提效10倍!AI颠覆软件开发,这五条经验石关键分水岭

AI正在改变软件开发的底层范式。


我们正处在一个技术驱动的悖论中:AI工具正在以前所未有的速度加速开发流程,却也暴露出巨大的能力差距——相同的工具,不同的团队,产出的差异可以是十倍甚至百倍。


这意味着,所谓“AI原生开发”,远不是把工具接入流程这么简单,而是一次对整个研发体系的重构:从原型、协作到部署,每一步都要为AI的介入重新设计。


在这份关于“AI 驱动的全栈研发方法论”中,我们试图从源头解答一个问题:真正懂得与AI协作的开发者,到底做对了什么?


不久前,Bessemer(美国SaaS领域最专业的投资机构之一)对话了Perceptron AI 的创始设计师 Cedric Ith ——Perceptron 是一家致力于构建AI原生产品的前沿公司,专注于将生成式模型融入研发工具链,打造具备自动优化与自我学习能力的开发平台。


在Cedric看来,AI 并不是插入在流程某一节点的工具,而是应嵌入整个设计系统的“语义层”,在编码、交互、调试、部署的每一个环节中,主动生成、判断和迭代。


本文将分享Cedric总结的五条关键经验,带你理解 AI 在现代研发流程中真正应扮演的角色:从氛围编码(vibe coding)到品味引导,从自然语言原型到全栈交付。这是一个关于人与AI如何共同构建产品的时代信号。


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品味是护城河,设计思维是新的超能力


在AI几秒就能写出代码的时代,差异化已经不在于“谁能构建”,而在于“谁知道该构建什么”。


Cedric 曾提出一个判断:我们正进入一个软件资源极度丰富、创造门槛极低的世界。这意味着,技术本身不再构成护城河,真正的竞争力转向了设计思维和产品直觉。


当所有人都能用自然语言生成功能原型时,谁能提出精准的问题定义、优雅的解决路径和令人愉悦的用户体验,谁就能占据优势。执行速度、产品感知力、UI/UX细节,正在成为AI时代的新壁垒。


与此同时,AI也在重新定义设计流程。新的生成算法让设计师可以用前所未有的速度探索大量设计概念,这不只是为了“更快做出图”,而是让团队可以在用户定义的参数下,自动生成、评估并迭代出更符合人性的解决方案。


所以,这不再是一个“会不会写代码”的问题,而是一个“能不能提出好问题,并迅速做出打动人心的产品”的问题。


最终的赢家,不是技术最强的团队,而是那些能把AI的执行力与人的品味、判断力结合得最自然的团队。他们才是新一代的“产品创造者”。


/ 02 /

自然语言,是一种新的设计界面


在Cedric的工作流中,我们观察到一个非常深刻的转变:他已经不再依赖传统设计工具,而是将自然语言作为主要的设计媒介。他说:“关键技能已经不再是写代码,而是如何清晰、准确地表达你的想法和变化,让AI明白你在说什么。”


这种变化,正在重新定义设计师的核心能力。设计师正在从“画图的人”转向“用语言驱动产品结构的人”。


新兴的关键技能,被Cedric称为“设计词汇”——这不是指能否写代码,而是能否用准确的语言描述现代框架、CSS属性、交互逻辑。例如,他会用“4 像素圆角”、“0.2不透明度”、“悬停态”这样的术语与v0交互,将一个带有坐标跟踪的边界框交互,在几分钟内通过提示生成原型,而过去这可能需要工程师数天时间才能完成。


这背后隐藏着一种新的提示能力:明晰、一致、共享语言。


  • 明晰:把复杂的请求拆解为简单的、可执行的语言。例如,不是“在图像上加个标签”,而是“为图像上的每个边界框,在左上角添加一个粗体白色文本,显示框编号(如 Box 1、Box 2)”。

  • 一致性:一旦你把某个功能命名为“分段模式”,就始终如一地使用这个称呼,而不是在后续提示中用其他词替代。

  • 共享语言:就像传统团队用标准术语协作一样,现在你也需要“教会 AI”你的词汇表。Cedric 会在设计初期就引入关键术语,并反复使用,让 AI 也能“和你讲同一种语言”。


最适应这一变化的设计师,往往有两点共性:强烈的学习能力和工具切换能力。他们能在 Figma、V0、Cursor 等工具之间无缝流转,不断适应新接口,快速掌握 AI 能力,并用“语言”而非“代码”去构建产品逻辑。


正如Cedric所展现的那样:未来的设计师,未必需要成为工程师,但一定要成为高语言分辨率的系统构建者。


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“设计工程师”正在崛起


我们正见证设计与工程之间那条传统分界线正在迅速消解。Cedric 的工作流程就是一个典型案例:从 Figma 起步,在 V0 中完成可交互原型,最后直接用 Cursor 在代码库中进行最终调整。


这不仅提升了效率,更重新定义了产品的制造方式:


1)闭环所有权正在成为新标准。


设计师不再只是视觉方案的提供者,而是能在整个技术堆栈中直接操作的产品推动者。正如Cedric所说:“我可以直接贡献代码,并将PR提交到代码库中。这是一个闭环系统,作为设计师我从未拥有过这样的控制力。”设计的意图不再依赖工程师“还原”,而是由设计师自己贯通全流程交付。


