AI 辅助编程阶段化开发 SOP

news2026/3/16 0:29:44
AI 辅助编程阶段化开发 SOP1. 提出需求明确需求2. 整理需求文档3. 检查需求文档4. 架构设计5. 核实全局架构文档6. 拆分需求7. 阶段性方案8. 输出阶段性开发文档9. 分阶段独立开发以及任务拆分10. 阶段性评审11. 系统集成与联调 附录全局异常处理机制 (幻觉熔断)1. 提出需求明确需求提出需求后不要急于让它给方案让 AI 反向提问加上一句“在给出方案之前请列出你还需要我提供哪些信息或者指出我需求中模糊的地方。”这能极大减少返工。明确需求后重新更新需求文档作为备份。实际 AI 提示词我现在需要 [填写具体需求]在给出方案之前请列出你还需要我提供哪些信息或者指出我需求中模糊的地方。2. 整理需求文档明确需求后让 AI 重新整理输出完整的需求文档检查需求文档没有问题确保 AI 没有理解错误同时也可以留存完整的需求文档。实际 AI 提示词现在你需要重新将我们的需求整理成一份完整版的“需求文档”以便于我备份保存。3. 检查需求文档拿到 AI 的需求文档后检查核对无误再根据实际需求调整后将完整的需求文档上传给 AI 作为上下文对话依据。4. 架构设计让 AI 输出技术栈选择、全局目录结构、核心数据结构/数据库表设计以及代码命名规范。这份“全局架构文档”将作为后续所有独立 AI 对话的基础输入。实际 AI 提示词“这是我根据实际开发情况调整的需求文档现在你需要分析技术栈选择、全局目录结构、核心数据结构/数据库表设计、代码命名规范以及各个核心模块/前后端之间的交互标准。最终请输出一份‘全局架构文档’并务必将模块间的交互标准单独整理成一份精简的‘API接口契约’一并输出。”5. 核实全局架构文档在检查确保全局架构文档无误后上传给 AI。6. 拆分需求让 AI 根据完整的需求文档拆分需求将需求拆分成几个阶段明确每一个阶段的目标和验证每个阶段完成效果的测试方案最终生成一份项目阶段开发文档同时明确告诉 AI 他所分的阶段是需要不同的团队独立开发的。实际 AI 提示词现在你需要将根据最终的完整需求文档将需求合理的拆分成几个开发阶段注意每个阶段将会是不同的团队独立开发的每个阶段必须有明确的阶段目标和阶段验收方案检验每个阶段完成的效果最终输出一个“项目阶段性开发文档”方便我备份保存。7. 阶段性方案针对每一个阶段给出相应的方案并且每一个方案都必须有一个针对的测试方案在我推演并评估测试方案的逻辑可行性后再确定阶段性的技术方案。实际 AI 提示词现在你需要针对每一个阶段给出相应的阶段方案并且每一个阶段性方案都必须有一个合理的测试方案我需要根据你提供的测试方案实际推演测试方案的可行性才能确定方案。8. 输出阶段性开发文档在测试每个方案的可行性后让 AI 整理一份完整的阶段性开发文档。实际 AI 提示词“现在该阶段方案的测试已经完成且可行。请你将刚才最终确定的阶段技术方案和对应的测试方案整理合并成一份完整的‘阶段X开发文档’。文档需包含明确的阶段目标、技术实现细节和验收标准以便我备份保存作为后续写代码的依据。”9. 分阶段独立开发以及任务拆分在告诉每一个 AI 具体的“API接口契约”和“阶段性方案文档”后不能让 AI 盲目开始必须让 AI 将自己所需要完成的阶段拆分成几个小任务来完成并且要合理安排每一个小任务的顺序。告诉 AI “将你所负责的阶段方案拆解为 5 个以内的高内聚、低耦合的开发步骤。要求每个步骤都有明确的输入、输出和可测试的验收标准。”实际 AI 提示词“这是本次项目的‘API接口契约’以及‘阶段X的阶段性方案文档’请你仔细分析这两个文档明确当前阶段的代码开发边界。现在你需要完成的是阶段X你需要将阶段X方案拆解为 5 个以内的高内聚、低耦合的开发步骤。要求每个步骤都有明确的输入、输出和可测试的验收标准并在编写代码时严格遵守‘API接口契约’中的数据流转规范。”10. 阶段性评审每完成一个阶段都需要进行阶段性审评为下一个阶段打下稳固的基础并引入“版本控制Git”。实际 AI 提示词现在你需要根据阶段性开发方案文档中的阶段X的阶段性验证方案进行阶段性验证确保我们阶段的可靠度。11. 系统集成与联调所有阶段独立开发并测试完成后需要将各个模块的代码进行组装测试系统整体的数据流转。实际 AI 提示词“这是阶段A和阶段B的代码输出结果以及我们之前的‘API接口契约’。现在你需要编写集成测试脚本或核心胶水代码确保这两个独立开发的模块能够严格按照契约正确通信完成端到端的数据联调。” 附录全局异常处理机制 (幻觉熔断)当 AI 出现幻觉时或遇到问题时先执行“报错日志 相关代码”的精准投喂设定尝试修复不超过 2 次。如果 2 次后 AI 开始胡言乱语代码越改越错立刻执行Git 回滚并换一种 Prompt 重新开始重开一个新对话窗口。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2412456.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

