news 2026/2/6 4:52:03

AI 编程落地实录:从需求口水到生产部署的 5 个「咒语」模板

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张小明

前端开发工程师

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AI 编程落地实录:从需求口水到生产部署的 5 个「咒语」模板

> 预计阅读:10 min
> 回报:带走一份「AI 编程落地检查单」,让需求→代码→上线全流程省 60% 人日。

文章目录

    • 1. 成绩单:同一需求 3 条流水线对比
    • 2. 5 条咒语总览
    • 3. 模板 1:需求口水 → PRD(30 min)
      • 一键函数
    • 4. 模板 2:PRD → 可运行代码(1 d)
      • GitHub Actions 片段
    • 5. 模板 3:代码 → 测试用例(4 h)
    • 6. 模板 4:异常日志 → 根因定位(10 min)
    • 7. 模板 5:Git Diff → 日报(30 s)
    • 8. 一键安装
    • 9. AI 编程落地检查单(7 问)
    • 10. 金句收尾

1. 成绩单:同一需求 3 条流水线对比

阶段纯人工AI 辅助节省
PRD4 h30 min↓ 87%
编码5 d1 d↓ 80%
单测2 d4 h↓ 75%
排错2 h10 min↓ 92%
合计9.3 d2.1 d↓ 77%

> 工具:DeepSeek + GitHub Actions;人力:1 名全栈;秘诀:可复用的 Prompt 模板


2. 5 条咒语总览

文件名作用CI 触发点
prd_prompt.md需求口水 → PRD需求 Issue
code_prompt.mdPRD → 可运行代码PR 创建
test_prompt.md代码 → 单元测试 + 压测脚本Push
debug_prompt.md异常日志 → 根因定位告警 Webhook
daily_prompt.mdGit diff → CEO 看得懂的日报每日 19:25 Crontab

所有模板< 30 行,可直接塞进仓库prompts/目录,CI 一键调用。


3. 模板 1:需求口水 → PRD(30 min)

# 角色 5 年电商产品经理,熟悉 SpringBoot、MySQL、Redis。 # 输入 业务方原话:{quote} # 输出 1. 业务流程图(Mermaid) 2. 用例描述(主、备、异常) 3. 接口清单(URL+请求字段+响应字段) 4. 数据库 DDL(含索引) 5. 风险与假设

一键函数

# 保存为 /usr/local/bin/ai-prdai-prd(){localtxt=$(pbpaste|sed's/"/\\"/g')curl-shttps://api.deepseek.com/v1/chat/completions\-H"Authorization: Bearer$DS_TOKEN"\-d'{"model":"deepseek-coder","messages":[{"role":"user","content":"'"$txt"'"}]}' \ | jq -r '.choices[0].message.content'}

4. 模板 2:PRD → 可运行代码(1 d)

# 上下文 技术栈:SpringBoot 3 + MyBatis-Plus + MySQL 8 实体:User 字段 id/username 需求:{prd_text} # 任务 生成: 1. Entity/DTO/VO 2. Mapper XML 3. Service 接口+实现(含缓存注解) 4. Controller(含 Swagger 注释) 5. 单元测试(MockMvc + AssertJ)

GitHub Actions 片段

-name:Generate Coderun:|sed 's/"/\\"/g' PRD.md > prd.txt curl -s https://api.deepseek.com/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer ${{ secrets.DS_TOKEN }}" \ -d '{"model":"deepseek-coder","messages":[{"role":"user","content":"'"$(cat prd.txt)"'"}]}' \ > generated.zip && unzip -q generated.zip -d src/

5. 模板 3:代码 → 测试用例(4 h)

# 输入 Java 代码见下方 ```java // ... # 任务 1. 生成 JUnit 5 测试,覆盖主路径+异常路径 2. 生成 Locust 压测脚本(并发 100,持续 60 s) 3. 给出预计 QPS 与 95% RT

6. 模板 4:异常日志 → 根因定位(10 min)

# 角色 Java & MySQL 专家,熟悉线程池、连接池、索引优化。 # 输入 日志片段 ```text # 输出 1. 异常 Top3 统计 2. 最可能根因(一句话) 3. 可执行的 2 条 Linux 命令验证

7. 模板 5:Git Diff → 日报(30 s)

# 输入 git diff --stat HEAD~1 # 输出 用 3 句话写 CEO 能看懂的日报: 1. 今天交付的业务价值 2. 用到的关键技术 3. 带来的指标或收益

Crontab 定时:

2519* *1-5cd/project&&./ai-daily.sh|mail-s"Daily Report"ceo@corp.com

8. 一键安装

curl-sLhttps://raw.githubusercontent.com/yourname/ai-dev-kit/main/install.sh|bash# 脚本会自动:# 1. 写入 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc# 2. 导出 DS_TOKEN# 3. 安装 5 个 ai-* 全局函数

9. AI 编程落地检查单(7 问)

提问若否,回退方案
1. 提示词是否 Git 管理?补建prompts/目录
2. 是否记录节省人日?Excel 每周填一次
3. AI 生成代码是否强制 Review?CI 加review-requiredgate
4. 单测是否自动跑?mvn test挂到 Pipeline
5. 日志定位是否 10 min 内?ai-debug函数
6. 日报是否 30 s 生成?ai-daily定时任务
7. 省下的时间是否投成长?建「学习债务」看板,公开透明

10. 金句收尾

AI 不会替你思考,
它只会把你的「思考模板」加速 10 倍,
然后把省下来的命,还给你去创造。

今晚就把第一条命令写进 .zshrc,让 AI 替你敲下下一行代码。

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