目录

1. 需求到实施的转换流程
2. 技术架构与设计阶段
3. 任务拆分与规划
4. 代码实现辅助
5. 测试策略制定
6. 实施过程中的沟通协作
7. 实用技巧与最佳实践

需求到实施的转换流程

从需求文档到实际产品的转换通常包括以下阶段：

1. 技术评估与架构设计 - 将业务需求转化为技术方案
2. 任务拆分与工作量评估 - 将需求分解为具体可执行任务
3. 开发计划与优先级排序 - 制定实施节奏与顺序
4. 实际开发与迭代 - 编码实现与阶段性验证
5. 测试与质量保障 - 确保符合需求规格
6. 发布与部署计划 - 制定上线策略

技术架构与设计阶段

1. 技术栈评估提示词

基于我们的产品需求文档[简述产品]，请作为技术架构师帮我评估适合的技术栈选择。

需考虑以下因素：
1. 产品特性：[描述关键特性，如实时通讯/数据处理/用户规模等]
2. 团队现有技术背景：[描述团队熟悉的技术，如前端React/后端Java等]
3. 发展规划：[描述未来扩展方向]
4. 约束条件：[描述任何限制，如成本/性能要求等]

请提供：
- 2-3套可行的技术栈组合（前端/后端/数据存储/部署方案）
- 各方案的优缺点对比
- 针对我们需求的最佳推荐及理由

2. 系统架构设计提示词

请基于我们选定的技术栈[列出技术栈]，为[产品名称]设计一个完整的系统架构。需要包含：

1. 整体架构图（请描述组件关系，我将根据描述自行绘制）
2. 核心模块划分及职责
3. 数据流设计
4. 关键API接口设计
5. 数据模型设计
6. 扩展性与性能考量
7. 安全性设计

特别关注以下业务场景：
[列出2-3个核心业务场景]

请尽量详细并考虑实际工程实践中的挑战与解决方案。

3. UI/UX设计规范提示词

基于我们的产品需求文档，请帮我制定[产品名称]的UI/UX设计规范文档，包括：

1. 设计语言与原则
2. 色彩系统（主色/辅助色/功能色）
3. 排版系统（字体/字号/行高）
4. 组件设计规范
   - 按钮
   - 表单元素
   - 导航元素
   - 卡片/列表
   - 弹窗/提示
5. 响应式设计原则
6. 交互模式与动效原则

请提供具体的数值和示例描述，以便设计师和前端开发能够一致地实现。

任务拆分与规划

1. 需求分解提示词

请将以下功能需求分解为具体可实施的开发任务：

功能描述：[粘贴具体功能描述]

请按照以下结构进行拆分：
1. 前端任务
   - UI组件开发
   - 交互逻辑实现
   - API集成
2. 后端任务
   - API开发
   - 业务逻辑实现
   - 数据库操作
3. 数据库任务
   - 表结构设计
   - 索引优化
4. 测试任务
   - 单元测试
   - 集成测试
   - 端到端测试

对每个任务，请提供：
- 简要描述
- 预估复杂度（高/中/低）
- 前置依赖任务
- 验收标准

2. 工作量评估提示词

基于以下任务列表，请帮我进行工作量评估：

[粘贴任务列表]

假设我们的团队配置为：
- 前端开发: [人数] 人
- 后端开发: [人数] 人
- 测试人员: [人数] 人
- 设计人员: [人数] 人

请考虑以下因素进行评估：
1. 每个任务的复杂度和工作量（人天）
2. 任务间的依赖关系和并行可能性
3. 团队成员的工作分配
4. 可能的风险点和缓冲时间

请提供：
- 每个任务的详细工作量估计
- 关键路径分析
- 总体开发周期预估
- 人力资源分配建议

3. 迭代规划提示词

请帮我将以下任务列表规划为合理的迭代/冲刺计划：

[粘贴任务列表及工作量]

