提效 10 倍，AI 顛覆軟體開發，這五條經驗是關鍵分水嶺
AI 正在改變軟體開發的底層範式。
我們正處在一個技術驅動的悖論中：AI 工具正在以前所未有的速度加速開發流程，卻也暴露出巨大的能力差距——相同的工具，不同的團隊，產出的差異可以是十倍甚至百倍。
這意味著，所謂“AI 原生開發”，遠不是把工具接入流程這麼簡單，而是一次對整個研發體系的重構：從原型、協作到部署，每一步都要為 AI 的介入重新設計。
在這份關於「AI 驅動的全棧研發方法論」中，我們試圖從源頭解答一個問題：真正懂得與 AI 協作的開發者，到底做對了什麼？
不久前，Bessemer（美國 SaaS 領域最專業的投資機構之一）對話了 Perceptron AI 的創始設計師 Cedric Ith ——Perceptron 是一家致力於構建 AI 原生產品的前沿公司，專注於將生成式模型融入研發工具鏈，打造具備自動優化與自我學習能力的開發平臺。
在 Cedric 看來，AI 並不是插入在流程某一節點的工具，而是應嵌入整個設計系統的“語義層”，在編碼、交互、調試、部署的每一個環節中，主動生成、判斷和反覆運算。
本文將分享 Cedric 總結的五條關鍵經驗，帶你理解 AI 在現代研發流程中真正應扮演的角色：從氛圍編碼（vibe coding）到品味引導，從自然語言原型到全棧交付。 這是一個關於人與 AI 如何共同構建產品的時代信號。
01 品味是護城河，設計思維是新的超能力
在 AI 幾秒就能寫出代碼的時代，差異化已經不在於“誰能構建”，而在於“誰知道該構建什麼”。
Cedric 曾提出一個判斷：我們正進入一個軟體資源極度豐富、創造門檻極低的世界。 這意味著，技術本身不再構成護城河，真正的競爭力轉向了設計思維和產品直覺。
當所有人都能用自然語言生成功能原型時，誰能提出精準的問題定義、優雅的解決路徑和令人愉悅的用戶體驗，誰就能佔據優勢。 執行速度、產品感知力、UI/UX 細節，正在成為 AI 時代的新壁壘。
與此同時，AI 也在重新定義設計流程。 新的生成演算法讓設計師可以用前所未有的速度探索大量設計概念，這不只是為了“更快做出圖”，而是讓團隊可以在使用者定義的參數下，自動生成、評估並反覆運算出更符合人性的解決方案。
所以，這不再是一個“會不會寫代碼”的問題，而是一個“能不能提出好問題，並迅速做出打動人心的產品”的問題。
最終的贏家，不是技術最強的團隊，而是那些能把 AI 的執行力與人的品味、判斷力結合得最自然的團隊。 他們才是新一代的「產品創造者」。
02 自然語言，是一種新的設計介面
在 Cedric 的工作流中，我們觀察到一個非常深刻的轉變：他已經不再依賴傳統設計工具，而是將自然語言作為主要的設計媒介。 他說：「關鍵技能已經不再是寫代碼，而是如何清晰、準確地表達你的想法和變化，讓 AI 明白你在說什麼。 ”
這種變化，正在重新定義設計師的核心能力。 設計師正在從「畫圖的人」轉向「用語言驅動產品結構的人」。
新興的關鍵技能，被 Cedric 稱為「設計詞彙」——這不是指能否寫代碼，而是能否用準確的語言描述現代框架、CSS 屬性、交互邏輯。 例如，他會用「4 圖元圓角」、「0.2 不透明度」、「懸停態」這樣的術語與 v0 交互，將一個帶有座標跟蹤的邊界框交互，在幾分鐘內通過提示生成原型，而過去這可能需要工程師數天時間才能完成。
這背後隱藏著一種新的提示能力：明晰、一致、共享語言。
明晰：把複雜的請求拆解為簡單的、可執行的語言。 例如，不是“在圖像上加個標籤”，而是“為圖像上的每個邊界框，在左上角添加一個粗體白色文本，顯示框編號（如 Box 1、Box 2）”。
一致性：一旦你把某個功能命名為「分段模式」，就始終如一地使用這個稱呼，而不是在後續提示中用其他詞替代。
共享語言：就像傳統團隊用標準術語協作一樣，現在你也需要“教會 AI”你的詞彙表。 Cedric 會在設計初期就引入關鍵術語，並反覆使用，讓 AI 也能“和你講同一種語言”。
最適應這一變化的設計師，往往有兩點共性：強烈的學習能力和工具切換能力。 他們能在 Figma、V0、Cursor 等工具之間無縫流轉，不斷適應新介面，快速掌握 AI 能力，並用“語言”而非“代碼”去構建產品邏輯。
正如 Cedric 所展現的那樣：未來的設計師，未必需要成為工程師，但一定要成為高語言解析度的系統構建者。
03 “設計工程師”正在崛起
我們正見證設計與工程之間那條傳統分界線正在迅速消解。 Cedric 的工作流程就是一個典型案例：從 Figma 起步，在 V0 中完成可交互原型，最後直接用 Cursor 在代碼庫中進行最終調整。
這不僅提升了效率，更重新定義了產品的製造方式：
閉環擁有權正在成為新標準
設計師不再只是視覺方案的提供者，而是能在整個技術堆疊中直接操作的產品推動者。 正如 Cedric 所說：「我可以直接貢獻代碼，並將 PR 提交到代碼庫中。 這是一個閉環系統，作為設計師我從未擁有過這樣的控制力。 “設計的意圖不再依賴工程師”還原“，而是由設計師自己貫通全流程交付。
靜態模型正在過時
