第一性原理
回到真实问题、目标和约束,不被现成方案、流行框架或 AI 的默认答案带偏。
不是学会写每一行代码,而是掌握一套完整的产品实现方法:定义问题、做出决策、驱动实现、验证结果。
它们不是额外步骤,而是每一步与 AI 协作时都要使用的判断方式。
回到真实问题、目标和约束,不被现成方案、流行框架或 AI 的默认答案带偏。
持续向 AI 提供需求、规范、决策和当前状态,让它每次都基于同一套事实工作。
不只证明功能能用,还主动寻找反例、遗漏和回归,用运行证据判断是否通过。
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我是设计师,想做一个“自动做图 Agent”,把日常重复的做图步骤自动化。先不要写代码,也不要替我假设流程。请一次只问我一个最关键的问题,依次澄清:谁使用、真实场景、当前人工流程、输入素材、处理规则、输出规格、人工确认点、异常情况和成功标准。信息充分后,再按“已确认 / 待确认 / 建议方案”复述给我确认。
基于已确认的“自动做图 Agent”需求和 MVP,先输出技术方案,不要修改文件。请判断它适合做成本地网页、桌面工具还是 CLI,是否需要前端、后端、数据库、图像处理库或生图 API。给出 2 个可行方案,比较复杂度、成本、素材隐私、部署和维护,再推荐最简单稳定的一种。最后列出项目结构、文件与任务记录的存储方式、主要风险和验证方法。
请先检查“自动做图 Agent”项目的需求、技术方案、UI 规范和已有规则,不要开始开发。指出事实冲突和缺失项,并建议需要建立的项目规则、事实源、任务状态、日志、测试与错误反馈机制。规则必须约束:不覆盖原始素材、不暴露 API 密钥、只修改当前任务、输出可追溯、失败可重试或回退,以及每次修改后更新项目记忆。
本轮只实现“上传一张测试商品图 → 生成一条待处理任务 → 显示输入图预览”这一小步,暂不接入生图 API,也不实现批量处理。开始前先复述目标、涉及文件和验收标准;实现后运行项目并验证上传、预览、错误格式提示和刷新后的状态。请说明修改内容、验证证据和剩余风险,未通过验证不要声称完成。
请以独立审查者身份验收“自动做图 Agent”,不要沿用实现者的完成结论。使用正常图片、超大图片、错误格式、空输入、重复提交和处理中断等情况,主动检查:原图是否被覆盖、输出规格是否正确、任务记录是否可追溯、API 密钥是否暴露、失败能否重试,以及页面是否存在回归。按严重程度输出问题、复现步骤、证据和修复建议;没有证据的判断标记为待验证。
Vibe Coding 不是一句话生成代码,而是一套完整的产品实现方法。设计师不必掌握每一行代码,但必须掌握问题定义、范围决策、过程反馈和结果验收。