我们计划采用[1/2/3]周一个迭代的开发节奏，希望优先实现核心功能并尽早获得反馈。

请提供：
1. 迭代划分方案（建议3-4个迭代）
2. 每个迭代的目标、任务范围和交付物
3. 关键里程碑设置
4. 各迭代的验收标准
5. 风险识别与应对策略

请考虑任务依赖性、团队负载均衡以及业务优先级进行合理规划。

代码实现辅助

1. 技术方案设计提示词

请为以下功能编写详细的技术实现方案：

功能描述：[描述具体功能]

技术栈：
- 前端：[技术栈]
- 后端：[技术栈]
- 数据库：[技术栈]

请提供：
1. 整体实现思路
2. 核心算法或流程
3. 数据结构设计
4. API接口定义
5. 数据库操作
6. 关键代码片段示例
7. 潜在技术难点及解决方案
8. 性能优化考量

方案应当足够详细，使开发人员能够直接参考进行编码实现。

2. 代码实现提示词

请基于以下技术方案，为[具体功能模块]实现代码：

技术方案：[粘贴技术方案]

技术栈：
- [列出具体使用的框架/语言/库]

代码要求：
1. 遵循[项目代码风格指南/最佳实践]
2. 包含必要的注释和文档
3. 考虑异常处理和边界情况
4. 实现必要的单元测试
5. 关注性能和安全性

请提供完整的代码实现，包括：
- 核心业务逻辑
- 数据模型定义
- API实现
- 前端组件（如适用）

3. 代码评审提示词

请对以下代码进行全面评审，找出潜在问题并提供改进建议：

```代码块
[粘贴需要评审的代码]

评审重点：
1. 功能完整性 - 代码是否完全实现了预期功能
2. 代码质量 - 结构、命名、注释等
3. 性能考量 - 是否存在性能瓶颈或优化空间
4. 安全性 - 是否存在安全风险
5. 可维护性 - 代码是否易于理解和修改
6. 最佳实践 - 是否符合行业最佳实践

请详细列出发现的问题，并提供具体的改进代码示例。

测试策略制定

1. 测试计划提示词

请为[产品/功能名称]制定全面的测试计划：

产品概述：[简要描述产品/功能]

请涵盖以下测试类型：
1. 单元测试策略
2. 集成测试策略
3. API测试策略
4. UI/UX测试策略
5. 性能测试策略
6. 安全测试策略
7. 兼容性测试策略

对每种测试类型，请提供：
- 测试目标和范围
- 测试方法和工具推荐
- 测试数据准备建议
- 测试环境要求
- 测试用例设计思路
- 自动化测试建议
- 验收标准

2. 测试用例生成提示词

请根据以下功能需求，生成详细的测试用例：

功能描述：[粘贴功能描述]

请包含以下类型的测试用例：
1. 正向测试（验证正常功能）
2. 边界值测试
3. 异常情况测试
4. 性能相关测试

对每个测试用例，请提供：
- 测试用例ID和名称
- 前置条件
- 测试步骤（详细且可执行）
- 预期结果
- 测试数据
- 优先级（高/中/低）

请特别关注以下场景：[列出特殊关注点]

3. 自动化测试脚本提示词

请为以下测试用例编写自动化测试脚本：

测试用例：[粘贴测试用例描述]

技术栈：
- 测试框架：[如Jest/Cypress/JUnit等]
- 项目语言：[语言]
- 相关库：[如有特定要求]

请提供完整的测试脚本，包括：
1. 测试环境设置
2. 测试数据准备
3. 模拟操作实现
4. 断言验证
5. 清理步骤

代码应当遵循测试最佳实践，具有可读性和可维护性。

实施过程中的沟通协作

1. 站会更新提示词

请帮我准备今天的站会更新内容，包括：

1. 昨天完成的工作：
   [简要描述昨日工作]

2. 今天计划：
   [简要描述今日计划]

3. 面临的阻碍：
   [描述任何阻碍，如有]

请以简洁专业的语言组织，突出关键信息和进展，适合在5分钟内口头汇报。

2. 进度报告提示词

请帮我生成本周的项目进度报告：

项目：[项目名称]
时间段：[日期范围]

主要信息：
1. 计划完成的任务：[列出计划任务]
