AI时期正在深刻更动企业IT的责任花样，从需求梳理到居品落地，每一步齐离不开AI的合营。本文通过一个简直的领路会分队系统案例，详备展示了若何运用Coze等AI器具达成0代码开发，并共享了从需求文档打磨到居品调优的全过程实战涵养。关于但愿快速构建垂直场景AI应用的居品司理足球投注app，这篇著述提供了极具参考价值的实践旅途。

算作别称在企业IT部门摸爬滚打多年的居品司理，我亲历了时期波浪的屡次更替。当大模子与生成式AI以摧枯拉腐之势席卷而来时，我真切感到：这一次，不再是“时期部门的事”。AI早已从少部分东说念主的器具走向了每一个业务场景。从歌曲制作到代码自动补全、从企业RAG到办公助手agent。它正在重塑每一位互联网从业者的责任花样和念念维模式。

面临这股激流，唯有不断学习掌捏与AI合营的器具，智力不被时期抛下。但是纸上得来终觉浅，教程里的demo永久完满单薄。一切要以解决问题为最终导向：莫得实践的学习是空中楼阁，莫得学习的实践是低水平叠加。唯有两者瓜代进行，智力确凿把我方从“旁不雅者”变成“参与者”，从“提需求的东说念主”变成“能落地的东说念主”。

红运的是，春节刚过恰逢集团年度团体步履正在规划中。企业文化部找到我但愿能为《领路会》提供时期补助（往年近似需求亦然由本东说念主矜恤提供）。故而偶合借着这个契机完整部署跑通一个纯AI居品。通盘过程并不复杂但仍嗅觉收货颇丰。本文将完整共享我的实践过程，但愿能给同样需要快速构建垂直场景AI应用的一又友一些启发。

第一步：需求梳理 —— 别急脱手，先和用户“死磕”细节

来源需求时时唯有几句话：“帮我作念个领路会分队系统，有篮球、拔河……分队法则……”。要是不加追问，平直开工，省略率会返工。我通过与需求方（其实就是共事）反复疏通，最终整理出精确的法则文档。底下是几个要津问题的澄莹过程：

领路表情：有哪些表情，各项见地赛制、选手东说念主数（双打/单打？）参赛名单是否波及轮空？篮球：是否需要对阵？需要。若何决定敌手？线下抽签，系统只需提供手动匹配敌手的功能。折返跑：分几队合理？若何安排对阵？答，些许队同期比赛，一轮决输赢，不需要对阵图。羽毛球/乒乓球：具体赛制是什么？原以为要淘汰赛，其后明确为“当场配对一场定输赢”，即粗拙两两配对，非淘汰制导出Excel：需要多表情归拢导出吗？需要，每个表情一个Sheet。

要而论之，由于领路项见地特色，种种别法则、赛制均不雷同。我的作念法是将疏通为止实时记载、最终变成了一份详备的需求规格讲明书，这份文档是通盘开发的基础，亦然和Coze对话的“脚本”。

涵养：需求文档越详备，AI达成越准确。

第二步：让勇士去查勇士，让AI去对接AI

我先写好底稿，确保中枢诉乞降框架正确。梳理好文档以后，就是让AI进行润色加工：由于个东说念主攥写的内容可能存在局限性或偏见，为了赢得更全面的视角，我会在完善文档的时期把重心问题同期发给Gemini、deep seek，或者以为和一个AI聊得不外瘾、差点敬爱，巧合期也会把和Gemini或者deep seek聊的对话导出来发给其他AI，让其他的AI从更多的角度念念考一遍。然后，我会对比它们的谜底，望望侧重心或补充信息。这个过程时时能让我跳出单一模子的念念维框架，赢得更多维度的启发，从而让文档更完善、描写更精确。在提醒词中我会加入“生成详备、完善的需求文档便于平直提交给xx进行要领编写”近似的描写，澈底地将些许个AI当成我方的专属职工，并将他们组织合营起来。

