前言 在使用 GitHub Copilot、Claude、ChatGPT 等 AI 编程助手时,你是否遇到过这些问题:
❌ 提示词一股脑输入,模型生成的代码混乱且难以控制
❌ 想修改某个模块,却牵一发而动全身
❌ 表结构设计不合理,但代码已经生成大半,改动成本巨大
❌ 技术栈选择不当,中途发现不适合,但已经投入大量时间
核心问题 :我们缺少一套结构化的 AI 协作开发流程 ,让 AI 的每次输出都可控、可回滚、可迭代。
本文将分享一套经过实践验证的六阶段 AI 驱动开发方法论 ,帮助你像指挥交响乐团一样精准控制 AI 的输出,从零到一高效构建完整项目。
核心理念:分阶段、模块化、可控化 三大原则
分阶段推进 :设计在前,编码在后,每个阶段独立确认
模块化开发 :按功能模块逐个实现,避免大爆炸式生成
输出可控 :明确告诉 AI 输出什么、不输出什么
关键策略
在设计阶段禁止 AI 生成代码 ,只输出设计文档
使用检查点机制 ,每个阶段人工确认后再进入下一阶段
采用增量式提示词 ,逐步细化需求
六阶段开发流程 阶段 0:项目规划与需求分析 目标 :明确做什么,不做什么
提示词模板 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 我要开发一个 [项目类型] 项目,目标用户是 [用户画像]。 核心功能: 1. [功能1] 2. [功能2] 3. [功能3] 非功能性需求: - 预期并发量:[数量] - 数据规模:[规模] - 性能要求:[响应时间等] 请帮我: 1. 梳理完整的功能清单 2. 识别技术难点 3. 评估开发优先级 ⚠️ 注意:只输出需求分析文档,不要生成任何代码
输出示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 ## 功能清单 ### 核心功能 1. 用户认证系统 - 注册/登录 - JWT token 管理 - 权限控制2. 内容管理 - 文章 CRUD - 富文本编辑 - 图片上传### 技术难点 - 高并发下的缓存策略- 大文件上传的分片处理### 开发优先级 P0: 用户认证 → P1: 基础 CRUD → P2: 高级功能
人工检查点 ✅
阶段 1:技术栈选型与架构设计 目标 :确定用什么技术,怎么组织架构
提示词模板 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 基于以下项目需求: [粘贴阶段0的需求文档] 技术约束: - 团队技术栈:[熟悉的技术] - 部署环境:[云平台/本地] - 预算限制:[开源优先/商业可选] 请推荐: 1. 后端框架及理由 2. 数据库选型(关系型/NoSQL) 3. 缓存方案 4. 消息队列(如需要) 5. 项目目录结构 ⚠️ 只输出技术选型文档和架构图(用 Mermaid),不生成项目代码
输出示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 ## 技术栈推荐 ### 后端 - **框架** : Django 5.0 + DRF- **理由** : - 内置强大的 ORM 和 Admin - DRF 提供完善的 API 功能 - 团队熟悉 Python 生态### 数据库 - **主库** : PostgreSQL 15- **缓存** : Redis 7- **搜索** : Elasticsearch(可选)### 架构设计 ```mermaid graph TB A[Nginx] --> B[Django Application] B --> C[PostgreSQL] B --> D[Redis] B --> E[Celery Worker] E --> F[Message Queue] ``` ## 项目目录结构 ``` myproject/ ├── apps/ │ ├── users/ # 用户模块 │ ├── posts/ # 文章模块 │ └── core/ # 核心公共模块 ├── config/ # 配置文件 ├── tests/ # 测试 └── requirements.txt ```
人工检查点 ✅
阶段 2:数据库设计 目标 :设计完善的表结构和关系
提示词模板 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 基于以下需求和技术栈: [粘贴前两个阶段的文档] 请设计数据库表结构: 要求: 1. 只输出 SQL DDL 语句或 ORM Model 定义 2. 说明表之间的关系(一对多、多对多等) 3. 标注字段的索引、唯一约束 4. 考虑软删除、时间戳等通用字段 ⚠️ 不要生成 views/serializers/业务逻辑代码
输出示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 from django.contrib.auth.models import AbstractUserfrom django.db import modelsclass User (AbstractUser ): """用户表""" avatar = models.URLField(max_length=500 , blank=True ) bio = models.TextField(blank=True ) created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True ) updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True ) is_deleted = models.BooleanField(default=False ) class Meta : db_table = 'users' indexes = [ models.Index(fields=['email' ]), ] class Post (models.Model): """文章表""" title = models.CharField(max_length=200 , db_index=True ) content = models.TextField() author = models.ForeignKey( 'users.User' , on_delete=models.CASCADE, related_name='posts' ) status = models.CharField( max_length=20 , choices=[('draft' , '草稿' ), ('published' , '已发布' )], default='draft' ) created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True ) updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True ) is_deleted = models.BooleanField(default=False ) class Meta : db_table = 'posts' indexes = [ models.Index(fields=['author' , 'status' ]), models.Index(fields=['-created_at' ]), ]
人工检查点 ✅
关键提示 :这个阶段确认后再往下走!表结构改动成本极高。
阶段 3:API 接口设计 目标 :定义清晰的 API 契约
提示词模板 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 基于以下数据库设计: [粘贴阶段2的 Model 定义] 请设计 RESTful API 接口: 要求: 1. 列出所有端点(URL、HTTP Method) 2. 定义请求参数和响应格式(JSON Schema) 3. 说明状态码和错误处理 4. 标注需要认证的接口 ⚠️ 只输出 API 文档,不生成 views/serializers 代码