2)静态模型正在过时。


过去的线性交接模式——设计师交图,工程师翻译——正在被更具协作性的工作方式取代。现在的设计交付不再是静态图片,而是包含交互逻辑的高保真原型,甚至是具备集成能力的代码框架。工程师面对的不再是一堆注释图,而是几乎可直接上线的可用组件。


3)设计与开发的迭代速度被大幅压缩。


以往样式修改、功能调整动辄几天,如今设计师可在代码层直接处理,不再需要一轮轮截图、注释、沟通。设计评审与功能实现之间的间隔从天缩短为小时,推动产品快速打磨和上线。


这种范式转变正深刻影响团队结构和招聘逻辑。最高效的团队往往具备跨学科能力——既能写代码,又懂产品和体验。那些能够在设计与工程之间流畅切换、构建原型、推动落地的人才,将在 AI 驱动的新生产范式中脱颖而出。未来属于那些既有技术手感,又有品味判断的混合型团队。


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四种人工智能原生设计原则


随着人工智能应用加速落地,围绕 AI 产品的设计原则也在逐步成型。Cedric总结了一些区别于传统软件设计的新关键点,正在被越来越多优秀团队采纳。以下是其中最值得关注的四条原则:


1)减少认知负荷,让AI主动理解用户


最好的 AI 体验,应该像“与一个聪明的人自然对话”。这意味着,用户不需要反复点击、设置参数、思考指令结构,而是能将注意力集中在表达意图上,让 AI 自动处理上下文与细节。例如 Recall AI 和 Granola 就很好地体现了这一点,它们能在无需用户预设的情况下,从对话中自动提取关键信息与洞察,真正实现“无感操作”。


2)接受非确定性,并优雅地处理“脱轨”


与传统软件不同,AI 系统的输出往往是开放性的、多路径的,可能出现不稳定或偏离意图的情况。好的设计不是避免这一特性,而是提供适当的“监督轨道”。例如 OpenAI 通过 Temporal 支持长流程任务的中断重试,Cursor 和 V0 则引入“执行树”和“回退检查点”,允许用户在 AI 偏离预期时快速回溯并切换路径,避免“眼睁睁看着它跑错而无能为力”的挫败感。


3)让AI显示它在“想什么”


虽然底层模型可能是黑盒,但交互逻辑和推理过程应尽可能透明。Perplexity 展示了极佳的引用机制,让用户知道信息从何而来;Deepseek 展示了多步骤推理路径;Anthropic 则在“思路链”可视化上持续推进。这些做法不仅提升用户信任,也帮助他们更好地校准 AI 输出,从而实现“可控性”与“可解释性”的结合。


4)设计是为了监督,而不是操作


随着 AI 越来越具备代理性,用户将从“执行者”转变为“指挥者”。这要求设计围绕“协调多个智能体”展开,而不是传统的按钮加操作流。早期的探索已经出现,比如 Perplexity 的“后台研究通知”、Codex 的多线程进度条提示、Comet 的生成式表单交互等。这些都在构建一种新的交互范式:用户不再逐步驱动,而是高层指令+智能反馈的闭环。


这些原则仍在演进,但有一点可以肯定:今天就开始围绕这些维度构建产品的团队,将率先打造出更自然、更值得信赖的AI体验。未来的 AI 产品,不是让人“会用”,而是让人“想用”。


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在崛起在AI时代,速度就是一切


在 AI 工具日新月异的时代,变化的速度令人惊叹。正如 Cedric 所说:“也许在我们讨论结束时,v0 就已经不是最好的工具了。”这并不是一句玩笑,而是对当前产品环境最真实的写照。快速变动的生态,正在迫使企业从“构建完美产品”转向“构建快速学习型组织”。


从我们与 Cedric 的对话中,可以提炼出几条在这种环境中脱颖而出的组织特征:


  • 允许团队主动尝试新工具,不以技术稳定性作为唯一评估标准;

  • 优先推进“先交付再优化”,把学习和反馈速度放在第一位;

  • 构建模块化、API 驱动的架构,使系统具备快速整合能力;

  • 强调“学习速度”与“专业经验”同等重要,鼓励主动适应变化。


对于大型企业而言,这种转变尤其重要。Cedric 的建议很实际:即使你无法直接影响生产系统,也可以用 AI 工具快速制作高保真的交互原型,从而赢得组织内部的认可。设计不再只是“设计”,而是推动组织变革的试验田。


这种加速是复合性的——设计师能够更快地制作原型,工程师能更快地实现功能,团队能更快地获取用户反馈。整个产品开发周期被压缩,创新密度变得前所未有地高。


Cedric的AI设计堆栈,正是这一趋势的缩影


  • Figma:依然是视觉设计的“真相来源”,用于布局、结构和初步框架,但在处理动态交互、状态管理等方面存在限制。


  • v0/Lovable/Bolt.new:承接 Figma 输出,支持自然语言定义动态行为。比如通过对话提示即可绘制坐标边界框,实现实时交互逻辑。


  • Cursor/Windsurf:直接在代码层精调样式与交互,比如“设置角半径为 16px”、“依次编号每个框”,并生成 PR 提交给工程团队。


  • Shadcn / Tailwind / UntitledUI/HeroUI等组件库:为 AI 提供标准组件语义,极大降低幻觉风险。例如,用户可以直接说“使用 Shadcn 的 toast 组件”或“应用 Tailwind 不透明度 20”,从而实现一致、可控的代码生成。




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(文:乌鸦智能说)

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