第二讲：为什么 80% 的 AI 生成应用“看起来能用，实际上用不下去”

本讲重点：理解 AI 应用失败的核心原因，并学会用「最小可用描述法」生成可用应用。

1️⃣ 背景

很多人尝试用 AI 工具生成应用，但最终结果往往不尽如人意。表面上功能齐全、界面漂亮，但实际使用中问题频出：

1. 数据录入混乱

2. 功能操作不顺畅

3. 权限管理混乱

4. 流程逻辑无法支撑真实业务

这种情况非常普遍——“能看但不能用”，浪费时间和精力，大约80% 的 AI 生成应用都存在类似问题。

2️⃣ 原因分析

2.1 需求模糊导致的结构性问题

• 仅说“我要一个活动报名系统”，没有明确字段、角色、流程

• AI 会按默认逻辑生成，但未必符合实际业务需求

• 结果：功能表面完整，但实际使用效率低甚至出错

2.2 字段、权限、流程没想清楚

• 字段：信息缺失或冗余

• 权限：谁能操作什么？AI 默认逻辑不一定合理

• 流程：数据流转、审批、状态变化等未规划好

• 结果：应用“看起来完整”，业务运行中漏洞百出

2.3 一开始就奔着“终极系统”去

• 希望一次生成完整系统：多角色、多功能、复杂逻辑

• AI 可以生成，但缺乏迭代和验证

• 结果：复杂系统难用、难维护，最终不愿上线

3️⃣ 解决方法：最小可用描述法

核心理念：先生成“最小可用版本”，验证可行，再逐步扩展。

步骤一：明确核心功能

• 选出最关键的功能，例如：报名、审批

• 先解决“核心痛点”，不要一上来就加所有附加功能

步骤二：明确数据字段和流程

• 画出数据表结构示意图

• 定义角色和权限

• 制定基础操作流程

步骤三：分阶段迭代

• 阶段 1：最小可用应用

• 阶段 2：增加扩展功能

• 阶段 3：优化界面与交互

步骤四：反馈验证

• 先找小范围用户测试

• 根据使用反馈调整结构，再生成新版本

4️⃣ 小结

• 问题根源：需求模糊、角色流程不清、目标过大

• 解决策略：用「最小可用描述法」，先做小、可用、可迭代

• AI 不是万能的“即插即用”，它最有效的方式是辅助生成结构清晰、可验证的应用。

下一讲我们将演示如何用 AI 快速生成这个最小可用应用，让你真正上线可用产品。