AI编程全流程

1. 寻找借鉴项目：

不一定是直接让它直接出一个 MVP，最好是站在巨人的肩膀上，先问它在 GitHub 上有没有和你的 idea 相似的项目可以借鉴。

2. 市场调研与文档生成：

你可以用 ChatGPT 的深度研究功能，让它对你的产品做一个市场调研和用户分析。然后，把深度研究得出的报告和你与 AI 的对话整理成产品需求文档、产品背景文档。

3. 编程与测试：

有了文档后，你就可以开始进行编程。编程完成后，验证测试是否由真人去测试功能是否满意。

4. UI/UX 设计与复刻：

如果你对产品的质量要求高，UI/UX 是一个大痛点。这里推荐用谷歌的 Stitch 去做 UI 设计，然后把得出的设计稿给到 Cursor，让它去 1:1 复刻。

或者

一套比较实用的 AI 编程流程，可以分为五个阶段：

第一步是环境搭建，创建项目目录、初始化 Git，并用 AGENTS.md 规定开发和测试要求；

第二步是产品设计，先明确目标、核心流程和 MVP 边界，确定第一版做什么、不做什么，必要时可以先做一个前端 Demo 验证交互；

第三步是技术设计，让 AI 根据产品方案评估技术栈、架构和实现路径，形成技术方案文档；

第四步是产品实现，让 AI 按文档写代码，同时编写测试、运行测试，并借助浏览器或电脑操作工具进行自测；

第五步是人工验证，开发者亲自运行和体验产品，发现问题后让 AI 修复并回归验证。

具体流程可以根据需求复杂度灵活裁剪，但 Git 版本管理、AI 自测和人工验证这三件事最好不要省。