AI 写代码真正能提高效率的前提，是你有一套项目流程。没有需求卡、测试输入和发布检查时，模型可能很快生成代码，却很难判断它是否满足目标。把工作拆成几个可验收的阶段，才能让速度和质量同时提升。
先写一张最小需求卡
需求卡只回答用户、目标、输入、输出、限制和验收标准。不要先讨论框架和目录结构。需求卡越清楚，后续生成的代码越不容易偏题。
| 字段 | 示例 | 用途 |
|---|---|---|
| 用户 | 运营人员 | 确定术语和操作习惯 |
| 目标 | 批量检查文章链接 | 确定主流程 |
| 输入 | 文章 URL 列表 | 确定数据格式 |
| 验收 | 输出状态和失败原因 | 判断是否完成 |
让 AI 先给方案和风险
在生成完整代码前，要求 AI 说明实现步骤、依赖、可能失败的地方和需要你决定的选项。你可以先确认方案，再让它只完成第一小步。这样比收到一大段代码后才发现方向不对更省时间。
请先输出：
1. 数据流和模块边界
2. 需要的依赖及原因
3. 三个最可能的失败点
4. 最小可运行版本的验收方式
确认后再生成第一模块用小样例和边界输入测试
- 准备一组最小正常输入。
- 加入空值、重复值、超长文本和非法格式。
- 记录实际结果与预期结果的差异。
- 只让 AI 修改一个问题，再重新测试。
如果没有固定输入，每次测试结果都不一样，很难判断代码变好了还是只是换了一种错误。
审查依赖和权限
让 AI 列出新增依赖、读写的文件、访问的接口和所需权限。不要直接运行不了解来源的脚本，也不要把密钥放进代码仓库。涉及用户数据时，先确认最小权限和日志策略。
发布前做一次可回滚构建
保留版本号、构建日志和上一版产物。先在预览环境检查主流程，再发布到线上。发现问题时先回滚，再定位原因。站内的AI网页部署与回滚流程可以作为发布检查参考；复杂界面可参考复杂网页状态与组件边界。
把一次项目沉淀成模板
把需求卡、测试数据、审查清单和发布记录保存下来。下一次遇到相似任务，只替换输入和验收条件，不必从空白对话开始。模板应记录哪些地方需要人工确认，而不是把所有决定交给 AI。
AI 写代码的效率来自更快的反馈，而不是更长的生成结果。只要每一步都有证据，项目就能持续迭代。
