最近Vibecode 的心得,也在尝试完全跑通这个模式
1 先让 AI 写透产品 + 技术文档(从功能到落地细节全覆盖),人工看文档比看代码轻松很多,细节要落实。一般至少得有:
产品设计文档(FD):说明自己产品的大方向设计,有哪些功能,大致的逻辑,以及要解决的问题。
产品需求文档(PRD):说明产品详细功能的设计逻辑,具体功能的流程设计等,要详细,对于前端每个页面的显示描述要落地。
产品接口说明文档:具体拆分到每一个接口实现的功能和逻辑。
如果产品稍微复杂一些,还可以有架构设计文档。
2 接着让 AI 自动生成全套测试代码,不用逐行抠,就查场景有没有漏,要全面覆盖,每个接口(功能单元)一个测试脚本。(终于把理论上的自动化测试用起来了,实际工作中就没整明白过)
3 最后 AI 直接写业务代码,不人工审核,测试用例跑过就算数
就是把 “AI 辅助” 变成了 “AI 主导”—— 以前用 AI 是拆碎片活,现在能让它顺着一个目标完整输出,文档、测试、代码还能自洽不脱节。这才是真・提效啊!不用再纠结 “AI 写的代码能不能用”,而是用测试闭环把风险卡住,人工只做 “裁判” 不做 “苦力”。
整个过程自己全程和 AI 对话式交流,不用写一行代码,稍微改吧改吧文档即可。时间分配上 写文档可能要占用一半一大半的时间 50% 吧 ,对话写测试用例占用30% 的时间,业务代码真实开发占用 20% 的时间。
写业务代码的时候,可以先让 AI 设计数据库表结构,这里也要人工介入审核,其实表结构设计合理了基本就 ok 了。
其实正规的软件工程就是如此的流程,只是这套“正规流程”现实中只存在理论上了,各种中华田园敏捷开发。现在 AI 上了,干活不叫苦,又回到了最初的开始。什么叫返璞归真拨乱反正啊?
我第一个如此产生的产品还在创建中。。。。