最近，“用一句话做软件”的风很大。各大AI编程模型也飞速更新，如：Claude Code、Qwen3-Coder 等，但真的能如网上所说几小时从零做出一个系统性可用的软件吗？
基于此，我做了一次实测：使用专业AI 编辑器 + Claude 4，从零做一个情绪记录 App，看能不能跑起来、要多久达到最小可用、需要多少人工干预。
测试结果并非传说中的“几小时全自动开发”，开发过程很容易“失控”，但相比传统全手工写代码，AI 编程在效率上仍然是质的提升。
01 工具与目标
实现内容是开发一款情绪APP，用于自我情绪的记录、可视化、分析、反馈。初步功能包括：1.个人情绪记录功能；2.情绪记录可视化分析；3.AI智能记录分析。
之所以选择情绪记录 App 作为测试案例，是因为它功能覆盖度适中（注册登录、数据记录、可视化、AI 模块），既能完整跑通前后端开发闭环，又能控制复杂度。
工具选择如下：
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编辑器：Trae 海外付费版（专业 AI 编辑器）
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模型：Claude-4-Sonnet
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目标：以最少人工干预走通初始版本，验证可行性与时间成本
02 失控的开始
我一开始的思路很直接：需求分析→ 架构设计 → 编码研发（前后端一起上），全交给 AI。
- 需求文档：把想法写成简要需求，让它扩写成完整需求文档。
- 架构设计：按需求生成系统架构、技术选型。
- 编码研发：直接生成前后端代码，同时写了快2 小时。
结果：代码量很大，但项目无法启动；自动加入了没必要的功能（比如云存储OSS 等）。速度很快，排查困难，完全失控。
claude自动生成的多余配置
问题本质：跨度太大、约束不足、没有阶段性可验证物。
03 用流程管住AI
我把流程拆回经典顺序：需求分析 → 原型设计 → 技术架构 → 前端 → 后端 → 联调 → 测试
3.1 设计阶段：先把“看得见的东西”做对
下图为AI根据功能描述生成的需求与可用原型：
提示词（节选）
“我想开发一个情绪记录 app 要输出原型图，请通过以下方式帮我完成 app 所有原型页面的设计。
1）作为产品经理充分理解需求文档并列出功能；
2）作为 UI 设计师完成原型界面；
3）用 HTML 在一个页面生成全部原型，使用 Tailwind CSS 做高保真原型，可从 Unsplash 获取图片，使用 FontAwesome / iconfont；
4）这些界面要能直接用于项目开发。”
结果
- 得到了“像那么回事儿”的网页版原型。
- 不足：不完全符合预期、功能缺失、无交互。通过反复对话与“点选元素—描述修改”逐步修正。
- 收获：可视化验证 出现了，后续编码与验证更快。
3.2 编码阶段：先前端、再后端，逐步测试验证
技术方案：基于需求与原型生成MVP（最小可以用版本）技术方案。
前端研发：先让模型生成前端并跑起来。结果：页面可运行，但样式、交互与原型差别太大，需要修补。
后端研发：先生成“后端技术设计文档”，确认框架、组件、数据库设计、API 列表，再生成代码。报错时先让模型自查，必要时人工给最小线索（例如提示接口报错信息等）。
后端服务已经启动
3.3 联调阶段：耐心调试看不见的深水区
主要问题：1、前端未实际调用接口；2、前后端接口不一致 3、后端缺核心逻辑
处理方式：逐项修正，保证结构干净、可运行，并引导AI 自修复。
04 从零到可用的时间与门槛
时间：从零到生成能走通的前后端代码，有全栈编码知识的情况下，1-2天可完成。但要形成真正可交付MVP，还是需要一周时间补全功能、深度联调与测试。Claude4为我规划的开发时间是4-6周，相比之下，速度提升已经非常明显了。
必要能力：
1）基础编程知识：具备前后端编码知识与运维的基本常识；
2）软件工程流程：清楚软件研发流程，并且可以根据开发情况，在各个节点灵活选用（需求→原型/交互→架构→前后端→自测→联调→测试）；
3）工程化判断力：关于脚手架、启动、部署能够做出工程化判断；
4）调整耐心：调试坑多，非常影响整体时间；
结论： 提效显著，但必须有人“驾驭”，尤其要能补齐 AI 不会做或做不全的部分。
05 三个未解问题
整个过程中，有三个问题还没有得到较好的解答，这也是后续可以探寻的方向。
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一致性问题
如何保证原型↔ 前端 ↔ 后端 ↔ 需求完全一致？本次用“原型 + 文档”约束，但模型概率输出很难完全统一。 -
分解-确认节奏
有没有更标准化的分解方法？Trae 的 Solo 版据说内置了，但目前我还没拿到内测码。 -
调试时间过长
如何将调试缩短到30% 以下？也许可以尝试需要更细的自动化测试清单？
06 结语
AI Coding能极大缩短从想法到可运行产品的时间，但离“全自动开发”还有很长距离。很期待后续模型编程能力和编程应用的发展，我会继续在新的工具上做类似测试，如果想要持续跟进，可以关注我，订阅我的专栏。
