2026年1月06日·1 分钟
保持 AI 构建应用一致性的一页规范模板
使用一页应用规范模板将模糊想法转换为适用于 Planning Mode 的清晰提示，涵盖用户、待办任务、实体与边缘情况。
使用一页应用规范模板将模糊想法转换为适用于 Planning Mode 的清晰提示，涵盖用户、待办任务、实体与边缘情况。
想法模糊没关系，用来做白日梦很好。但要开始构建就不行。
当你对 AI 构建器只说“一个用于跟踪习惯的应用”而不给更多细节时，它必须自己去猜。这些猜测会随着每次提示而变化，应用也随之改变。结果就是界面不一致、数据在构建过程中被重命名、功能出现又消失然后以不同形式重现。
这种不一致通常会在几个地方显现：
“Planning Mode” 是在构建前的一次简单暂停。你把 AI 本会发明的决策写下来。目的很简单：一致性——一套能为 UI、后端和数据库共同遵循的选择。
目标不是完美，而是一个可以迭代的构建，而不需要不断修补一堆猜测。如果你之后改变主意，只需更新一个小规范，并用相同逻辑重建。
这就是一页应用规范模板有价值的原因。它不是冗长的 PRD，也不是数周的图表，而是一页回答四个问题的文档：谁是用户，他们要完成什么，他们会产生什么数据（用通俗语言），以及哪些边缘情况或非目标能防止首个版本失控。
例如：一个“预约应用”在你决定它是给单个沙龙老板用还是做成一个市场平台、以及是否允许客户改期、取消或爽约之前，是很模糊的。
一页应用规范模板是把模糊想法变成清晰指令的短说明。你不是在“设计整个产品”，而是在给 AI 构建器足够的结构，让每次做出相同选择。
页面有四个模块。如果放不下就是说明你为首个版本规划了太多功能。
一页能强制你做出有用的约束。它促使你选出主要用户，定义最小成功流程，避免“支持所有东西”这种模糊承诺。这些约束正是防止 AI 构建的应用在各屏之间改变主意的关键。
“足够好”的细节看起来像简单、可测试的断言。如果有人读了能问“我们怎么知道这有效？”，那就是合适的层次。
一个快速参考标准：
保持语言通俗。写出可以直接粘到提示里的句子，例如 “管理员可以批准或拒绝请求，请求者会收到状态更新。”
设一个 20 分钟计时器，目标是“清晰到可以构建”，而不是“完美”。目的就是去除猜测，让 AI 构建器每次都做出相同选择。
从一句话开始，回答：它为谁服务，他们得到什么结果？
示例：“一个移动应用，供养狗的人在一个地方记录遛狗和看兽医的记录。”
如果你一句话都说不清，说明可能是两个应用。
接着列出 1–3 个真实人物式的用户类型，而不是抽象角色。比如 “Owner（主人）”、“Vet（兽医）”、“Family member（家庭成员）” 比 “User A” 要好。为每个用户写一句他们最关心的事。
然后用固定格式写 3–7 条 Jobs-to-be-done：“当 [情境]，我想 [动作]，以便 [结果]。” 保持可测试。比如 “当我完成一次遛狗后，我想记录距离和备注，以便发现模式” 比 “追踪健康” 更清楚。
现在用非数据库术语定义实体和关键字段，想想“应用记住的东西”。对于狗应用：Dog（名字、年龄）、Walk（日期、时长、备注）、Visit（日期、诊所、费用）。如果某字段在屏幕或任务中没用，就先别加。
最后写两个短模块：边缘情况和非目标。边缘情况是恼人的但常见的事（“没网时怎么办”，“两只狗同名”）。非目标是你暂时不做的东西（“不做支付”、“不做社交流”）。
最后，把每个模块转换成构建器能遵循的提示。保持结构一致（目的、用户、任务、实体、边缘情况）有助于系统生成匹配的界面、数据和流程。
如果你的规范写着“面向所有人”，AI 构建器就得猜先做什么。在一页规范模板里，从意图出发定义用户（他们来做什么），而不是用人口统计学来描述。意图会促成关于屏幕、数据和权限的明确选择。
命名 2–4 个用户类型，每个只有一个主要目标。好的例子有 “下单的客户”、“履行订单的团队成员”、“查看绩效的经理”。模糊的例子有 “18–35 岁”、“忙碌的专业人士” 或 “admins”（除非你说明他们管理什么）。
每次都用相同句式：“当...，我想...，以便...”。这能让应用聚焦于结果，并为 AI 构建器提供稳定、可测试的需求。
下面是一些现实可行且明确“完成”定义的 JTBD 示例：
成功标准很重要，因为它们消除了“看起来不错”的模糊。它们告诉构建器界面必须允许什么，后端必须保存什么。
不用写完整的安全方案，只需用通俗语言说明谁能做什么。
示例：“成员可以创建并编辑自己的条目。经理可以编辑任何条目并更改状态。所有者可以管理用户和计费。”
如果你在像 Koder.ai 这样的工具里使用 Planning Mode，这些用户类型、JTBD 行和权限会成为可靠的输入，防止 AI 发明额外角色或在屏幕间混淆职责。
实体是应用要跟踪的“事物”。如果命名清晰，AI 构建器就能生成匹配的屏幕、表单和数据库，从而避免字段不一致和随机额外功能。
