第五章 AI编程高手：用自然语言做出最小可用工具
五段的目标不是把所有人变成职业程序员，而是让业务想法能够快速成为可操作、可验证的工具。自然语言可以降低表达代码的门槛，但不能替代需求边界、数据安全、测试和维护责任。
先定义“可用”
一个内部工具至少要让目标用户完成一条完整路径。例如上传脱敏表格、选择规则、得到结果、发现错误并重新处理。只有页面截图或一段生成代码，不等于工具可用。
最小工程闭环
- 写清用户、任务、输入、输出和不能做的事；
- 先用假数据或脱敏数据制作最小原型；
- 逐项验证关键路径和边界情况；
- 说明怎样启动、停止、备份和回退；
- 确认负责人，再考虑部署给更多人。
能用静态页面和人工流程验证的，不急着建设后台；能用现有系统完成的，不为了“自己开发”重复造轮子。
本章交付物
制作一个解决单一业务问题的最小工具或交互原型，并附一页说明：目标用户、使用步骤、数据范围、已知限制、验证记录和回退方法。
验收问题
- 真实用户能否在没有作者代操作的情况下完成任务？
- 错误输入是否会得到清楚提示？
- 是否使用了未经授权的数据、接口或密钥？
- 如果工具停止维护，数据和流程怎样迁出？
常见误区
- 把“生成成功”当成“运行可靠”；
- 为演示效果引入不必要的框架和依赖；
- 在前端代码中保存密钥；
- 没有用户测试就直接部署到生产环境。