AI技术正在深刻改变企业IT的工作方式，从需求梳理到产品落地，每一步都离不开AI的协作。本文通过一个真实的运动会分队系统案例，详细展示了如何利用Coze等AI工具实现0代码开发，并分享了从需求文档打磨到产品调优的全过程实战经验。对于希望快速构建垂直场景AI应用的产品经理，这篇文章提供了极具参考价值的实践路径。

作为一名在企业IT部门摸爬滚打多年的产品经理，我亲历了技术浪潮的多次更迭。当大模型与生成式AI以摧枯拉朽之势席卷而来时，我深切感到：这一次，不再是“技术部门的事”。AI早已从少部分人的工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工作方式和思维模式。

面对这股洪流，只有不断学习掌握与AI协作的工具，才能不被时代抛下。然而纸上得来终觉浅，教程里的demo永远完美单薄。一切要以解决问题为最终导向：没有实践的学习是空中楼阁，没有学习的实践是低水平重复。只有两者交替进行，才能真正把自己从“旁观者”变成“参与者”，从“提需求的人”变成“能落地的人”。

幸运的是，春节刚过恰逢集团年度团体活动正在筹备中。企业文化部找到我希望能为《运动会》提供技术支持（往年类似需求也是由本人热心提供）。故而正好借着这个机会完整部署跑通一个纯AI产品。整个过程并不复杂但仍感觉收获颇丰。本文将完整分享我的实践流程，希望能给同样需要快速构建垂直场景AI应用的朋友一些启发。

第一步：需求梳理 —— 别急动手，先和用户“死磕”细节

初始需求往往只有几句话：“帮我做个运动会分队系统，有篮球、拔河……分队规则……”。如果不加追问，直接开工，大概率会返工。我通过与需求方（其实就是同事）反复沟通，最终整理出精确的规则文档。下面是几个关键问题的澄清过程：

• 运动项目：有哪些项目，各项目的赛制、选手人数（双打/单打？）参赛名单是否涉及轮空？
• 篮球：是否需要对阵？需要。如何决定对手？线下抽签，系统只需提供手动匹配对手的功能。
• 折返跑：分几队合理？如何安排对阵？答，若干队同时比赛，一轮决胜负，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，后来明确为“随机配对一场定胜负”，即简单两两配对，非淘汰制
• 导出Excel：需要多项目合并导出吗？需要，每个项目一个Sheet。

综上所述，由于运动项目的特性，各类别规则、赛制均不相同。我的做法是将沟通结果及时记录、最终形成了一份详细的需求规格说明书，这份文档是整个开发的基础，也是和Coze对话的“剧本”。

经验：需求文档越详细，AI实现越准确。

第二步：让好汉去查好汉，让AI去对接AI

我先写好底稿，确保核心诉求和框架正确。梳理好文档以后，便是让AI进行润色加工：由于个人攥写的内容可能存在局限性或偏见，为了获得更全面的视角，我会在完善文档的时候把重点问题同时发给Gemini、deep seek，或者觉得和一个AI聊得不过瘾、差点意思，有时候也会把和Gemini或者deep seek聊的对话导出来发给其他AI，让其他的AI从更多的角度思考一遍。然后，我会对比它们的答案，看看侧重点或补充信息。这个过程往往能让我跳出单一模型的思维框架，获得更多维度的启发，从而让文档更完善、描述更精准。在提示词中我会加入“生成详细、完善的需求文档便于直接提交给xx进行程序编写”类似的描述，彻底地将若干个AI当成自己的专属员工，并将他们组织协作起来。

重点来了：在每次润色的过程中把其中AI做得好的让其提炼提示词，后续也要逐步迭代和丰富自己的提示词，需通过反复打磨固定提示词模板。

第三步：0代码编程

有了需求，接下来考虑如何实现。

Coze（扣子）作为字节跳动推出的智能编程助手，可以一站式完成从构建到落地的完整生产级闭环，简单点说就是从开发到最后给人用（包含构建、调试、部署、运营与迭代），并不仅仅用于AI编码。注册链接如下：

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

项目形式：开发网页/小程序/移动应用？

明确实际需求，本应用选择的是网页形式，更方便于直观简单的操作。

紧接着我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，而且中途不需要我们任何参与。Coze AI编程的能力能够直接帮我们实现这个逻辑。

在处理过程中，我发现coze的整个流程是如何执行的，能够清晰的帮我我们梳理出来清晰的流程。

扣子编程收到你的需求，开始编写应用代码。

1. 1. 扣子编程会根据你输入的提示词来开始设计应用、创建项目，并自动为项目设置应用名称。
   2. 创建项目后，将立即启动需求分析，并规划开发流程和步骤，逐步生成应用的前后端代码。
   3. 扣子 AI 会自动生成测试用例并完成一轮单元测试，测试通过后再向你交付成果。

需要注意的是，如果你的提示词不明确、缺失关键信息，扣子编程则主动追问，请求补充缺失的关键信息。澄清需求时，你同样可以上传附件，为扣子编程提供更丰富的信息。

第一版效果呈现：

你可以在预览区全面测试你的应用，查看其功能是否可用、交互是否完善、AI 能力是否正常。如果发现应用存在问题或有新的需求，你可以随时反馈给扣子 AI，它会根据你的反馈对代码进行调整和优化，并重新构建、部署，以供你审查修复结果。

第四步：调优

扣子生成的程序根据需求难易度不同，其可用性也会有所影响。越是复杂的系统实现起来可能出现的问题就会越多。好在严格把控了需求描述的基础上基本不会有太大问题。但作为一款产品，其“可用”和“好用”之间仍隔着一道天堑。作为一个产品人，即使无法做到高分基于本能也会想要将它的“使用体验”进行提升。这时就需要持续和扣子 AI 对话，通过多轮交互来不断完善和优化你的应用，使其功能更加丰富、界面更加友好、业务流程更加顺畅。

为了避免幻觉与出现bug，每次提示优化时尽量只提出一条，并且指向明确。以便于AI进行理解。

持续改进后，得到的成品如下

每次修改后，我都会重新测试所有项目，确保规则不被破坏。

经过多轮优化，Bot终于可以稳定运行。发布到Coze商店后，同事试用反馈良好：原来需要一上午的工作，现在5分钟搞定，而且避免了人为分组不均的问题。尤其是手动对阵拖拽功能，现场抽签后直接录入系统，大屏幕投影对阵图，非常直观。

总结与启示

这次实践让我深刻体会到：

• 需求是基石：洞察到需求始终是产品经理的第一要务
• 测试覆盖所有边界：人数奇偶、重名、空行……每一个细节都可能让程序崩溃。
• 写出来的意义：信息→写出来→思考与内化→实践。产生本文本质上是倒逼自己总结思考的过程。

如果你也想尝试用AI解决工作中的重复劳动，不妨从梳理需求开始，然后选择一个顺手的AI应用平台（如Coze、Dify等），把你的“剧本”一步步变成现实。