对于纯小白想要通过 AI 开发应用，您可以参考以下步骤：
需要注意的是，虽然 AI 能提供帮助，但对于复杂的应用开发，仍需要您在过程中逐渐学习一些编程知识。目前像字节 Coze 这样的工具本质上是「AI-first aPaaS」，它把实现应用所需的不同类型代码用不同可视化工具实现，生成的是「配置」，且开发和运行阶段都有大模型的支持。
从去年三月GPT4发布会上一个由手绘草图直接生成网站的demo惊艳众人开始，很多人就认为程序员工种已进入倒计时。最近cursor和o1的出现，更是让非技术同学们热切期盼：是不是真的能再也不“就差一个程序员”了呀！很遗憾，现实依旧骨感。demo还停留在贪吃蛇，太小巧也太普通。真正的应用会有复杂得多的特殊需求，代码量也会超出AI单次吞吐量，AI根本无法直接搞定。（o1？o1的能力确实强了很多，但其实还是不够。后面找机会另写文章详解吧。）如果你请教号称“我不懂编程但靠XX开发了XXX”的技术小白该如何开始，多半会得知他们多少还是懂一些css或python。而纯小白，一开始通过cursor里的对话创建好起始文件后，往往会无从下手——到底要在哪里敲什么字符，才能触发一连串美妙的tab让AI开始自动工作？对于纯小白来说，如果你的需求远比AI直出的内容复杂，无法一次性直出。那就耐下性子，在AI的帮助下一步一步来，并在这个过程中学会一点点编程。[heading2]
推荐你从一个最最基础的小任务开始让AI先帮你按照best practice写一个say hello的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑。这样，你可以通过最基础的绝对不会出错的小任务，来学会必备的调试技能。“我在学习写chrome插件。请选择最适合小白上手的技术栈，按照best practice为我生成一个简单的示范项目，但要包含尽可能全面的典型文件和功能。请为我讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。”此处要求AI按照best practice来写非常重要：文件一开始就有良好的组织，后续功能复杂了才不会乱套。还有一个偷懒小妙招：如果你用的是o1-mini，你可以在prompt最后添加这句：“请生成create.sh脚本，运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”（如果windows机器则是create.cmd）足够勤勉的的o1-mini会为你生成一段超级长的代码，并给出提示，你只需要复制粘贴并执行，一次性生成十多个目录和文件，超方便。[heading2][heading1]2明确项目需求[content]你可以通过和AI的对话，来逐步明确项目需求。（如果你是训练有素的产品经理，可以忽略这一步）“我想要开发一个XXX。你能否像一个高级别的还懂技术的产品经理指导初级产品经理那样，向我提问，帮我梳理清产品功能，尤其要注意可能会涉及到技术方案选择的关键点。请一问一答，帮我由全局到细节逐步梳理。不要一口气问我太多问题。”来来回回的对话后，你可以让AI帮助你梳理出产品需求文档。这样的文档会包含影响技术方案选择的细节，比直接给AI一段口头的需求描述要准确地多。在后续开发的时候每次新起一个聊天就把文档发给AI并告知你现在在做第几点功能，会非常方便。[heading2]
像字节Coze这样的工具本质上是「AI-first aPaaS」。「aPaaS」是指这些Bot Builder完完全全就是以前的aPaaS，把实现一个应用所需的不同类型代码——数据、状态、API调用、逻辑（工作流、事件系统等）、UI，用不同的可视化工具来实现，比如数据库建模、服务插件、节点图工具、拖拽式UI搭建工具。且生成的不是新应用的完整代码，而是「配置」，所有创建出来的「应用」都是aPaaS本体这个单一应用读取不同配置的运行结果。Bot Builder只是对其中部分类型，换了不同的可视化工具，比如针对「数据」类型用RAG工具，对「状态」类型用Token缓存等工具、对「工作流逻辑」用Agent搭建工具，对「UI」用提示词和卡片配置工具。得到的「应用」一部分作为「配置」存储和运行在Bot Builder平台自身，一部分作为「配置」存储和运行在各种Chatbot平台（比如ChatGPT）。「AI-first」是指它们不但开发应用时用AI辅助或依赖AI，开发出来的也是AI应用（目前主要形态是各平台上的chatbot）。应用的开发阶段有大模型加持（比如用自然语言描述任务），应用的运行阶段也有大模型支撑（大模型扮演两个角色，最平庸的角色是用大模型的prompt调用取代手工编写的代码，更重要的角色是借助大模型做到手工代码做不到的事情）。