AI 项目踩坑总结：3 个实用避坑策略分享
前两天，跟朋友交流时听他提到，自己第一次尝试用 AI 开发的项目，大概率要失败。
他们公司目前的做法是：产品经理借助 AI 输出需求文档、生成前端页面，开发人员拿到这些材料后，再交给 AI 去编写后续代码。
结果到了即将上线的阶段，才发现 Bug 遍布各处，业务流程也根本走不通，开发人员被迫反复修改 AI 生成的代码，几乎要崩溃。
听完他的讲述，我觉得这个案例非常有代表性。
不少公司以为 AI 能写代码了，就可以缩减人手，直接把需求丢给 AI 处理。
如果只是做一个演示页面，借助 Vibe Coding 快速验证一下，那自然没问题。但一旦项目真正要上线，涉及多个功能模块和环节，项目管理工作就一步都省不掉。
我所说的项目管理，不是指那些走过场式的每日站会、邮件确认之类的形式，而是需求是否表述清晰、功能如何切分、完成的标准是什么、开发后有没有测试、换一个人或换一个 AI 能否快速接手，这些实实在在的问题。
这些事情，归根结底需要有人来兜底。
最近，我在筹备「AI 编程产品创造营」课程时，就用 Codex 搭建了一个学员作品展示的网站。这个网站会作为课程的教学案例，后续也会用来收集和呈现学员的作品。
从前端页面，到飞书多维表格、数据库和发布链路，我全程跟下来，越来越深刻地意识到：AI 写代码确实高效，但项目该经历的环节一个都不能跳。
这一阶段，我梳理出了 3 个相当实用的做法。如果你也在用 AI 做项目开发，希望对你有所启发。
现在我启动项目时，不会拿着一份简单的需求就直接让 AI 开始编码。
我会先和它一起讨论项目的目标用户、要解决的核心问题、第一版涵盖哪些功能、哪些内容暂不涉及，以及每个功能完成的判定标准。
这些信息敲定之后，再让 AI 整理成 PRD、开发计划和验收标准。由人先过一遍，确保方向无误后，才让它设计项目架构、着手写代码。
前期多投入一些时间，后期就能少做大量返工。AI 接收的信息越明确，输出的结果才越贴合预期。
一个项目很容易越迭代越庞大。所有功能都堆在同一个对话里，上下文会越来越臃肿，AI 到后面可能已经记不起之前做过哪些内容。
因此，我会把不同的功能分配到不同的对话窗口中。拆分时，我也尽量确保每一段都是一条可以独立跑通、能够单独验收的小流程。
以开发作品展示网站的数据发布流程为例：学员提交作品，管理员审核，数据写入数据库，触发发布，最终在网站上呈现作品。整条链路打通以后，我立刻从头到尾完整测试了一遍。
这两天，光是验证这条流程，我就投入了一个多小时。AI 告诉你"已经完成"，只能说明代码编写完毕。即便它自己跑过测试，真正上手操作时还是会暴露问题。
比如，作品的上架和下架就是这样。AI 多次反馈测试通过，我实际操作下来却发现依旧有问题。我只能反复截图发给它，让它根据真实现象继续排查和修复，来回折腾了好几轮，流程才最终跑通。
这个时间成本真的省不掉。旧流程验证无误后，后续新增功能再出现问题时，我至少清楚应该优先排查最近的改动，定位问题的范围会缩小很多。
每完成一个阶段，我都会让 AI 更新项目文档。需求明确到哪一步、已经开发了什么、测试情况如何、还存在哪些待解决的问题、下一步的优先事项是什么，都要一一记录清楚。
我还会专门让它整理一份项目交接文档。假设明天换一个全新的 AI 或开发人员来接手，应该先查看哪些文件、项目如何启动、核心代码位于何处、当下存在哪些风险点。
这一招我屡试不爽。让真人准备交接材料，对方可能还会有所顾虑。AI 则完全不存在这个问题，它通常会写得非常详尽。
代码也要及时用 Git 存档，在关键节点提交版本，并推送到 GitHub。文档、代码和测试结果都完整留存，项目出了状况才有迹可查。
AI 能够迅速产出代码，却不会自动替我们把项目管理妥当。
代码生成得越快，我们越要清楚项目当前推进到了哪一步。
如果只是把需求一股脑丢给 AI，凭直觉 Vibe Coding，那 AI 也会凭感觉一路 Coding 下去。
真正需要交付的项目，还是要采用工程化的思路，把每一步都做成可确认、可验证、可交接的成果。
这时候你会发现，产品经理过去沉淀的能力会展现出巨大价值：把需求讲明白、按照完整流程拆分任务、定义验收标准、记录开发进度，让不同的人和 AI 都能继续接手。
AI 拉低了写代码的门槛，产品思维和项目管理能力反而愈发关键。
产品经理可以把这些经验注入 AI Coding 中，让 AI 生成一段段贴合需求的代码，最终组合成一个真正可用、可上线的产品。
这正是产品经理投身 AI Coding 的独特优势。
感谢你耐心读完全文，我们下次再聊。
读到这里，如果你觉得内容还不错，请随手点赞、推荐、转发三连支持一下哦。
我是 AI 产品经理四月，专注于分享 AI 应用落地与提效实战经验，欢迎关注交流。