亲测有效!完全不懂编程的我,用AI开发了流程图生成器
yund56 2025-07-10 23:21 3 浏览
随着AI技术的飞速发展,即使是不懂编程的产品经理,也能借助AI的力量轻松开发出高效的工具。本文将分享一位产品经理如何利用AI技术,从零开始开发一款流程图生成器,不仅解决了自身工作中的痛点,还为团队带来了巨大的效率提升。
作为产品经理的小明,曾无数次被复杂的流程图严重要求所‘劝退’——要逻辑清晰,又要视觉美观,还要配备不同的场景。真正令人痛苦的不是绘图本身,而是面对那些无脑的需求的客户。他们通常会给出一个模糊的主题,然后希望小明自身完善,出具文档于是提出反馈,反复如此修改。更令人沮丧的是,经过多轮改进的方案,否定最终客户还是可能会全盘,转而选择最经济实惠的方案。
在这种情况下,小明萌生出了开发流程图生成器的想法。如今AI时代已经来临,开发一款智能工具来应对这些‘无脑客户’——不仅能快速生成符合要求的流程图,还能根据需求模糊提供多种工作方案建议,下面我来讲述我的开发过程。
第一步:规定需求,明确目标
首先小明虽然是科班出身,但是一直没有从事开发工作,大学期间也就HTML这类前端网页代码写得尚可。离开校园后,从UI设计师转岗为产品经理,这一职业转变历经八年,期间基本荒废了编程技能。在开发这款软件前,小明尝试回忆大学课程内容,却发现记忆已模糊不清。原本计划采用分文件管理的方式创建项目,却因遗忘多文件引用方法且不愿查阅资料而作罢。最终小明决定发挥产品经理的专业优势,第一步先拆解需求,技术实现则全权交由AI处理。
需求拆解:
我们需要开发一款流程图生成工具,需具备需求输入界面,通过自动分析需求实现拆解功能,并将结果转换为特定代码格式,调用流程图生成接口输出可视化流程图。为实现自动化处理,需求分析模块拟对接AI接口。鉴于成本考量,首选性价比高的DeepSeek平台,为此小明果断充值一元人民币,开启这个伟大想项目。
第二步:选择AI神器
小明最初自诩为科班出身,认为通过普通AI生成代码后自行复制拼接即可完成开发,但实践后才发现高估了自己的能力。经过多篇技术文章推荐与方案筛选,最终决定采用Claude-3-Sonnet模型进行开发。为快速验结果,选定HTML+CSS+JS作为技术栈——这些熟悉的语言能带来基础开发的安全感(其他的我也不会运行)。同时选用字节跳动推出的AI开发平台Coze作为配套工具,以提升开发效率。
第三步:大胆向AI提需求
使用AI开发时无需过度纠结技术细节,只需清晰输入需求即可。例如小明向AI提交的需求描述为:”我需要开发流程图自动生成器,具体要求包含:1.需求输入文本框 2.调用DeepSeek接口生成流程图 3.API密钥输入区域”。AI接收到指令后便会自动生成对应代码,开发者只需点击应用即可完成部署。值得注意的是,虽然当前Coze平台已升级支持分文件提示词功能,但小明开发时该功能尚未上线,因此需要手动整合各模块代码。如下图:
第四步:与AI斗智斗勇
AI生成基础框架后,按照其常规特性,通常只能完成半成品开发。当输入DeepSeek密钥并点击测试链接时,系统会立即报错。此时由于AI生成的是基础框架,系统并未集成错误提示功能,需要二次要求AI补充异常处理机制。经AI迭代代码增加错误捕捉模块后,系统会明确提示:API接口调用需服务器环境,无法通过本地直接调用。若已有服务器可直接部署,否则可通过AI搜索免费云服务器资源进行代理部署。小明有魔法选择海外服务器托管方案(需通过魔法访问)。
搞定服务器后开始测试效果,这时候你就会发现AI这个老六,搞诈骗给你塞固定假数据!反复测试时一定要怀疑:”这货是不是偷懒了?是不是自带咸鱼属性?” 果然它会理直气壮说:”亲,我用的测试数据呢~” 这时候你就要戳穿它:”咱们要的是真实模式,不是测试模式!” 然后把DeepSeek接口文档甩它脸上:”给爷照着这个改!”
第五步:深度迭代——发挥产品专场
修复所有BUG后,可着手优化网页样式与功能扩展:
- 新增多套流程图模板样式切换功能
- 开发流程图存档模式(当AI表示无法实现时,通过参考技术文档让AI学习解决方案)
- 实现流程图下载功能(此环节可能出现兼容性问题,需准备备用方案)
- 用户体验优化:
- 添加加载进度提示防止用户误操作
- 显示原始API返回数据用于错误排查
- 完善异常状态下的提示信息
有余力可以继续完善思维导图,这个小明已经完善了,步骤都是让他AI去输出,然后生成图片。
结语
在AI技术全面渗透的当下,产品经理正迎来前所未有的创新机遇。正如小明通过开发流程图生成器优化工作流程、创建AI群聊进行用户行为分析、打造算命神器探索趣味交互所展现的——每位产品人都可将碎片化洞察转化为AI驱动的解决方案。这些轻量化工具不仅是效率提升的杠杆,更是验证商业模式的试验场:通过低代码平台快速搭建原型,借助大语言模型实现智能交互,利用数据分析迭代产品形态。在这个技术门槛不断降低的时代,产品经理的核心竞争力正从需求文档撰写转向”AI思维”的构建——即通过场景解构、数据喂养和模型调教,将业务痛点转化为AI可理解的解决方案。当行业还在讨论AI替代危机时,聪明的产品人早已把AI变成自己的”数字分身”,在用户洞察、方案验证和产品迭代中构建起竞争壁垒。或许下一个改变行业规则的工具,就诞生于你此刻的某个工作痛点之中。
专栏作家
产品小明;人人都是产品经理专栏作家。参与了 AI 产品、同城商城、同城外卖餐饮系统、智慧景区、同城预约、国际快递系统、仓管系统、招聘系统等多个领域的项目开发和管理,积累了丰富的经验。
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题图来自Unsplash,基于CC0协议。
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