输出示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 ## API 接口文档 ### 用户模块 #### 1. 用户注册 - **URL** : `POST /api/v1/users/register/` - **认证** : 不需要- **请求体** : ```json { "username": "string", "email": "string", "password": "string" } ``` - **响应** : `201 Created` ```json { "id": 1, "username": "john", "email": "john@example.com", "created_at": "2025-11-04T10:00:00Z" } ``` - **错误码** : - `400` : 参数校验失败 - `409` : 用户名或邮箱已存在#### 2. 用户登录 - **URL** : `POST /api/v1/users/login/` - **认证** : 不需要- **请求体** : ```json { "username": "string", "password": "string" } ``` - **响应** : `200 OK` ```json { "access_token": "eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbG...", "refresh_token": "eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbG...", "user": { "id": 1, "username": "john" } } ``` ### 文章模块 #### 3. 创建文章 - **URL** : `POST /api/v1/posts/` - **认证** : 需要(JWT Token)- **请求头** : `Authorization: Bearer <token>` - **请求体** : ```json { "title": "string", "content": "string", "status": "draft" } ``` - **响应** : `201 Created` #### 4. 文章列表 - **URL** : `GET /api/v1/posts/` - **认证** : 不需要- **查询参数** : - `page` : 页码(默认1) - `page_size` : 每页数量(默认20) - `status` : 过滤状态(draft/published)- **响应** : `200 OK` ```json { "count": 100, "next": "http://api.example.com/posts/?page=2", "previous": null, "results": [ { "id": 1, "title": "标题", "author": { "id": 1, "username": "john" }, "created_at": "2025-11-04T10:00:00Z" } ] } ```
人工检查点 ✅
阶段 4:模块化开发 目标 :按功能模块逐个实现,精确控制代码生成
关键策略:单模块单轮对话 ❌ 错误做法 :
→ 结果:一次性生成大量代码,难以审查和修改
✅ 正确做法 :
1 2 3 4 第一轮:只实现用户注册功能 第二轮:只实现用户登录功能 第三轮:实现文章创建功能 ...
提示词模板(以用户注册为例) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 基于以下设计: - 数据库 Model: [粘贴 User Model] - API 接口: [粘贴注册接口文档] 请实现用户注册功能: 要求: 1. 创建 DRF Serializer 进行参数校验 2. 创建 ViewSet 处理注册逻辑 3. 密码加密存储 4. 邮箱和用户名唯一性校验 5. 添加必要的异常处理 只生成以下文件的代码: - apps/users/serializers.py(只包含 RegisterSerializer) - apps/users/views.py(只包含注册相关的 View) - apps/users/urls.py(只包含注册路由) ⚠️ 不要生成其他功能的代码
输出示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 from rest_framework import serializersfrom django.contrib.auth import get_user_modelUser = get_user_model() class RegisterSerializer (serializers.ModelSerializer): password = serializers.CharField(write_only=True , min_length=8 ) password_confirm = serializers.CharField(write_only=True ) class Meta : model = User fields = ['username' , 'email' , 'password' , 'password_confirm' ] def validate (self, attrs ): if attrs['password' ] != attrs['password_confirm' ]: raise serializers.ValidationError("两次密码不一致" ) return attrs def create (self, validated_data ): validated_data.pop('password_confirm' ) user = User.objects.create_user(**validated_data) return user from rest_framework import statusfrom rest_framework.decorators import actionfrom rest_framework.response import Responsefrom rest_framework.viewsets import GenericViewSetfrom .serializers import RegisterSerializerclass UserViewSet (GenericViewSet ): @action(detail=False , methods=['post' ] ) def register (self, request ): serializer = RegisterSerializer(data=request.data) serializer.is_valid(raise_exception=True ) user = serializer.save() return Response({ 'id' : user.id , 'username' : user.username, 'email' : user.email }, status=status.HTTP_201_CREATED) from django.urls import path, includefrom rest_framework.routers import DefaultRouterfrom .views import UserViewSetrouter = DefaultRouter() router.register('users' , UserViewSet, basename='user' ) urlpatterns = [ path('' , include(router.urls)), ]
迭代式开发流程 1 2 3 4 1. 实现功能 A → 测试 → 确认 2. 实现功能 B → 测试 → 确认 3. 实现功能 C → 测试 → 确认 ...