過去的線性交接模式——設計師交圖，工程師翻譯——正在被更具協作性的工作方式取代。 現在的設計交付不再是靜態圖片，而是包含交互邏輯的高保真原型，甚至是具備集成能力的代碼框架。 工程師面對的不再是一堆註釋圖，而是幾乎可直接上線的可用元件。
設計與開發的反覆運算速度被大幅壓縮
以往樣式修改、功能調整動輒幾天，如今設計師可在代碼層直接處理，不再需要一輪輪截圖、註釋、溝通。 設計評審與功能實現之間的間隔從天縮短為小時，推動產品快速打磨和上線。
這種範式轉變正深刻影響團隊結構和招聘邏輯。 最高效的團隊往往具備跨學科能力——既能寫代碼，又懂產品和體驗。 那些能夠在設計與工程之間流暢切換、構建原型、推動落地的人才，將在 AI 驅動的新生產範式中脫穎而出。 未來屬於那些既有技術手感，又有品味判斷的混合型團隊。
04 四種人工智慧原生設計原則
隨著人工智慧應用加速落地，圍繞 AI 產品的設計原則也在逐步成型。 Cedric 總結了一些區別於傳統軟體設計的新關鍵點，正在被越來越多優秀團隊採納。 以下是其中最值得關注的四條原則：
減少認知負荷，讓 AI 主動理解使用者
最好的 AI 體驗，應該像“與一個聰明的人自然對話”。 這意味著，使用者不需要反覆點擊、設置參數、思考指令結構，而是能將注意力集中在表達意圖上，讓 AI 自動處理上下文與細節。 例如 Recall AI 和 Granola 就很好地體現了這一點，它們能在無需使用者預設的情況下，從對話中自動提取關鍵資訊與洞察，真正實現“無感操作”。
接受非確定性，並優雅地處理“脫軌”
與傳統軟體不同，AI 系統的輸出往往是開放性的、多路徑的，可能出現不穩定或偏離意圖的情況。 好的設計不是避免這一特性，而是提供適當的“監督軌道”。 例如 OpenAI 通過 Temporal 支援長流程任務的中斷重試，Cursor 和 V0 則引入“執行樹”和“回退檢查點”，允許使用者在 AI 偏離預期時快速回溯並切換路徑，避免“眼睜睜看著它跑錯而無能為力”的挫敗感。
讓 AI 顯示它在“想什麼”
雖然底層模型可能是黑盒， 但交互邏輯和推理過程應盡可能透明 。 Perplexity 展示了極佳的引用機制，讓使用者知道資訊從何而來; Deepseek 展示了多步驟推理路徑; Anthropic 則在「思路鏈」可視化上持續推進。 這些做法不僅提升使用者信任，也幫助他們更好地校準 AI 輸出，從而實現“可控性”與“可解釋性”的結合。
設計是為了監督，而不是操作
隨著 AI 越來越具備代理性，使用者將從“執行者”轉變為“指揮者”。 這要求設計圍繞「協調多個智慧體」展開，而不是傳統的按鈕加操作流。 早期的探索已經出現，比如 Perplexity 的“後台研究通知”、Codex 的多線程進度條提示、Comet 的生成式表單交互等。 這些都在構建一種新的互動範式：使用者不再逐步驅動，而是高層指令+智慧反饋的閉環。
這些原則仍在演進，但有一點可以肯定： 今天就開始圍繞這些維度構建產品的團隊，將率先打造出更自然、更值得信賴的 AI 體驗 。 未來的 AI 產品，不是讓人“會用”，而是讓人“想用”。
05 在崛起在 AI 時代，速度就是一切
在 AI 工具日新月異的時代，變化的速度令人驚歎。 正如 Cedric 所說：「也許在我們討論結束時，v0 就已經不是最好的工具了。 “這並不是一句玩笑，而是對當前產品環境最真實的寫照。 快速變動的生態，正在迫使企業從“構建完美產品”轉向“構建快速學習型組織”。
從我們與 Cedric 的對話中，可以提煉出幾條在這種環境中脫穎而出的組織特徵：
允許團隊主動嘗試新工具，不以技術穩定性作為唯一評估標準;
優先推進「先交付再優化」，把學習和反饋速度放在第一位;
構建模組化、API 驅動的架構，使系統具備快速整合能力;
強調“學習速度”與“專業經驗”同等重要，鼓勵主動適應變化。
對於大型企業而言，這種轉變尤其重要。 Cedric 的建議很實際：即使你無法直接影響生產系統，也可以用 AI 工具快速製作高保真的交互原型，從而贏得組織內部的認可。 設計不再只是“設計”，而是推動組織變革的試驗田。
這種加速是複合性的——設計師能夠更快地製作原型，工程師能更快地實現功能，團隊能更快地獲取用戶反饋。 整個產品開發週期被壓縮，創新密度變得前所未有地高。
Cedric 的 AI 設計堆疊，正是這一趨勢的縮影 ：
Figma：依然是視覺設計的“真相來源”，用於布局、結構和初步框架，但在處理動態交互、狀態管理等方面存在限制。
v0/Lovable/Bolt.new：承接 Figma 輸出，支援自然語言定義動態行為。 比如通過對話提示即可繪製座標邊界框，實現即時交互邏輯。
Cursor/Windsurf：直接在代碼層精調樣式與交互，比如“設置角半徑為 16px”、“依次編號每個框”，並生成 PR 提交給工程團隊。
Shadcn / Tailwind / UntitledUI/HeroUI 等元件庫 ：為 AI 提供標準元件語義，極大降低幻覺風險。 例如，使用者可以直接說「使用 Shadcn 的 toast 元件」或「應用 Tailwind 不透明度 20」，從而實現一致、可控的代碼生成。
本文來自微信公眾號 “烏鴉智慧說”，作者：智慧烏鴉，36 氪經授權發佈。
