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5条实用经验,教你如何用AI轻松开发产品!
2024-12-27 01:46

5条实用经验,教你如何用AI轻松开发产品!

用 AI 能开发产品吗?

我的回答是:完全可以。全民爱画就是一款用 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。

更多干货:

利用 AI 进行,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。在阶段,也可以利用 AI 来改善用户体验。在全民爱画项目中,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:

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:

  1. 明确产品目标用户群、产品定位和用户需求。
  2. 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。
  3. 规划产品系统架构,确定前后端技术架构和重要接口。
  4. 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。

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。

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。

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:

①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。

②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。

③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。

④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。

⑤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。

记录系统日志非常重要,可以帮助 AI 快速定位和修复问题,在与 AI 对话过程中需要及时将日志信息反馈给 AI,引导 AI 做出正确的判断。同时,通过分析日志,可以发现 AI 回答中的潜在问题和改进点,从而优化 AI 的表现。

AI 技术的快速发展为产品开发带来了新的可能性和机遇。如果个人想利用 AI 开发产品,就需要对产品有全面的了解,并扮演类似架构师的角色,这意味着你需要具备更广泛的能力,而不仅仅只专注于某一方面,只有这样才能快速有效地利用 AI 来实现产品想法。

本项目所使用的 AI 工具为:poe.com,部分 SDK 来自 github.com。

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