人工检查点 ✅(每个功能)
阶段 5:测试与优化 目标 :确保代码质量和性能
提示词模板 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 为以下代码编写单元测试: [粘贴需要测试的代码] 要求: 1. 使用 pytest 或 Django TestCase 2. 覆盖正常流程和异常场景 3. 测试覆盖率 > 80% 4. 包含边界值测试 只生成测试代码,不修改业务代码
性能优化提示词 1 2 3 4 5 6 7 8 9 分析以下代码的性能瓶颈: [粘贴代码] 优化方向: 1. 数据库查询优化(N+1问题) 2. 缓存策略 3. 异步任务处理 只输出优化建议和关键代码修改,不重写整个模块
高级技巧:如何控制 AI 的输出边界 技巧 1:明确禁止清单 在每个阶段的提示词中加入:
1 2 3 4 5 ⚠️ 不要生成: - ❌ 其他模块的代码 - ❌ 配置文件(除非明确要求) - ❌ 前端代码 - ❌ 部署脚本
技巧 2:使用输出格式约束 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 请严格按照以下格式输出: ## 设计说明 [设计思路] ## 代码实现 ```python # 只包含以下文件 # file: apps/users/models.py ... ``` ## 使用示例 ...
技巧 3:增量式提示词 1 2 3 4 5 第一步:只输出 Model 定义 确认后 → 第二步:基于 Model 生成 Serializer 确认后 → 第三步:生成 View 逻辑
技巧 4:版本回滚机制 1 2 3 4 5 基于以下代码的 v1 版本: [粘贴代码] 现在发现问题:[具体问题] 请修改为 v2 版本,只修改 [具体部分],其他保持不变
实战案例:使用 AI 开发一个博客系统 完整流程演示 第 1 天:规划与设计(无代码)
阶段 0:梳理需求(1小时)
阶段 1:技术选型(30分钟)
阶段 2:数据库设计(1小时)
阶段 3:API 设计(1小时)
产出 :4份设计文档,0行代码
第 2-3 天:核心功能开发
Day2:用户模块(注册、登录、JWT)
Day3:文章模块(CRUD、权限)
每个功能迭代流程 :
1 2 3 4 5 1. 提示 AI 生成代码 2. 人工 Review 3. 本地测试 4. 提示 AI 修改(如有问题) 5. 确认无误,进入下一功能
第 4 天:测试与优化
常见问题与解决方案 Q1: AI 生成的代码不符合团队规范怎么办? A : 在提示词中加入规范要求:
1 2 3 4 5 代码规范要求: - 遵循 PEP 8 - 使用 Type Hints - 文档字符串使用 Google 风格 - 变量命名使用下划线命名法
Q2: 中途想更换技术栈怎么办? A : 这就是分阶段的优势!如果在阶段1确认后再改,只需:
1 2 3 保留阶段0的需求文档, 重新执行阶段1-2, 之前生成的代码全部丢弃(因为还没写多少)
Q3: AI 总是生成我不想要的额外代码? A : 使用精确文件路径约束 :
1 2 3 4 5 6 只修改以下文件: - apps/users/views.py 的第 23-45 行 不要修改: - models.py - serializers.py - 其他任何文件
Q4: 如何处理复杂的业务逻辑? A : 分解为伪代码 + 逐步实现:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 第一轮: 写出伪代码逻辑: 1. 校验参数 2. 查询数据库 3. 业务计算 4. 返回结果 第二轮: 将伪代码第1步实现为真实代码 第三轮: 实现第2步 ...
