记录我用Vibecoding一句话搭建SaaS后台的体验

前几天接到一个需求,对方想做一个内部使用的 SaaS 后台

功能很常规:登录、数据管理、权限区分,之后可能还要接 API。

如果按以前的习惯,下一步大概就是拉需求文档、画原型、排期,算下来至少要两周才能看到东西。

这次我换了个方式,没有先动手写代码,也没画页面,而是直接把需求完整说了一遍。

我用的是Lynx

打开之后做的第一件事,就是把需求尽量说清楚:谁用、用来干嘛、哪些人能看到哪些数据、后面可能会怎么扩展。

这些信息平时写在 PRD 里,这次直接写进了对话框,然后点一下润色,一个完整的PRD就写好了.

生成结果出来的时候,我其实有点意外。

它给到的不是零散页面,而是一个已经分好层级的后台结构,包括页面、数据表和权限关系。

到这一步,我基本可以确认,这个东西是能继续往下做的。

接下来我先确认了一件事:能不能跑。

先不管功能全不全,先能登录、能看到数据、能操作一两个核心流程就行。

这个最小结构很快就出来了,虽然谈不上完整,但已经是一个真正可用的后台。

后面的过程就很像在改一个现成项目。

哪里字段不合适就补,哪类角色权限太大就收紧,有些页面用起来不顺手就调整交互。

整个过程没有推倒重来,都是在原有结构上往前加东西。

做完之后回头看,我最大的感受是,这类工具真正改变的地方,其实是前期那段最混乱的阶段

以前从"我大概知道要做什么"到"系统结构定下来",中间要消耗大量沟通和反复。

现在这一步被压缩得很短,能更早看到一个真实的形态。

如果你平时做内部工具、后台系统,或者需要频繁验证想法,这种方式挺值得一试。

至少在决定要不要投入完整开发之前,先把东西跑起来,会轻松很多。

相关推荐
AI多Agent协作实战派8 小时前
【AI探索历程17】从“给自己用“到想“让别人用“
人工智能
吴佳浩9 小时前
Memory Provider 实战:Hermes、Mem0、Honcho、Hindsight 为什么都这样设计?
人工智能·agent·ai编程
吴佳浩9 小时前
企业级 Agent Memory 选型指南:如何构建可扩展的 Memory Service?
人工智能·agent·ai编程
北方的银狐-Zero10 小时前
ERP 管执行,数据管标准,OntoL本体 管思考:企业智能化升级的规划图
大数据·人工智能·本体论
浅安的邂逅11 小时前
260918-白帽把 OpenAI 论坛“打穿“了:攻防赛漏洞、账户被 Claude 入侵、模型偷偷掩盖不当行为
人工智能·大模型·ai编程·ai模型·行业动态
jinyishu_11 小时前
认识 AI Agent:概念、架构、设计模式与主流框架
人工智能
Hrain-AI11 小时前
AI 爬虫三档授权工程落地:搜索放行、训练拦截、Agent 分层(附脚本)
人工智能·elasticsearch·milvus
sunhy_csdn11 小时前
“词码”作为 Token 候选译名
人工智能
Hrain-AI11 小时前
多 Agent 并行不打架:worktree 隔离与反馈回流落地(附脚本)
网络·数据库·人工智能·架构