先列出核心名词。如果应用是“管理项目”，名词可能是 Project、Task、Comment。如果是“预约理发”，名词可能是 Booking、Service、Customer、Staff。
为每个实体用日常词汇写字段，而不是数据库术语。想象人在表单里会输入什么。
如果你无法在一句话内解释某字段，它可能对首个版本来说太细了。
用简单句描述实体如何关联：
“一位用户可以有多个项目。” “每个任务属于一个项目。” “一条评论属于一个任务并有一个作者。”
这能让构建器生成一致的列表、详情页和筛选。
再加几条避免混乱的数据规则：
最后，通过列出不存储的内容来缩小范围。例如：“v1 不支持文件附件”，或“暂不跟踪员工排班，仅记录预约”。这些排除项很重要，因为它们能阻止应用朝错误方向膨胀。
一页应用规范模板在首个版本包含少量稳定屏幕时效果最好。如果你尝试设计应用未来可能需要的每个屏幕，AI 构建器会不断猜测，UI 将在每次构建间漂移。
从命名最小的一组屏幕开始，这些屏幕能让用户完成主要任务。对大多数 MVP 来说，3 到 6 个屏幕通常足够：
然后把“幸福路径”写成一个从开始到结束的短故事。
示例：“用户登录，进入列表，搜索，打开一项，编辑一个字段，保存并返回列表。”
为每个屏幕用通俗词汇列出关键操作。避免“什么都能做”的页面。挑出 2–4 个最重要的操作，如创建、编辑、搜索、导出或归档。
还要决定哪些操作必须足够快，哪些可以接受次优体验。“必须快”的通常是列表打开、搜索响应和保存操作要有即时感。“可以接受”的可能是导出耗时几秒、基础分析或简单设置。
最后按角色和访问权限用一行说明：
这能让屏幕可预测，避免权限意外，并减少之后的重写工作。
大多数重写的原因只有一个：应用在幸福路径下表现良好，但在现实使用中挂掉了。
好的一页应用规范模板会为边缘情况和非目标留出空间，这个小小的步骤能节省大量工时。
从每个 JTBD 出发问：可能出什么问题？保持通俗而非技术化。你要做的是去掉歧义，让构建器每次做出相同决策。
值得写下的常见边缘情况：
然后决定响应策略。尽量具体：
这些规则会直接转成一致的提示。
在一两句话内补充隐私与安全预期。例如：“仅收集必要数据”、“用户可删除其账户及全部个人数据”、“默认隐藏私有条目”。如果应用包含用户生成内容，哪怕 v1 很简单，也说明如何处理举报与垃圾信息。
最后写出非目标以防止范围蔓延，挑出那些最容易引诱你的功能并排除它们。
清晰的非目标示例：
举个快速示例：如果任务是“创建活动”，就定义当日期在过去、标题为空或同一活动重复创建时的行为。清晰能防止下一轮重写。
最快获得一致结果的方法是把每个模块变成简短直接的指令。把它想象成给构建器一组按顺序可执行的卡片，而不是一个含糊的大请求。
把每个模块（用户、任务、实体、屏幕、边缘情况、非目标）转换为一条指令，使用明确的名词和动词。除非你能具体说明“干净”是什么意思，否则避免用诸如“做得干净”这样的主观描述。
使用两步循环：先构建，然后对照规范校验。
加上一条可测量的完成定义，让构建器知道何时停止：
仅在真正重要时添加约束：必需设备（移动优先）、必需认证（仅管理员操作）或必需的技术栈（例如 React 前端、Go 后端、PostgreSQL）——只有在你的平台需要时才写。
当你需要修改时，引用规范模块而不是代码。
示例：“更新 Entities 块：添加 ‘Subscription’，字段 X 和 Y。然后只重生成受影响的 API 与屏幕，并重新运行校验步骤。”这种方式能在保有稳定计划的同时安全迭代。
假设你想做一个简单的沙龙预约提醒追踪器。目标不是完整的预约系统，而是一个轻量的地方，用来存储预约并发送提醒。
下面是一页应用规范填好的样子：
APP: Appointment Reminder Tracker
GOAL: Track appointments and send reminders. No payments, no online booking.
USERS
1) Owner/Staff: creates and manages appointments, wants fewer no-shows.
2) Client: receives reminders, wants an easy way to confirm.
JOBS TO BE DONE (JTBD)
1) As staff, I add an appointment in under 30 seconds.
2) As staff, I see today's schedule in time order.
3) As staff, I mark a client as confirmed or no-show.
4) As staff, I resend a reminder when asked.
