不懂编程，但借助 AI 我已经能够自己做一个微信小程序

非技术背景人士也能轻松制作微信小程序！

核心内容：
1. AI 大模型如何助力产品经理快速发布微信小程序
2. DataNotes AI 应用平台的基本功能及操作步骤
3. 低代码平台如何实现业务逻辑和用户界面的配置

有一些小兴奋——基于 AI 大模型的能力，只要掌握 AI 应用开发平台的功能使用，产品经理们就可以快速发布微信小程序产品，不再依赖研发。

我自己做的一款小程序

于是自己动手，登录 coze 平台做了一款简单 AI 应用，打通微信授权后，发布了一款小程序「有木翻译君」。下方是产品效果展示：

心得收获

AI 应用平台的基本能力：

• workFlow工作流能力——实现复杂的逻辑处理
• 丰富插件支撑——拓展 AI 智能体的能力边界
• 丰富数据源——灵活处理公共数据&私有数据，不惧怕数据安全问题
• 持久化的记忆能力——记录存储用户输入的重要参数

实现步骤

简单说一下实现步骤：

一、准备工作
注册一个微信小程序账号，完成认证（无需提前开发发布产品）
注册一个 Coze（AI 应用开发平台账号）
进行两边平台的账号授权打通

二、实际操作
1、在 coze 平台创建一个「应用」
2、编排「业务逻辑」，包含提示词 Prompt、用户入参、用户出参、以及大模型的调用逻辑
3、布局「用户界面」以及「交互事件」
4、与微信账号完成授权打通

部分截图示意

平台提供可视化界面，采用低代码思路，让我们能够无需编程就可以创造产品。一共分为两个层面：业务逻辑和用户界面。

其中业务逻辑层面，需要新建一个或者多个工作流。这里建了 1 个节点：

• 开始
• 大模型配置
• 结束

关于「开始」节点：需要设置用户在界面中输入的参数：

• 需求层面：输入的待翻译内容
• 需求层面：翻译的目标语言，例如英语、法语、德语...

关于「大模型」节点：需要设置大模型的调用逻辑，体现在以下方面：

• 模型选择
• 模型输入（变量）
• Prompt 提示词配置
• 用户提示词配置
• 模型输出（变量）

关于「结束」节点：需要设置对于大模型的承接点：参数是 output；出于交互体验的考虑，可以开启开关，支持翻译结果的流式输出。

最后一个是「用户界面」的配置：可以通过拖拉拽的方式去组装拼接用户看到的界面，并设置事件逻辑，定义每一个按钮点击后的执行后端逻辑。