AI时代，会写文档比会写代码更值钱

这篇文章很可能会给玩AI的你带来一种新的思考方式。

一年前，Vibe Coding（氛围编程）还是极客圈的黑话。但2026年，随着Claude Code和Gemini 3的普及，“人人都是程序员”已不再是夸张的修辞，它是正在发生的现实。

随着大模型能力指数级跃升，产品开发的门槛被无限拉低。但低门槛不代表零难度。

几乎每个试图做点东西的人，很快就会撞上两堵墙：你开口问，AI听不懂；AI听懂了，给出一堆垃圾。你以为你在编程，其实你在玩提示词老虎机。

与此同时，确确实实有人把Vibe Coding玩得出神入化，单枪匹马就能发布亮眼的产品。区别在哪里？

区别在于产品常识。

模型极其强大，它外包了内层的技术实现。这使得外层的沟通层——即产品需求文档（PRD）——变得前所未有地重要。自然语言，就是源代码。过去，程序员用Python或Java编写逻辑。现在，我们用PRD（产品需求文档）、Tech Spec（技术规范）和Context（上下文）来编写逻辑。

当AI接管了def function()的实现细节，文档的质量直接决定了软件的质量。以前写文档是为了拉齐团队认知，现在写文档是为了编译。如果文档逻辑混乱，AI就会利用概率特性瞎编。如果文档定义了清晰的边界、数据流和交互规则，AI就会成为精准的执行器。

文档，即程序。

在百度前交互设计师薛志荣和蚂蚁前高级专家池志炜合著的《驾驭Gemini 3与Nano Banana：人人都是AI产品创客》中，他们提出了一个核心论断：传统开发是20%思考，80%写代码。Vibe Coding 时代，必须反过来：投入80%精力厘清需求与撰写文档，剩下20%交给AI实现。

新手把AI当聊天对象，高手把AI当编译器。这本书的核心价值，在于系统化地介绍了SDD（规范驱动开发）。这超越了简单的Prompt，这是一套工程化的约束框架：

第一步，用户画像与场景故事（Persona & Scenario）。拒绝“做一个背单词软件”这种模糊指令。必须告诉AI：“目标用户是25-35岁、碎片时间只有地铁上20分钟的职场人。”这种“人性化约束”能强制AI自动推导出“界面必须极简、单手可操作”的隐性需求。这是你不用写在Prompt里，但AI就能懂的潜台词。

第二步，最小可行产品（MVP）。用最少的核心功能验证价值。这一步是跟AI划定边界：定义你的产品做什么，更要定义不做什么。很多人失败，是因为一开始就想堆砌大量功能，结果AI生成的代码变成四不像。

第三步，Mermaid架构可视化。自然语言难以描述复杂的跳转逻辑。书里演示了如何用几行文本生成Mermaid流程图。只要流程图逻辑跑通，AI写出的代码逻辑就不会崩。这是一个将抽象逻辑“视觉化”的过程，它强制AI遵循架构蓝图，而不是凭感觉瞎猜。

第四步，逆向提取设计系统（Design System）。你不需要懂配色理论。上传一张你喜欢的App截图，让AI扮演“UI设计专家”，反向提取出JSON格式的设计规范（颜色、圆角、阴影）。把这个JSON喂给AI，它吐出来的界面就能达到商业级美感。这套逻辑彻底解放了非设计师，让审美可以被“逆向工程”。

第五步，技术选型与API规范。明确你的技术栈（React还是Vue？用哪个UI组件库？），明确API的输入输出格式。这些约束越具体，AI生成的代码就越不容易出错。很多人忽略这一步，结果AI每次生成的技术栈都不一样，代码无法复用。

第六步，迭代与逆向文档。如果AI生成的结果不对，过去你需要改代码，现在你只需要改文档。评判文档好坏的唯一标准，是AI生成的结果是否符合预期。

这本书最让我惊喜的，是作者还分享了大量官方文档里绝不会写的“野路子”。这些技巧只有在一线实战中摸爬滚打过才能总结出来：

九宫格绘图法。做过AI角色生成的都知道，让AI连续画同一个角色，往往第一张是长发，第二张衣服就变了。书中给出的方法是：与其让AI连续画多张图导致角色变形，不如强制它生成一张3×3九宫格图。在同一张画布上，AI为了保持画面整体协调，会天然地保持角色一致性。你只需要把大图切开就能用。这种用物理约束绕过算法缺陷的思维，极具巧思。

逆向文档纠错。当你接手一个复杂的AI生成项目看不懂时，千万不要自己读代码。把代码丢回给AI，命令它：“总结当前项目的功能和技术实现，输出Markdown文档”。让AI自己解释它的逻辑。你基于这份“逆向文档”去修改需求，再喂给AI。这种基于AI的理解去指挥AI的闭环，能瞬间解决90%的沟通错位。

书里还展示了一个极其疯狂的观点：代码像纸巾一样，是廉价的、一次性的、用完即弃的。在Geminis OS的案例中，作者展示了AI如何实时生成整个操作系统的虚拟界面。你可以为了验证一个一闪而过的念头，让AI现场写一个App，测完就删。这种挥霍算力的野心家思维，将彻底解放你的创造力边界。

当然，所有方法论最终都要服务于变现。作者详细拆解了从Demo到SaaS产品的工业级流水线：

变现利器：Nano Banana Pro。这个模型解决了传统AI绘图最大的痛点——文字乱码。它的中文渲染错误率极低，意味着你可以直接生成带文字的电商海报、科普图表、甚至UI界面，无需后期PS。

四步工业流水线：

第一步（原型构建）：在Google AI Studio中利用Gemini 3的100万Token上下文，通过多轮对话完成MVP。这个阶段的核心是快速验证想法，不纠结细节。

第二步（代码精修）：将代码下载到本地，使用Cursor的Agent模式自动排查报错。书里甚至教了你如何用Cursor让AI自己修Bug，而不是你手动调试。

第三步（服务接入）：通过胜算云API替换官方接口，实现 OpenAI/Claude/Gemini的多模型无缝切换。这一步解决了国内访问和成本优化的问题。

第四步（全球部署）：使用Vercel进行云端部署，配置自定义域名，让产品真正面向全球用户。

归根结底，这本书教你构建一个让 AI 无法拒绝、无法误解的“上下文环境”。这就是文档驱动开发（SDD）。

产品经理、设计师、创业者可以看。但我更推荐对AI有兴趣的素人来看。

玩过AI生成的都知道，创造的快乐太迷人了。素人往往拥有更纯粹的激情，这正是引爆想象力的最佳燃料。当门槛足够低，当工具足够强，剩下的唯一限制就是你敢不敢想、敢不敢做。

反正，这个技术很可能会让人第二次成长。