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AI 辅助开发入门：从目标到交付
用一份简明清单理解需求、原型、开发、验收与发布；具体工具的安装和配置，继续查看对应攻略。
栈引 编辑整理 · 更新于
1. 先确认要解决的问题
先找到真实需求，再让 AI 帮忙整理，而不是从一长串功能开始。
- 写清为谁解决什么问题，以及对方现在如何处理。
- 找目标用户验证问题，保留观察和原话，不把 AI 的推测当作用户证据。
应有产出：一页项目简报：目标用户、问题、成功指标和暂不做的范围。
2. 缩小首版范围，验证核心流程
先做能被验证的小版本，避免还没得到反馈就搭建复杂系统。
- 画出一个关键流程，补齐加载、空状态、失败和成功反馈，再用原型请用户尝试。
- 把任务拆成小块，每块写明验收条件；按约束选择工具，不为未知规模过度设计。
应有产出：一个核心流程原型，以及有边界、可验收的首版任务清单。
3. 让 Agent 逐项实现，而不是一次全自动
先理解代码库，再限定修改范围；人负责授权、审查和合并。
- 先交给 Agent 只读任务：阅读相关文件，说明实现计划、影响范围和风险。
- 一次完成一个从页面、接口到数据的小功能；每次检查 diff、运行验证并保留可回滚记录。
应有产出：一个连接真实数据、能够运行且有启动说明的最小版本。
4. 验证结果，也验证失败路径
“页面能打开”不等于流程可用，AI 的完成声明也不等于验收证据。
- 检查核心操作、权限、输入校验、失败反馈、移动端和键盘操作；记录未覆盖的情况。
- 运行项目的检查和测试，用独立审查补充边界用例；密钥不入仓库，真实用户数据不用于随意测试。
应有产出：可重复的验证步骤、测试结果，以及已知风险清单。
5. 小步发布，再根据反馈迭代
上线前准备监控、备份和回滚；上线后观察用户是否真的完成了关键任务。
- 区分测试与生产配置，在预览环境演练发布和回滚，确认负责人能收到故障提醒。
- 汇总使用数据和用户反馈，先修复阻塞点；每次实验写清假设、指标和停止条件。
应有产出：一份发布与回滚清单，以及下一轮有证据支持的改进任务。
一份通用的任务说明模板
把这五项写清再交给 Agent；具体配置与权限操作请查看对应工具攻略。
目标：这次只解决什么问题？
上下文：相关文件、用户场景和已有约束是什么？
边界：可以修改哪里，哪些内容不能动？哪些外部操作需要先确认？
验收：预期行为、失败场景和验证命令是什么？
交付：说明改动、测试证据、未覆盖风险和回滚方式。