开发者使用 AI Coding，不只可以让 AI 写代码，也可以用它辅助规划应用里的 AI 功能。不过，接入 AI 能力之前，必须先确定功能目标、数据流和隐私边界，否则很容易把一个简单需求做得过度复杂。

以失物招领应用为例，一个有实际价值的 AI 辅助功能，是根据用户填写的物品名称和描述，生成更清晰的发布文案，或者帮助用户提取描述中的颜色、地点和物品类别。第一版可以先定义输入输出和失败处理，不必马上设计复杂的智能体流程。

在调用模型或系统 AI 服务之前，可以先把业务逻辑设计为独立函数。下面展示的是接口边界，具体 AI 服务调用需要根据实际选用的平台能力、权限和 SDK 文档实现。

interface ItemDraft {

 name: string

 rawDescription: string

}

interface SuggestedDescription {

 text: string

 tags: string[]

}

interface DescriptionAssistant {

 improve(draft: ItemDraft): Promise<SuggestedDescription>

}

async function buildDescription(

 assistant: DescriptionAssistant,

 draft: ItemDraft

): Promise<SuggestedDescription> {

 if (!draft.name.trim() || !draft.rawDescription.trim()) {

   throw new Error('请先填写物品名称和基本描述')

 }

 return await assistant.improve(draft)

}

这种设计的好处是，页面不必直接依赖某个具体模型或服务。后续可以替换实现、增加超时处理，或者在没有网络和 AI 服务不可用时提供手动编辑方案。AI 生成的描述也应该允许用户确认和修改，不能未经确认就自动公开发布。

还需要明确数据最小化原则：只发送完成任务所必需的内容，不把用户联系方式等敏感信息随意传给外部服务。通过 AI Coding 先梳理边界、接口和异常路径，可以减少后续返工，也能让 AI 功能更容易测试和维护。

正式接入前，还要核对目标 AI 能力的可用范围、调用方式、权限要求和计费或配额约束。接口设计可以先独立完成，避免在服务选型尚未确定时，把业务代码绑定到某一个实现上。