5条实用经验：教你如何用AI轻松开发产品

时间：2024-04-05 07:30:31 来源：网络cs 作者：晨起栏目：社群媒体阅读：

标签：产品经验实用

用AI能开发产品吗？

我的回答是：完全可以。全民爱画（draw.aipaint.cn）就是一款用AI开发的产品。全民爱画是一个AI装饰画创作和实物画订购工具，它利用AI技术完成了产品的核心功能，包括AI绘画，用户账号和订单支付等。产品大部分的前后端开发工作都由AI完成，而我的主要工作是进行产品架构设计、UI设计、代码调试和产品部署。简单来说，就是让AI来完成开发过程中的前后端工作，这样可以极大降低开发难度，提高开发效率，让你更轻松地实现自己的产品想法。

利用AI进行产品开发，其实质是通过人机交互来解决问题。人提出问题，AI回答问题，人和AI共同协作解决问题。

AI的介入程度取决于产品的复杂程度，以全民爱画（draw.aipaint.cn）为例，由于产品功能相对简单明确，所以在产品规划和设计阶段问题不多，AI的介入相对较少。如果你的产品需要进行市场调研和需求分析工作，那么在产品需求阶段，可以利用AI分析市场数据和用户反馈，辅助识别用户需求。在产品设计阶段，也可以利用AI来改善用户体验。在全民爱画（draw.aipaint.cn）项目中，AI主要在研发阶段发挥重要作用，利用AI生成代码、进行代码测试和质量控制。

从全民爱画（draw.aipaint.cn）的AI开发过程中，我总结了5条实用经验，希望能帮助你更好地利用AI来辅助产品研发：

1. 建立清晰的产品架构

清晰的产品架构有助于AI了解产品需求和开发重点，是AI开发的重要前提。建立清晰的产品架构通常需要以下步骤：

明确产品目标用户群、产品定位和用户需求。对产品进行系统设计，将功能划分为多个模块，明确各个模块的主要功能和交互关系。规划产品系统架构，确定前后端技术架构和重要接口。输出产品架构图，详细描述以上内容。

一个完整的产品架构应包含产品定位、功能模块、系统架构和重要流程等主要内容，并用流程图或图表进行展示。以全民爱画（draw.aipaint.cn）为例，产品定位是一个用于AI装饰画创作和购买的 Web 应用，主要功能模块包括：账号功能、绘画功能和订购功能等。前后端采用 Flask、jQuery和PyTorch 框架，使用LCM快速图像生成模型，并进行Web应用部署。系统规划了注册登录、文本生成图像和订购三大流程。

2. 从最小可行产品开始构建

从最小可行产品（MVP）开始构建对AI开发非常重要。在早期的AI开发阶段，应只实现产品最核心的基础功能，然后逐步添加其他功能。前面提到过，用AI开发产品其实是通过人机交互来解决问题，每次提出的问题越清晰越聚焦，AI回答的就越准确，这样可以加快研发过程。采用MVP模式的另一个好处是可以快速验证开发的功能，并将反馈提供给AI进行迭代优化。

例如，全民爱画（draw.aipaint.cn）的绘画功能模块从最基础的文生图功能开始，在确保该功能可以较好运行后，再加入文本翻译功能、草绘参考功能、图像安全检测功能等，每一个模块都需要明确功能点，并在让AI生成代码时，提供与该功能模块相关联的前后端代码，便于AI在现有功能代码基础上进行上下文的串联。

3. 使用成熟的技术框架

在AI开发中，选择成熟的技术框架非常重要。成熟的技术框架提供了完善的功能模块，可以显著提高项目开发效率、灵活性和可维护性。

例如：全民爱画（draw.aipaint.cn）前端使用Bootstrap和jQuery框架，可以快速搭建Web项目的前端页面，后端使用了pyTorch，LCM潜在一致性模型和SDXL潜在扩散模型，从而可以生成高质量的绘画作品。整个项目通过 Flask框架实现前后端分离和Web应用的快速部署。

4. 让人机交互处于同一频道

人的提问质量，直接决定了AI的回答质量，要想AI回答的准确，就需要人机之间保持有效的沟通，保证人机双方处于同一理解频道，避免产生误解。例如可以采取以下方法：

清晰而具体的指示。用概念清晰、逻辑严谨、语意准确的语言对问题进行描述，将想要得到的结果和需求清楚的告诉AI，降低AI对问题的理解难度。

例如：在以下Flask代码基础上，实现用户注册功能，输出相应的后端代码，以及前端html和js代码。要求用户注册时检查用户名是否存在，如果已存在则显示“该用户名已经被注册”的提示。要求注册时对输入的密码进行规则验证，密码验证规则为：密码长度至少8位，包含数字和字母。如果输入的密码不符合规则，则显示“密码不符合规则”的提示。如果密码符合规则，且用户名未注册，则提交表单，并将新用户插入到数据库。

对AI的回答提出质疑。AI对问题的理解和回答不一定每次都正确，必要时需要对AI提出质疑，评估AI的理解程度，及时发现错误进行更正。例如，用“你确定......”，“你提供的代码无效......”等短语来表达质疑，让AI提供解释来支持它的回答，或者重新给出正确答案。采取多轮对话。一个功能代码的实现，不仅限于一次提问和回答，而是多轮迭代式人机对话的结果。往往AI首次提供的回答并不完整或者正确，需要进一步追问才能得到完整的答案。当AI理解错误时，你可以通过多次提问，以及重复你的需求，来逐步消除AI回答过程中的不确定性。解耦描述细节。必要时将问题或任务的描述从具体的实现细节中分离出来，以便AI更好地理解问题、设计解决方案，并提高系统的可维护性和可扩展性。例如提问：实现一个用户认证系统，能够提供用户注册和登录的功能，并保证用户身份的安全性。则AI会从用户注册、登录、身份安全性等方面给出关键步骤建议，然后再通过与AI的多轮对话，生成出具体的实现代码。多加恰当例子。使用一些典型的例子来增强AI对任务的理解。例如：要求用户设置强密码，包括使用字母、数字和特殊字符的组合，并限制密码长度。密码存储时使用适当的哈希算法进行加密。