真实信号衡量影响

选择 2–3 个与原始问题相关的指标：

• 节省时间： 每个任务前后节省的分钟数
• 错误减少： 复制/粘贴错误减少、未完成提交减少
• 用户满意度： 使用后的单题评分（例如“比旧方式更容易吗？”）

如果不能衡量，就无法判断 AI 构建的解决方案是否有改进。

基于使用情况制定下次迭代计划，而不是猜测

一两周后，回顾实际发生的情况：用户在哪掉线、哪些请求失败、哪些步骤被绕过。

然后按优先级一次只做一件事：先修复最大的痛点，再做第二个小功能，把“可有可无”的放到以后。这是让对话式构建保持务实的方法，而不是无尽的提示实验。

把这个变成习惯的简单清单

把对话式构建从一次性实验变成常态的最快方法是把重复出现的少数环节标准化：一页 PRD、小型提示库和轻量护栏。这样你就能每周重复同一套流程。

可复用的一页 PRD

把下面内容复制到文档，每次在打开任何 AI 工具前补充：

• 问题（1–2 句）： 今天什么流程坏或慢？
• 对象： 主要用户 + 成功对他们意味着什么
• 用例（happy path）： 从开始到结束的短故事
• 输入： 用户提供的数据（表单、文件、集成）
• 输出： 用户得到什么（界面、报告、邮件、导出）
• 规则/约束： 策略、必须有项、不做项
• 边界情况： 3–5 个“如果发生什么”场景
• 验收标准： 5–10 条可检查语句
• 风险： 隐私、准确性、审批、依赖项

可复用的提示库（小而有力）

在共享笔记中保存常用提示：

• 澄清器： “就这个 PRD 提出最多 10 个问题以使其可测试，然后给出假设。”
• 规格生成器： “把这个 PRD 变成用户故事 + 验收标准 + 简单数据模型。”
• 原型计划器： “提出一个三次迭代的原型计划；把第 1 次迭代控制在 2 小时内。”
• 测试编写器： “根据验收标准写出测试清单，包括边界情况。”

在每个提示旁放上优质输出示例，好让团队成员知道目标是什么。

保持安全与一致的护栏

写好一次并复用：

• 批准工具清单： 哪些 AI 工具可用于工作
• 数据规则： 哪些绝不能粘贴（客户 PII、密钥、合同），用占位符替代
• 审查步骤： 谁审批 PRD、谁复核代码/逻辑、谁做测试
• 发布规则： 定义什么是“原型” vs “可发布”

每周习惯清单

在构建前：

• PRD 完成并已共享
• 数据分类已检查
• 已选成功指标（节省时间、减少错误、转化等）

构建中：

• 提示与产出保存到项目日志
• 假设明确列出

发布前：

• 验收标准通过测试
• 同行复核完成
• 回滚计划记录

下一步阅读：在 /blog 浏览更多实践指南。如果你在比较个人与团队的不同套餐，请参见 /pricing——如果你想体验端到端的代理驱动工作流（聊天 → 构建 → 部署 → 导出），可以把 Koder.ai 作为一个与现有工具链并列评估的选项。