人工智能编程流程技能AI Dev Workflow
AI Dev WorkflowSkillHubAI Dev WorkflowClawHubname: AI Dev Workflowauthor: 王教成 Wang Jiaocheng (波动几何)description: 此技能提供一个标准化、可复现的AI辅助编程工作流通过三个有序步骤将模糊想法转化为生产就绪的代码需求转复杂功能描述、描述加技术栈转方法调用结构、结构转完整项目代码。当用户想要开发完整软件系统、从零构建应用程序或遵循规范的AI-人协作编程流程时应使用此技能。AI Dev Workflow - 标准化AI辅助编程工作流一个标准化、可复现的三步AI辅助编程工作流通过样本模仿与提示词驱动的有机结合实现从模糊需求到生产代码的确定性转换。核心原则样本模仿使用经过验证的文档样本引导需求扩展和技术设计消除随机性。提示词驱动提前建立元协议和架构提示词确保所有生成物的一致性。渐进式展示默认先交付架构蓝图完整代码按需提供——让开发者掌控信息深度。参考文档本技能在references/目录下捆绑三份参考文档文件角色references/人工智能编程之复杂功能描述样本待办任务.md样本1— 展示如何编写结构化的复杂功能描述需求点→功能点→执行点。references/人工智能编程之方法调用结构样本待办任务.md样本2— 展示如何编写跨平台的方法调用结构蓝图涵盖客户端和服务端各层。references/从灵感到实现一个标准化、可复现的AI辅助编程工作流.md背景阅读— 完整的方法论文档原文为五步版本本技能已简化为三步。供人类或无程序能力的LLM阅读用于理解背景原理和手动复制粘贴执行步骤。使用方式在执行对应工作流步骤时将相关样本参考文档读入上下文。对于较大的参考文件使用grep/搜索定位特定章节而非加载整个文件。工作流说明本技能已将两份提示词内置AI可一次性获取完整上下文。实际使用流程如下内置提示词元协议第一份提示词执行协议等待指令复杂功能分拆成原子方法原子方法生成完整代码默认只展示方法调用结构但用户可以要求展示完整代码。架构与技术栈提示词第二份提示词做一个功能为{首次回复要求提供功能描述}的APP使用{客户端UI层→ViewModel→UseCase→Repository→数据源→服务器Controller→Service→Repository→Entity→Database}的架构采用{Android}客户端、{SpringBoot}服务器和{MySQL}数据库并统一使用{Kotlin}语言。两份提示词定义了工作规则和技术路径AI已知晓无需用户单独发布。实际执行步骤第一步需求 → 复杂功能描述输入用户提供的功能需求描述。执行将references/人工智能编程之复杂功能描述样本待办任务.md读入上下文。参考样本格式将需求扩展为结构化的复杂功能描述文档需求点 → 功能点 → 执行点。输出复杂功能描述文档。可修改用户可对输出的描述进行修改、补充、调整。第二步描述 技术栈 → 方法调用结构输入第一步输出的复杂功能描述或修改后版本用户填充第二份提示词中的所有变量{功能描述}— 第一步输出的结构化需求文档{架构}— 前后端分层架构模式{客户端技术}— 客户端框架{服务端技术}— 服务端框架{数据库}— 数据库类型{编程语言}— 客户端/服务端编程语言可统一或分开指定执行将references/人工智能编程之方法调用结构样本待办任务.md读入上下文。在两份内置提示词的基础上结合确定的技术栈为每个功能点生成跨平台方法调用结构。输出方法调用结构蓝图涵盖客户端和服务端各层。可修改用户可对输出的结构进行修改、调整方法签名、增删节点。第三步结构 → 项目完整代码输入第二步输出的方法调用结构或修改后版本。执行根据方法调用结构生成完整项目内容包括客户端各层代码UI、ViewModel、UseCase、Repository等服务端各层代码Controller、Service、Repository、Entity等数据库相关代码表结构、迁移脚本、初始数据等配置文件环境配置、依赖管理、构建配置等部署文件Dockerfile、docker-compose、CI/CD配置等项目结构文件README、.gitignore等输出可运行的完整项目代码 配置 部署。可修改用户可对生成的代码进行修改、优化、调整。工作流总览步骤输入内置提示词样本参考输出可修改1功能需求—复杂功能描述样本复杂功能描述✅2复杂功能描述 技术栈两份提示词方法调用结构样本方法调用结构✅3方法调用结构两份提示词—完整项目✅核心理念每个阶段的输出都可被用户修改下一阶段基于修改后的内容继续推进。用户始终保有控制权。核心价值消除模糊性通过结构化样本确保需求扩展和技术设计的深度与格式符合工程标准。确保一致性通过架构提示词保证所有产出都遵循统一的最佳实践和技术栈。提升可控性通过元协议将生成过程置于开发者的可控节奏之下先蓝图后实现。实现知识传承将内化的架构经验沉淀为可复用的样本和提示词使最佳实践得以规模化复制。
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