智慧水利平台的 Web 端上线之后，现场的运维工程师提了一个很实在的问题：人在外面，没法一直守着电脑。于是有了配套的小程序。
从需求确认到可运行版本，这个小程序用了大约 3 周，比传统外包的开发周期短了约 60%。
先决定不做什么
我把外勤场景下的需求过了一遍，最后只留下 5 个模块：
总览：今天有多少告警、多少设备在线
实时监测：当前的水位和设备状态
历史查询：回看一段时间的数据
告警管理：查看并处理告警
个人设置
地图和报表被明确砍掉了。它们并不是没用，而是在手机上、在现场，不是第一时间需要的东西。Web 端已经有了，小程序不必重复一遍。
AI 在哪些环节真正省了时间
这个项目里，我用 Claude 完成了从产品设计到上线交付的全过程。体感上最省时间的是这几处：
需求拆解：把一句“我想在手机上看告警”展开成页面、字段和状态
原型：直接产出可以点的高保真页面，而不是静态线框
反复修改：改一个字段不再意味着重画三张图
原型足够真实之后，评审时大家讨论的是“这个流程对不对”，而不是“这个按钮放哪儿”，返工自然就少了。
留给后面的事
MVP 先用模拟数据把流程跑通，接下来的路线是：
接入真实的传感器接口
增加地图上的站点分布视图
支持微信消息推送告警
我的体会
AI 让“做出来”变便宜了，但没有让“做什么”变简单。3 周里真正起决定作用的，是第一周就把范围砍到 5 个模块的那次讨论。