重心来了：在每次润色的过程中把其中AI作念得好的让其索要提醒词，后续也要逐渐迭代和丰富我方的提醒词，需通过反复打磨固定提醒词模板。

第三步：0代码编程

有了需求，接下来辩论若何达成。

Coze（扣子）算作字节逾越推出的智能编程助手，不错一站式完成从构建到落地的完整出产级闭环，粗拙点说就是从开发到终末给东说念主用（包含构建、调试、部署、运营与迭代），并不单是用于AI编码。注册贯穿如下：

https://www.coze.cn/overview?invite_code=8916cdcce2a6423f9be64d80019c92a7

表情容颜：开发网页/小要领/挪动应用？

明确现实需求，本应用遴荐的是网页容颜，更浮浅于直不雅粗拙的操作。

紧接着咱们只需要把生成的内容添加到coze AI 编程的对话框，点击发送，coze AI编程能够快速的一个智能体，而且半途不需要咱们任何参与。Coze AI编程的智商能够平直帮咱们达成这个逻辑。

在处理过程中，我发现coze的通盘过程是若何实施的，能够了了的帮我咱们梳理出来了了的过程。

扣子编程收到你的需求，来源编写应用代码。

扣子编程会左证你输入的提醒词来来源联想应用、创建表情，并自动为表情建树应用称呼。创建表情后，将立即启动需求分析，并绸缪开发过程和要领，逐渐生成应用的前后端代码。扣子 AI 会自动生成测试用例并完成一轮单位测试，测试通事后再向你录用为止。

需要看重的是，要是你的提醒词不解确、缺失要津信息，扣子编程则主动追问，央求补充缺失的要津信息。澄莹需求时，你同样不错上传附件，为扣子编程提供更丰富的信息。

初版效果呈现：

你不错在预览区全面测试你的应用，放哨其功能是否可用、交互是否完善、AI 智商是否平淡。要是发现应用存在问题或有新的需求，你不错随时反应给扣子 AI，它会左证你的反应对代码进行调度和优化，并从头构建、部署，以供你审查开辟为止。

第四步：调优

扣子生成的要领左证需求难易度不同，其可用性也会有所影响。越是复杂的系统达成起来可能出现的问题就会越多。好在严格把控了需求描写的基础上基本不会有太大问题。但算作一款居品，其“可用”和“好用”之间仍隔着全部天堑。算作一个居品东说念主，即使无法作念到高分基于本能也会想要将它的“使用体验”进行普及。这时就需要不竭和扣子 AI 对话，通过多轮交互来不断完善和优化你的应用，使其功能愈加丰富、界面愈加友好、业务过程愈加顺畅。

为了幸免幻觉与出现bug，每次提醒优化时尽量只提议一条，而且指向明确。以便于AI进行相识。

不竭更正后，得到的制品如下

每次修改后，我齐会从头测试统共表情，确保法则不被破损。

经过多轮优化，Bot终于不错踏实运行。发布到Coze商店后，共事试用反应精良：原本需要一上昼的责任，咫尺5分钟处罚，而且幸免了东说念主为分组不均的问题。尤其是手动对阵拖拽功能，现场抽签后平直录入系统，大屏幕投影对阵图，相等直不雅。

转头与启示

此次实践让我深刻体会到：

需求是基石：瞻念察到需求耐久是居品司理的第一要务测试障翳统共鸿沟：东说念主数奇偶、重名、空行……每一个细节齐可能让要领崩溃。写出来的意旨：信息→写出来→念念考与内化→实践。产生本文本色上是倒逼我方转头念念考的过程。

要是你也想尝试用AI解决责任中的叠加做事，不妨从梳理需求来源，然后遴荐一个顺遂的AI应用平台（如Coze、Dify等），把你的“脚本”一步步变成现实。

本文由 @叶子佳 原创发布于东说念主东说念主齐是居品司理。未经作家许可，谢却转载

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