5) As a client, I confirm from a message without creating an account.
ENTITIES (DATA)
- Client: id, name, phone, email (optional), notes
- Appointment: id, client_id, service, start_time, duration_min, status (scheduled/confirmed/canceled/no_show)
- Reminder: id, appointment_id, channel (sms/email), send_at, sent_at, result (ok/failed)
- StaffUser: id, name, role (owner/staff)
Relationships: Client 1-to-many Appointment. Appointment 1-to-many Reminder.
EDGE CASES (WHAT BREAKS NAIVE BUILDS)
1) Duplicate client (same phone, different name)
2) Overlapping appointments for the same staff
3) Time zone changes (travel, daylight saving)
4) Client has no email, SMS only
5) Reminder send fails, needs retry and visible status
6) Appointment edited after reminder scheduled
7) Client cancels after confirmation
8) Same-day appointment created 10 minutes before start
9) Phone number format varies (+1, spaces, dashes)
10) Deleting a client with future appointments
现在把它变成可以粘到 Planning Mode 的提示包，保持严格，让构建器每次都做出相同选择。
PLANNING MODE PROMPT BUNDLE
1) Build an MVP web app with these entities and relationships exactly as written.
2) Required screens: Login (StaffUser), Today Schedule, Client List, Client Detail, Appointment Create/Edit.
3) Required flows: create client, create appointment for a client, confirm/cancel/no-show, schedule reminders, resend reminder.
4) Constraints: no payments, no public booking page, no client accounts.
5) Edge-case handling: implement validation and UI feedback for all 10 edge cases listed.
6) Output: database schema, API endpoints, and UI behavior notes per screen.
混乱的输出通常起因于模糊的规范与功能愿望清单。AI 会照着你说的去做，但它读不懂你的脑中设想。小漏洞会导致屏幕与流程间的大差异。
以下陷阱最常破坏一致性，而一页规范模板能修复它们：
如果你在 Koder.ai（koder.ai） 的 Planning Mode 使用这些基础规则它们就更重要，因为计划会成为重复提示的来源。清晰的任务、小的数据模型、明确的权限和可测试的成功规则能使每个新屏幕与其余部分保持一致。
在构建前，对你的一页应用规范做一次快速检查。目标是消除会迫使 AI 猜测的空洞，这些猜测会变成重写工作。
一个快速的完整性检查：
如果想要简单评分法，按每个领域 0 到 2 打分：
目标是至少达到 7/10。如果实体或边缘情况低于 2，先修它们——它们引起最多的返工。
在第一次构建后，把应用与每个 JTBD 对照，标注不匹配项。在每次修改前做快照。如果新的迭代让情况变糟，回滚并尝试更小的修改。
如果你使用 Koder.ai (koder.ai)，Planning Mode 是把这份一页规范作为“事实来源”的实际场所，只重生成发生变化的部分，而不是手工重写全部内容。保持规范随进度更新：当你接受某项更改时当天更新规范；当你拒绝某项更改时写下原因，这样下一次提示才会保持一致。
Planning Mode 是在生成界面与代码之前的短暂停顿，用来把关键决策写下来。目标是保持一致性：在 UI、后端和数据库之间使用相同的用户、流程和数据命名，这样你就不会因每次新猜测而重复重建。
从一句话目标开始，然后填写四个模块：
如果写不下在一页上，就为 v1 删减功能。
保持实用并以意图为中心。命名少数用户类型并写清他们要达成的目标。
示例：“创建预约的 Owner/Staff” 比 “Admin” 更清楚。如果你无法用一句话说明某个角色在做什么，这个角色可能太模糊了。
使用严格的格式让每个任务都可测试：
然后给出简短的完成定义（必须保存/更新/显示什么）。这能阻止构建器发明额外步骤或随机页面。
列出应用“记住的事情”，用通俗语言给每项 3–7 个字段，且只列出会在界面或任务中使用的字段。
示例：Appointment：开始时间、时长、状态、服务、客户。如果某字段不被任务或界面使用，先别放进 v1。
用简单句描述关系：
再补上几条基础规则（必填、唯一、默认值）。通常足以让列表、表单和筛选保持一致。
第一版定义的屏幕不要多。能把主要任务完成就行。一个常见的默认是 3 到 6 个屏幕：
再写一个从开始到结束的“幸福路径”故事（开始 → 操作 → 保存 → 确认）。
列出最可能打破幸福路径的前 5–10 个边缘情况，例如：
并对每个写明期望行为（阻止并显示消息、允许保存草稿、重试一次后显示重试按钮等）。
把每个模块都转成构建器能执行并验证的短指令：
一个简单的顺序：
这样就不会把所有内容堆进一个容易被误读的大提示里。
先在规范里更新，然后只重新生成受影响的部分。
示例：“添加实体 Subscription 并给出字段 X/Y；更新受影响的 API 和屏幕；重新运行校验步骤。”把规范作为事实来源可以防止零散且不一致的修改。