工具推荐 AI 编程助手
GitHub Copilot : 适合代码补全和小函数生成
Cursor : 适合整个项目的上下文理解
Claude/ChatGPT : 适合架构设计和复杂逻辑讨论
辅助工具
Mermaid : 画架构图和流程图
Postman : API 测试
DB Diagram : 数据库设计可视化
最佳实践总结 ✅ Do(推荐做法)
设计先行 :先用 AI 生成设计文档,人工确认后再生成代码
小步快跑 :一次只让 AI 实现一个小功能
版本控制 :每完成一个模块立即 commit
持续测试 :每个功能开发完立即测试
文档驱动 :保持需求文档、API文档的及时更新
❌ Don’t(避免做法)
大爆炸生成 :一次性要求 AI 生成整个项目
跳过设计 :直接让 AI 写代码,不做前期规划
盲目信任 :AI 生成的代码不经审查直接使用
缺乏测试 :等所有功能开发完再统一测试
混乱提示 :提示词模糊不清,导致输出不可控
进阶:自定义你的 AI 开发工作流 基于本文的六阶段框架,你可以根据项目类型定制:
微服务项目 1 2 3 4 阶段0: 领域建模(DDD) 阶段1: 服务拆分与边界划分 阶段2: 每个服务独立走完阶段2-5 阶段6: 服务间通信设计(gRPC/REST)
前端项目 1 2 3 4 5 6 阶段0: 需求与原型 阶段1: 组件库选型(Ant Design/MUI) 阶段2: 状态管理设计(Redux/Zustand) 阶段3: 路由与页面结构 阶段4: 按页面模块开发 阶段5: 性能优化与适配
数据分析项目 1 2 3 4 5 6 阶段0: 业务问题定义 阶段1: 数据源与工具选型 阶段2: 数据模型设计 阶段3: ETL 流程设计 阶段4: 分析脚本开发 阶段5: 可视化与报表
结语 AI 编程助手是强大的工具,但工具的威力取决于使用者的方法 。
通过分阶段、模块化、可控化 的开发流程,我们可以:
✅ 将 AI 的输出从”不可控的黑盒”变为”可预测的工具”
✅ 大幅提高开发效率,同时保证代码质量
✅ 随时回滚和调整,避免返工成本
这套方法论不仅适用于新项目开发,也适用于重构旧项目 、学习新技术 、技术选型决策 等场景。
记住 :AI 是你的助手,不是替代品。保持对项目的掌控力,才能真正发挥 AI 的价值。
附录:提示词模板库 为了方便使用,我整理了一套可直接复用的提示词模板,你可以根据项目实际情况修改:
模板1:需求分析 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 我要开发一个 [项目类型],目标是 [核心目标]。 用户场景: 1. [场景1] 2. [场景2] 请帮我: 1. 细化功能清单 2. 识别技术风险 3. 建议MVP范围 只输出需求分析文档,不生成代码。
模板2:技术选型 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 项目需求:[简要描述] 团队技术栈:[列出熟悉的技术] 约束条件:[预算/时间/性能要求] 请推荐: 1. 后端技术栈 2. 前端技术栈(如适用) 3. 数据库方案 4. 第三方服务 要求:说明每个选择的理由,只输出方案对比,不生成项目代码。
模板3:数据库设计 1 2 3 4 5 6 7 8 9 基于需求 [需求描述],设计数据库表结构。 要求: 1. 使用 [Django ORM/SQLAlchemy/Prisma] 语法 2. 包含字段注释 3. 标注索引和约束 4. 说明表关系 只输出 Model 定义,不生成 CRUD 代码。
模板4:单功能实现 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 基于以下设计: - Model: [粘贴 Model 代码] - API: [粘贴接口文档] 实现 [具体功能名称] 功能。 要求: 1. 完整的参数校验 2. 异常处理 3. 遵循 [框架] 最佳实践 只生成以下文件: - [文件1] - [文件2] 不要生成其他文件。
模板5:代码审查 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 请审查以下代码: [粘贴代码] 审查维度: 1. 安全性(SQL注入/XSS等) 2. 性能(N+1查询/内存泄漏) 3. 代码规范 4. 潜在Bug 只输出问题清单和修改建议,不重写代码。
模板6:性能优化 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 以下代码存在性能问题: [粘贴代码] 场景:[并发量/数据规模] 请提供优化方案: 1. 数据库查询优化 2. 缓存策略 3. 异步处理 只输出优化后的关键代码片段。
希望这套方法论能帮助你更高效地使用 AI 进行项目开发!
如果你有更好的实践经验,欢迎在评论区分享交流 🚀