非程序员，目前用的AI 编程工作流

需求分析/技术方案阶段：
1、gpt需求分析：
首先发散（7个维度）：和gpt充分沟通7个维度：用户，场景，当前痛点，当前方案，频度，广度，深度，然后生成尽可能多的功能点需求

其次收敛（33原则）：按照每次开发最多只做3个核心需求，每个功能最多只做3个功能点

2、gpt生成文档：prd.md / erd.md / todolist.md（供 Cursor 用）
产品需求文档 prd.md
工程结构和数据结构设计文档 erd.md
开发代办列表 todolist.md

正式开发阶段：
3、Cursor 执行开发任务 1，严格按 todolist.md 开始, 每完成一个任务后同时更新todolist.md 和cursorlog.md

4、Cursor开发过程中，第一次要输入详细prompt，后续可以简化，每个任务开发完成后做2件事情
a，观察todolist和cursorlog是否正常更新，没有就是跑偏了，立刻回滚，然后输入详细prompt重新生成。
b，如果todolist和cursorlog正常更新，则做一下测试，验证当前完成的开发是否符合产品预期，如果符合就继续开发下一个任务，否则就回去改bug。
直到全部完成

5、全部完成后，需要的话，可以把代码打包丢给gpt，让它做code review，再看要不要继续优化下

6、全部跑通后 输出 Changelog + Git 封版

今天回归第一天，看到前面有评论提到这个，正好说下我目前用的办法

还在持续迭代中，如果有更好的方式，求大佬不吝指点