用 AI 写代码到现在，我自己的体会是：即使没有编程基础，想让 AI 帮自己开发产品，也应该先抓住两件事——把需求讲清楚，把验收做扎实。
一样是把需求讲清楚。不是写一段漂亮的提示词，而是老老实实把用户故事一条条拆出来：谁，在什么场景下，想做成什么事，最后应该拿到什么结果。正常的路怎么走，出了岔子怎么办，那些容易漏掉的情况有哪些。
AI 可以帮你梳理，但不能替你决定到底想要什么。你自己没想明白，它就只能一边写代码一边替你猜，还可能猜得挺自信。所以这件事考验的不是提示词技巧，是你对产品的理解到了哪一步。都是笨功夫，但省不掉。
另一样是把验收做扎实。这两样里真要挑一个最重要的，我挑验收。
现在 AI 已经能自己检查某个功能写得对不对、几个功能能不能配合起来工作，也就是程序员说的单元测试、集成测试。但按我的实际体会，这些测试通过之后，你要是直接撒手让它上线，大概率还是会冒出一堆问题。道理很简单：这些测试通过了，不代表用户就能顺顺当当地把事办成。让 AI 自己写一堆测试，和让它按一份你认可的验收清单去验证，也是两码事。
所以，关键是把前面那些用户故事，一条条变成端到端的验收：从一个用户真正动手开始，一路走到他拿到结果，完整跑一遍。顺利的情况要跑，出错的情况、容易遗漏的特殊情况，也尽量测到。再给它一个尽量贴近真实使用的测试环境，让 AI 帮你搭、去跑、去修，再验证，直到满足说好的验收标准。
这两件事其实是一根线的两头。用户故事说的是要做什么，端到端验收回答的是到底做到了没有。前面含糊，AI 可能很勤快地把一个错误的需求实现得很完整；后面没验清楚，它就容易把“代码写完了”当成“活儿干完了”，然后收工。
这两头抓稳了，中间它具体怎么写，就不必每一步都盯着。倒不是代码不重要，只是我们更该花心思的地方，是把任务和结果定义清楚，而不是站在旁边监督它敲下的每一行。
只要你把握住了这两个要点，就算没有编程基础，一样能够很熟练地掌握用 AI 帮自己开发产品。