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对话 AI Hero:0代码基础的她,如何用 AI 搭出获奖的快返补货管理台?

9-1-2026

做了 13 年商品运营,Sophia 会一点 SQL,但是完全是 0 代码经验。在观远 AI 创新赛中,她把一套快返补货思路做成了《快返补货管理台》,作品最终获得三等奖。

直播中,Sophia 说,除去数据准备,她与 AI 沟通并参与搭建这个 Demo,大约用 2 天时间。这个速度让她自己也感到惊讶。不过她也很坦率:作品还不是最佳状态,离真正投入生产还有距离。

一个不懂 App 开发,0 代码经验的业务人员,究竟怎样让 AI 理解自己做了 13 年的工作,并且按照需求落成可交互的应用呢?


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01 一笔快返补货,为什么总要来回确认?

Sophia 选择从自己最熟悉的快返补货下手。

一款服饰商品上市后,团队会根据实际销售和库存,判断是否需要追加。销量如果好,只是刚刚开始,接下来还要确定补多少、主料能否及时备齐、采购预算是否够用、订单回货时间是否会影响销售。任何一环慢下来,都可能错过季节性商品有限的销售窗口。

这项工作也很难由一个人独立完成。商品买手看销售机会和补货数量,商品经理关注目标和预算,跟单人员推进备料与订单。Sophia 在直播中举过一个很具体的例子:商品运营使用的已经是本周数据,跟单人员手里的可能还是上周版本。数据并非没有,真正费力的是让几个人在同一时间、围绕同一笔补货做出连贯判断。

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对 Sophia 来说,参加比赛不是为了重新做一套系统。她更想验证的是:那些沉淀在业务人员脑中、难以被通用模块完整接住的判断,能不能由业务人员亲自参与,先做成一个可演示、可修改的应用雏形?

她想接起来的,是一笔补货从发现机会到准备下单的整段判断。

02 她把"看完数据以后怎么办"做进了应用

在 Sophia 超级应用搭建的《快返补货管理台》中,一笔补货从发现需要关注的单品开始:先判断补多少,再核对备料与采购预算(OTB)是否支持,最后继续关注订单能否及时回来。

这套应用不会替业务人员直接拍板。它做的是把同一笔补货需要查看的信息和后续动作接在一起,让人看到数据之后,能继续完成下一步判断。

超级应用的价值,是让一笔补货不再停在"看见问题",而能继续走向判断和行动。

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03 她是如何和 AI 一关一关"打怪"

成品看起来已经是一条完整的补货路径。但回到起点,Sophia 面前并没有一份现成的开发方案。

她没有先写代码,也没有准备一份完整的产品需求文档,而是从熟悉的工作讲起:她想做一个快返补货应用,第一张表单里要有什么,多个版本的采购预算该怎样管理,哪些判断和动作需要被接在一起。

比赛期间,观远官方为参赛选手提供了一套辅助梳理需求的"场景卡"Skill。AI 会沿着这套 Skill 继续追问,把一个大而模糊的"我要做应用",拆成业务人员可以逐项回答、AI 可以逐步执行的任务。

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在 Skill 的引导下,Sophia 一点点说清谁来使用、数据在哪里、需要完成什么动作、做到什么程度才算可用。问题逐渐清楚后,Skill 再把后续路线排出来:从准备数据,到搭建应用,再到逐项确认。Sophia 把这个过程形容为玩游戏"打怪"——完成一步,确认一步,再进入下一步。

真正开始搭建后,过程并没有顺利到"一键生成"。AI 做出的数据加工流程(ETL)效果不理想,Sophia 仍然要进入后台检查和调整;为了管理不同版本的采购预算,当时所需的表单也由她手工准备。

她虽然不懂 App 开发,却知道一笔补货前后的数据应该怎样衔接,也知道什么样的结果不符合业务常识。AI 每完成一步,她就判断一次:结果对不对,能不能支撑下一步业务动作?发现偏差,就退回来调整;确认无误,再继续往下走。

Sophia 她说"不需要先学会开发,但始终需要看懂自己的业务,并对 AI 给出的结果负责。"

04 超级应用的起点,是业务问题,不是代码

从 Sophia 的经历里,可以看到业务人员在应用构建中的新位置:当一个人足够了解自己的工作,就可以从问题定义开始,更早参与应用的构建和验证。

超级应用是观远 BI 体系内的数据应用层。用更直白的话说,它基于已有的 BI 数据和权限,围绕一项具体工作,把业务判断、交互和后续动作组织成一个业务入口。看板帮助人看见"发生了什么",超级应用继续承接"看完以后怎么做"。

在《快返补货管理台》这个 Demo 中,商品买手、商品经理和跟单人员需要关注的信息与动作,被放到了同一笔补货路径里。它所呈现的价值,是让不同角色围绕同一笔补货查看同一份数据,知道事情走到了哪一步,再把后续动作继续推进下去。

应用雏形只是起点。走向生产后,数据质量、权限、接口、上线验证和持续维护,仍需要业务、数据与 IT 一起负责。但业务人员不必等到学会代码才开始:先把真实问题说清,借助官方 Skill 排出路线,就可以从一个可验证的雏形开始。

如果你也有一项"报表能看,事情却还要靠人继续推进"的工作,不妨先从它开始。谁在使用?卡在哪里?看完以后还要做什么?这些问题,比"我会不会开发"更接近一款业务应用真正的起点。


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