SpringBoot-17-MyBatis动态SQL标签之常用标签

文章目录 1 代码1.1 实体User.java1.2 接口UserMapper.java1.3 映射UserMapper.xml1.3.1 标签if1.3.2 标签if和where1.3.3 标签choose和when和otherwise1.4 UserController.java2 常用动态SQL标签2.1 标签set2.1.1 UserMapper.java2.1.2 UserMapper.xml2.1.3 UserController.ja…

wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法

使用siteground主机的wordpress网站,会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后,网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手,遇到这个问题,就很抓狂,明明是哪都没操作错误&#x…

网络编程(Modbus进阶)

思维导图 Modbus RTU(先学一点理论) 概念 Modbus RTU 是工业自动化领域 最广泛应用的串行通信协议,由 Modicon 公司(现施耐德电气)于 1979 年推出。它以 高效率、强健性、易实现的特点成为工业控制系统的通信标准。 包…

UE5 学习系列(二)用户操作界面及介绍

这篇博客是 UE5 学习系列博客的第二篇,在第一篇的基础上展开这篇内容。博客参考的 B 站视频资料和第一篇的链接如下: 【Note】:如果你已经完成安装等操作,可以只执行第一篇博客中 2. 新建一个空白游戏项目 章节操作,重…

IDEA运行Tomcat出现乱码问题解决汇总

最近正值期末周,有很多同学在写期末Java web作业时,运行tomcat出现乱码问题,经过多次解决与研究,我做了如下整理: 原因: IDEA本身编码与tomcat的编码与Windows编码不同导致,Windows 系统控制台…

利用最小二乘法找圆心和半径

#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构 struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {} }; // 最小二乘法求圆心和半径 …

使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式

一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明&#xff1a;假设每台服务器已…

XML Group端口详解

在XML数据映射过程中&#xff0c;经常需要对数据进行分组聚合操作。例如&#xff0c;当处理包含多个物料明细的XML文件时&#xff0c;可能需要将相同物料号的明细归为一组&#xff0c;或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码&#xff0c;增加了开…

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造&#xff0c;完美适配AGV和无人叉车。同时&#xff0c;集成以太网与语音合成技术&#xff0c;为各类高级系统&#xff08;如MES、调度系统、库位管理、立库等&#xff09;提供高效便捷的语音交互体验。 L…

(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)

题目&#xff1a;3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 &#xff1a;哈希&#xff0c;时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况&#xff0c;哈希表这里用数组即可实现。 C版本&#xff1a; class Solution { public:int maxDifference(string s) {int a[26]…

【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型

摘要 拍照搜题系统采用“三层管道&#xff08;多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染&#xff09;、两级检索&#xff08;倒排 BM25 向量 HNSW&#xff09;并以大语言模型兜底”的整体框架&#xff1a; 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后&#xff0c;分别用…

【Axure高保真原型】引导弹窗

今天和大家中分享引导弹窗的原型模板&#xff0c;载入页面后&#xff0c;会显示引导弹窗&#xff0c;适用于引导用户使用页面&#xff0c;点击完成后&#xff0c;会显示下一个引导弹窗&#xff0c;直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…

接口测试中缓存处理策略

在接口测试中&#xff0c;缓存处理策略是一个关键环节&#xff0c;直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性&#xff0c;避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明&#xff1a; 一、缓存处理的核…

龙虎榜——20250610

上证指数放量收阴线&#xff0c;个股多数下跌&#xff0c;盘中受消息影响大幅波动。 深证指数放量收阴线形成顶分型&#xff0c;指数短线有调整的需求&#xff0c;大概需要一两天。 2025年6月10日龙虎榜行业方向分析 1. 金融科技 代表标的&#xff1a;御银股份、雄帝科技 驱动…

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析

1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具&#xff0c;该工具基于TUN接口实现其功能&#xff0c;利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道&#xff0c;支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式&#xff0c;适应复杂网…

铭豹扩展坞 USB转网口 突然无法识别解决方法

当 USB 转网口扩展坞在一台笔记本上无法识别,但在其他电脑上正常工作时,问题通常出在笔记本自身或其与扩展坞的兼容性上。以下是系统化的定位思路和排查步骤,帮助你快速找到故障原因: 背景: 一个M-pard(铭豹)扩展坞的网卡突然无法识别了,扩展出来的三个USB接口正常。…

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?

编辑&#xff1a;陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑&#xff1a;如何用神经网络模拟器实现更智能的决策&#xff1f;RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战&#xff0c;在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…

Linux应用开发之网络套接字编程(实例篇)

服务端与客户端单连接 服务端代码 #include <sys/socket.h> #include <sys/types.h> #include <netinet/in.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <arpa/inet.h> #include <pthread.h> …

华为云AI开发平台ModelArts

华为云ModelArts&#xff1a;重塑AI开发流程的“智能引擎”与“创新加速器”&#xff01; 在人工智能浪潮席卷全球的2025年&#xff0c;企业拥抱AI的意愿空前高涨&#xff0c;但技术门槛高、流程复杂、资源投入巨大的现实&#xff0c;却让许多创新构想止步于实验室。数据科学家…

深度学习在微纳光子学中的应用

深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向&#xff1a; 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应&#xff0c;替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…