整理说明：本文根据我为河南省人工智能协会“AI 下午茶”第 24 期准备的演讲稿修订而成。“自然语言是新编程语言”是一种比喻，指普通人可以更直接地表达需求、参与原型验证，并不等于我具备独立编程能力，也不意味着一句话就能得到可靠的生产系统。
很多人听完 AI 案例，会觉得场景很有意思，但回到自己的工作里，还是不知道从哪里下手。
问题往往不是没有需求，而是不知道自己的需求能不能做、值不值得做，也不知道该怎样把它说清楚。
我也是从这里开始的。作为非技术背景的使用者，我不会自己编写完整系统，但可以把日常工作拆成具体的问题，再借助 AI 把想法做成可以测试的原型。
这就是我说“自然语言，是普通人的新编程语言”的原因。
先别找工具，先找重复发生的事
找 AI 场景，我会先问三个问题：
- 我每周有什么事情在重复做？
- 这件事的输入是什么，输出又是什么？
- 如果它被简化或自动化，我能把时间用到什么更重要的事情上？
例如：
- 每周整理销售数据，输入是各处数据，输出是一份汇总报告；
- 每天搜索竞品动态，输入是关键词和信息源，输出是去重后的简报；
- 新客户咨询时重复介绍业务，输入是客户问题，输出是基础解答和需求记录。
能回答这三个问题，场景才开始变得具体。
自然语言能把需求推进到“可测试”
过去，一个非技术人员有了想法，通常要先写需求文档、找开发、沟通排期，再等待一个可以使用的版本。现在，AI 降低了原型阶段的门槛。
你可以先用自然语言说明：
- 你是谁；
- 想解决什么问题；
- 输入是什么；
- 希望得到什么输出；
- 结果要送到哪里；
- 哪些事情绝对不能做。
例如：
我负责一家餐饮门店。我想每天汇总各门店营业额，生成对比报告，标出异常变化，并把结果发给负责人。任何数字都必须来自原始表格，缺失数据要明确提示，不能自行补全。
这比一句“帮我做个经营分析助手”清楚得多。
AI 可以据此帮助梳理流程、生成原型或提供实现方案。但从原型到真实使用，中间仍然有测试、权限、数据安全、异常处理和维护成本。自然语言降低的是参与门槛，不是工程要求。
三类常见原型
对话型需求助手
让 AI 主动追问行业、痛点、当前流程和约束，最后生成一份结构化需求记录。
它适合做信息收集和初步梳理，不能替代正式咨询，更不能在信息不足时编造 ROI、报价或实施结论。最终建议仍应由了解业务的人确认。
内容生产流程
从收集候选素材，到筛选、生成初稿、进入飞书审核，再由人决定是否发布。
这里最有价值的不是“全自动写文章”，而是让人不再从空白页开始，并把审核位置保留下来。观点、事实和最终表达仍然由人负责。
企业情报简报
围绕固定关键词和公开信息源，定期收集竞品、行业和招标动态，再按模板生成简报。
这种流程适合信息量大、更新频繁的场景，但要注意来源可靠性、抓取权限和重复信息。AI 的总结不能替代对原始来源的核查。
一句话需求公式
如果不知道怎样描述需求，可以从这个句式开始：
我是做「某个行业或岗位」的，我想减少「某项重复工作」，输入是「数据或信息」，输出是「结果和格式」，交付到「具体位置」，遇到「异常或高风险情况」时必须交给人处理。
这句话不一定一次就说对。它的价值是逼着你把模糊的愿望，变成可以讨论和验证的条件。
什么样的场景值得先做
我会优先考虑符合以下条件的任务：
- 每天或每周重复发生；
- 输入和输出相对明确；
- 结果容易检查；
- 手工处理耗时或容易遗漏；
- 出错后可以及时停止和修正。
相反，如果任务高度依赖信任、情感、现场判断或创造性决策，就不适合一开始追求自动化。
AI 擅长处理重复、规则和信息量；人更适合做判断、关系和最终决策。
不会编程，也可以参与创造
自然语言让普通人更容易进入产品和流程设计：你可以描述问题、补充案例、测试结果、指出错误，并决定下一步改什么。
但要诚实地区分两件事：
- 借助 AI 把需求做成原型；
- 脱离 AI 独立开发并维护生产系统。
我目前更接近前者。我的优势不是写代码，而是从实际问题出发，把需求讲清楚，并在使用中持续反馈。
自然语言不会让工程消失，但它让更多人有机会参与创造。真正重要的，也不是说出一句多么厉害的提示词，而是你是否理解自己要解决的问题。