2. 实际完成情况：[列出实际完成情况]
3. 未完成任务及原因：[如适用]
4. 新发现的问题：[如有]
5. 下周计划：[列出下周计划]
6. 风险预警：[如有]

请以结构化形式呈现，包含适当的数据可视化描述（如进度百分比），并提供简明的总体评估。

3. 技术文档生成提示词

请为[功能/模块名称]生成开发者技术文档：

功能概述：[简要描述功能]

请包含以下内容：
1. 架构概览
2. 技术依赖
3. 关键类/组件说明
4. API文档
   - 端点
   - 参数
   - 返回值
   - 状态码
5. 数据模型
6. 使用示例
7. 常见问题与解决方案
8. 性能考量
9. 安全注意事项

文档应满足新加入团队的开发者能够快速理解和使用该功能的需求。

实用技巧与最佳实践

AI辅助实施的有效策略

1. 分阶段、迭代式使用AI

   • 先进行概念性设计和架构
   • 逐步深入到具体实现细节
   • 使用AI验证和优化已有方案

2. 提供足够上下文

   我正在开发一个基于React和Node.js的电商平台，目前正在实现购物车功能。
   我们使用MongoDB存储数据，Redux管理状态。
   以下是我们的数据模型和当前实现...
   

3. 结合人工专业判断

   • AI提供方案后，必须经过专业技术人员审核
   • 关键决策点不应完全依赖AI建议
   • 利用AI作为创意和解决方案的补充来源

4. 建立知识库

   • 保存有价值的AI回答作为团队知识库
   • 创建标准提示词模板库
   • 记录特定问题的最佳提问方式

实施过程中常见陷阱与避免方法

1. 过度依赖AI生成的代码

   • 问题：直接使用未经验证的代码
   • 解决：将AI代码视为初稿，始终进行人工审核和测试

2. 缺乏整体规划

   • 问题：仅关注单个功能实现，忽视系统整体性
   • 解决：先使用AI帮助制定整体架构和实施计划，再处理具体模块

3. 忽略团队协作

   • 问题：个人使用AI却不分享见解
   • 解决：建立AI辅助开发的团队指南和最佳实践分享机制

4. 技术栈不匹配

   • 问题：AI可能推荐团队不熟悉的技术
   • 解决：在提示中明确说明团队技术背景和约束条件

案例：电商平台购物车功能实施

初始需求：已有购物车功能需求文档

实施流程：

1. 技术方案设计
   使用技术方案设计提示词，确定购物车实现方式（前端状态管理、后端API设计等）

2. 任务拆分
   使用需求分解提示词，将购物车功能拆分为：

   • 前端组件开发（购物车视图、商品卡片等）
   • 状态管理实现
   • 后端API开发
   • 数据库设计与优化

3. 迭代规划
   规划两周迭代：

   • 迭代1：基础购物车添加/删除/修改功能
   • 迭代2：购物车优惠券、库存检查等高级功能

4. 代码实现
   针对每个具体任务，使用代码实现提示词获取初始代码

5. 测试策略
   设计测试用例覆盖各种购物场景

通过上述流程，一个完整的购物车功能从需求到实现得到有效管理与执行。

结束语

AI是强大的协作工具，而非完全替代品，关键决策仍需人工专业判断。

使用建议：

1. 按阶段使用：先从技术架构与设计阶段开始，确保技术方案符合需求，然后再进行任务拆分和具体实现。
2. 提示词定制化：根据实际项目情况调整提示词模板，添加特定的技术栈、团队情况和业务约束。
3. 循环迭代：每个阶段的输出都可以作为下一阶段的输入，与AI进行连续对话来深化和细化实现方案。
4. 结合实际工具：将AI生成的计划和文档整合到实际使用的项目管理工具中，如Jira、Trello等。
5. 关键决策点验证：对于架构选择、技术方案等关键决策点，建议在采纳AI建议前与技术团队讨论验证。
6. 保存有价值输出：将特别有用的AI回答保存为团队知识库，供团队成员参考。