结论先行：拍照出应用已从演示走向可用，但仅限于"视觉到页面"这一段：设计稿转页面最成熟，白板草图转流程其次，手绘线框图可当原型起点；语音和视频生成应用仍在早期。…
结论先行：一句话生成可运行应用已经可行，但"一句话"只是起点——成熟的流程是 5 个环节：意图解析、数据建模、页面生成、逻辑装配、测试发布。实测经验表明，描述质…
结论先行：生成效果差，八成问题出在提示词上。实测经验是：把六个常见错误——角色缺失、数据结构不清、交互要求模糊、平台语境缺失、一次要太多、没有迭代——逐一修正后，同一个需求的生成可…
结论先行：验 AI 低代码平台不能看演示，要用同一组需求动手测 6 项能力：自然语言生成页面、设计稿转页面、数据建模、组件推荐、逻辑编排、纠错迭代。每项测 5~10 分钟，总耗时 …
结论先行：Prompt 驱动开发的门槛不在 AI，而在"你会不会提需求"。同一件事，一句"帮我做个订单管理"生成结果大概率返工，改成&quo…
结论先行：数字员工不是"会聊天的 AI"，而是"Agent + 工作流 + 权限"的三件套组合：Agent 负责理解意图，工作流负责按步骤执…
结论先行：选 Agentic 开发平台，别听 demo 演示，只看三条硬判据：AI 是否原生嵌入平台（而不是外挂聊天框）、智能体是否可编排可观测（而不是黑盒运行）、数据与流程是否留…
结论先行：设计稿转代码的正确打开方式，不是让 AI 直接吐代码，而是"上传设计稿 → AI 视觉理解 → 生成 DSL（领域特定语言） → 可视化微调 → 多端发布&qu…
结论先行：AI Agent 接入低代码平台，本质是把"模型调用"降级为平台里的一个普通节点，让业务流程像搭积木一样把 AI 串起来。落地分三步：备齐 Agent…
结论先行：让 AI 稳定干活的关键，不是写出更聪明的提示词，而是把大模型（LLM）调用拆成工作流里的节点，用条件分支控制走向、用循环处理批量、用工具节点对接系统，形成"A…
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