人人都是应用开发者：AI时代的全栈产品经理实践

AI时代，应用开发的门槛正在被重新定义。过去你可能觉得写代码是程序员的专利，但现在，人人都能成为应用开发者。这篇文章要聊的就是如何用最短路径、最轻模式，把一个需求真正落地成可用的应用。整个流程拆解下来，其实只有三大步、九小步，手把手教学，没有多余的废话。

第一步：需求描述

做任何应用，需求描述都是地基。这块需要切换到产品经理的视角，把问题说清楚、说系统。参考下面这个模板，基本能覆盖大部分场景：

：整体介绍——要解决什么问题，实现什么功能。

：输入框做什么、输出框做什么、如何布局、交互逻辑是怎样的。这是传统互联网产品经理的基本功，不能跳过。

：这一步是AI产品经理的核心技能——知道AI都有哪些能力，能找到具体的模型来实现功能。比如，生成文章配图，可以选用一个像素风格的文生图模型。模型地址和API使用方式都列清楚就行。

看一个Demo成品会更直观：地址见下方。根据它反向推导出需求描述示例：

• 整体需求描述
  ：基于Gradio做一个应用。用户输入公众号文章内容后，点击一键生成按钮，自动生成标题、摘要内容，以及基于摘要英文prompt生成的文章配图。

• 前端核心模块（依次运行）
  ：
  • 用户输入框：提醒用户输入公众号文章内容。
  • 标题输出框：根据内容自动生成5个适合公众号的标题，64字以内。展示思考过程，思考输出和最终标题输出用两个独立框，左右布局。流式输出并多行完整展示。
  • 摘要输出框：自动生成120字以内的摘要。同样左右布局，流式输出多行展示。
  • 文章配图prompt输出框：根据摘要内容自动生成英文prompt。思考过程与最终输出分开。注意，最终prompt输出框只输出用于文生图的英文prompt，简洁有效，且支持编辑，旁边有按钮可重新生成。
  • 文章配图输出框：根据生成的或编辑后的英文prompt生成配图。每次生成2张，尺寸为1024x500。整体视觉风格为青色+紫色的科技风。

• 服务端API
  ：标题、摘要、prompt输出统一调用一个大模型API，接口格式如下；文章配图调用另一个文生图API。

（此处保留原文中的代码示例，包括两个API调用示例）

第二步：用AI生成代码，到云端Notebook测试打磨

：编程工具的选择很灵活，Cursor、DeepSeek-R1、QwenMax-QWQ、Claude3.7，这次都实测了一遍，核心功能代码都能完成。生成的代码保存为.py文件即可。

：云端Notebook的好处是预装了镜像，开箱即用，不需要额外装Python、Gradio这些依赖。本次调用API直接用CPU环境就行，长期完全免费。第一次使用需要先注册和绑定账号。

上传.py文件后，一条命令即可运行并获取测试链接：!python /mnt/workspace/文件名.py

：前端主要验收功能模块和布局排版。实测四个工具生成的前端界面略有不同，但都满足预期。服务端方面，功能全部跑通——根据文章内容生成了标题、摘要、配图prompt及最终配图。即使中间出现小问题或新需求，通过AI返回修改的代码也能快速修正。

第三步：部署上线

：新建一个创空间，使用平台免费提供的CPU资源，按默认配置即可。

：把API Key改为环境变量，这是安全底线。修改代码中存放token的部分，改成从环境变量读取，然后到平台配置界面将key保存在环境变量中。

：把Notebook中调试成功的文件上传到空间文件中，注意文件名需改为app.py。完成以上操作，即可发布上线并得到分享链接。

总结

人人都是应用开发者。用模型开启AI魔法，搭建万千应用——这不再是口号。应用可以无限拓展，追求更多功能或更好体验。比如增加文章润色、微信群发文案，或者让插图风格可选。再比如做一些脑洞产品——魔搭专属表情包生成器就是一个不错的例子。它的需求描述也很清晰：基于Gradio做一个表情包生成器；用户输入描述文本、选择图片尺寸；系统自动翻译为英文prompt，在文首加上固定词后作为文生图输入；支持prompt编辑和重新生成，最终生成两张尺寸为800x1024的图片，有独立进度条。

从文本生成到图片生成，API调用方式也一并给出。如果你也想动手试试，现在就可以开始。下一步，看你的了。

：
魔搭专属表情包生成器

基于gradio，做一个表情包生成器

输入框：提醒用户输入表情包描述文本，比如形状像什么，在做什么。

选择框：用户可选择图片尺寸（size）

输出框1：将用户输入的文本自动翻译成英文prompt，自动都在最前面加上固定词“modalogo,A pixelated, bluish-green character,”，然后将合并后的英文用做文生图prompt；prompt支持编辑，旁边有按钮可点击重新生成。

输出框2：两个图片展示框，分别展示独立生成的图片。尺寸为800*1024

有独立进度条：展示图片生成进度

1）文本生成API

from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url='https://api-inference.modelscope.cn/v1/', api_key='换成你的token, # ModelScope Token ) response = client.chat.completions.create( model='deepseek-ai/DeepSeek-V3', # ModelScope Model-Id messages=[ { 'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.' }, { 'role': 'user', 'content': '你好' } ], stream=True ) for chunk in response: print(chunk.choices[0].delta.content, end='', flush=True)

2）图片生成API

import requests import json from PIL import Image from io import BytesIO url = 'https://api-inference.modelscope.cn/v1/images/generations' payload = { 'model': 'Saniac/modalogo',#ModelScope Model-Id,required 'prompt': 'A golden cat'# required } headers = { 'Authorization': 'Bearer 换成你的token', 'Content-Type': 'application/json' } response = requests.post(url, data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers) response_data = response.json() image = Image.open(BytesIO(requests.get(response_data['images'][0]['url']).content)) image.sa ve('result_image.jpg')