将开发流程分为：立项-->开发（包括测试、版本迭代）-->结项

旨在了解各环节中需要如何描述，以及如何运用AI减少工作量。

一、立项-->开发：如何有效描述需求给开发？

1.核心工具：“需求三层文档”实现信息闭环

文档类型	核心作用	描述重点	受众
项目立项说明书	明确 “为什么做”（价值对齐）	1. 业务背景： 2. 核心目标：	全体开发团队
PRD（产品需求文档）	明确 “做什么”（功能落地）	1. 功能模块拆解（含优先级）： 2. 验收标准（可量化）：	前端 / 后端开发
技术约束文档	明确 “不能怎么做”（风险规避）	1. 平台政策约束： 2. 性能约束： 3. 安全约束：	后端 / 安全开发

2.沟通技巧：“场景化描述+可视化工具”来降低理解成本

开发团队更容易理解“具体场景”而非“抽象功能”，结合项目场景补充两类信息：

• 用户故事：角色+动作+目标 分三点来描述需求。
• 可视化原型/流程图：绘制对应的原型，流程图展示逻辑，避免误解。

具体的操作示例：开发需求沟通会议的流程

1.先讲“立项说明书”：简单几分钟描述业务价值（例如数字化解决了纸质办公、线下走流程）

2.再讲“PRD”核心功能：用Figma、Axure演示一下原型图的交互，具体的操作描述和展示。

3.最后再同步一下“约束”：内部使用还是发布公网（代码安全）、和其他系统集成（技术限制）

二、开发阶段：开发如何精准描述需求给AI以减轻工作？

AI开发阶段的价值就在于“替代重复性的工作”（生成基础代码、写测试用例、排查简单的bug），同时也需要开发能提供“明确的上下文+技术边界” 也就是 “好的提示词（Prompt）= 减少ai返工”。原则就是：场景化、技术栈明确、输出要求具体。

1. 开发用 AI 的 3 类核心场景 & 提示词模板

场景示范1：需求转化为技术方案（更智能的搜索引擎）

开发接收到了需求：“视频自动转码”，可以让AI生成初步的方案，减少自己查资料时间。

提示词示例：

“我正在开发一个【。。。平台】，需要实现视频自动转码功能：

1.业务场景：用户上传一个原始视频（格式可能是MP4/AVI），系统需要自动转码为B站（AV

编码）、抖音（H.264编码）的标准格式；

2.技术栈：后端使用Java（任意你想要的语言），依赖FFmpeg工具（你了解的工具）；

3.输出要求：

• 列出转码模块的核心步骤（如“格式检验->参数匹配->转码执行->结果校验”）；
• 提供关键函数的伪代码（如get_platform_codec(...)获取平台编码要求）；
• 说明可能的异常（如转码超时）及处理方案（超时中断并返回错误码）。”

提示词的描述是一个考验，本质上还是要了解业务、了解技术。对于我们这样的新手很难准确的描述出来这些场景，使用技术。当然你也可以先和ai讨论、先去自己搜索解决方案，不过这样使用AI的作用就不是减少搜索时间，而是变成了确认方案。当然不用AI你还是要自己找和学习解决方案。

场景示范2：生成基础功能代码（替代“重复性编码”）帮你打草稿

针对“账号绑定 - OAuth2.0授权协议”这类标准化功能，AI可生成基础代码，开发仅需要微调。

提示词示例：

“需开发【账号OAuth2.0授权】接口，技术栈：Java+FastAPI，具体要求：

1.流程：用户点击“绑定按钮->跳转到授权页->授权成功后回调获取code->用code换token->存储下来token（有效期xx天）”；

2.输入参数：回调地址（redirect_url，固定为https//xxx.com/callback/xxx）；

3.输出：返回JSON格式（含token、expires_in、refresh_token）；

4.约束：禁止存储code（仅用一次），token采用XXX加密存入MySQL;

请生成完整接口代码，包含参数校验、异常捕获（如“code无效”返回400）、注释。”

此处是后端提示词描述，本人其实前端使用的比较多，其实不管是前后端测试，逻辑都是类似的，比如你先让AI绘制了页面（先建项目，然后可以传原型图让AI先大致生成，或者自己描述布局），接着告诉AI我要点哪个按钮，进入哪个页面或弹出模态框，我要调用什么接口，传入什么数据，接着拿到接口响应数据，拿响应数据再去做保存或者展示，再加入限制。我认为是一样的，流程+输入、输出+约束（视情况而定）。

场景示范3：排查技术问题（快速定位bug）

开发时遇到“API上传失败”时，可以让AI协助分析日志，减少调试时间。

提示词示例：

“我开发的xxx平台，调用某个接口时失败了，日志如下：

{ "errcode":413 , "errmsg":"request entity too large"}

已知条件：

1.上传的视频大小为2GB，API文档中显示“单视频最大支持1GB”；

2.技术栈：后端用JAVA。。。；

3.分析错误原因（确认是否为文件大小超出限制）；

4.提供解决方案（如分片上传），并给出核心代码片段(如何分片、调用接口)；

5.说明注意事项（如分片顺序、合并逻辑）。”

一般性的问题其实都是自己能看的出来的，如果你能确认问题并且知道结局方案，那不妨直接让回到场景2让AI给你生成基础功能代码；如果是你不懂或者没见过的问题，那可以先复制给AI让其解析问题并提出解决方案（此刻就回到场景1），之后在了解问题和解决方案后重复场景2即可。

2. 开发用 AI 的关键原则：“先约束，再生成”

为了避免AI输出无效内容，需要提前明确3类约束：

• 技术栈约束：明确语言（Python/Java）、明确框架（FastAPI/SpringBoot）、工具（MySQL/FFmpeg），去避免AI使用过期过时甚至不存在的技术；
• 边界约束：明确“不做什么”，如“账号绑定不支持短信验证码登录”“视频转码不支持XX格式”；
• 输出格式约束：明确文档类型（Markdown/代码块）、明确代码风格（“符合阿里开发规范”）、注释要求（“每个函数都需要功能说明+参数说明”）

先约束，再生成，不然你的AI会一直说胡话，且越说越混乱。尤其是新手使用时要注意。

三、结项阶段：如何“结构化描述整个项目工作”？（成果沉淀）

结项的核心目标是：向不同受众（团队/管理层/客户）传递“项目做了什么、做得怎么样、有什么经验可以总结”，需要通过“标准化报告 + 分层呈现”，实现“成果可量化、问题可复盘、经验可复用”。

1.核心文档：《项目结项报告》（全维度覆盖）

报告包含六大模块，每个模块都需要“数据支撑 + 场景化描述”

模块名称	核心内容	示例（一键发布平台）
1. 项目概况	项目目标、周期、团队、范围（对齐立项时的目标）	- 目标：支持平台一键发布，效率提升 80%，上传成功率≥95%； - 周期：20xx.1.1-20xx.2.28（60 天，符合预算周期）； - 团队：后端 2 人、前端 1 人、测试 1 人； - 范围：已交付 “XXX”P0 功能，P1 “XXX” 延后至 V2 版本。
2. 开发成果	功能交付清单、技术成果、量化指标（证明 “做得怎么样”）	- 功能交付：支持3 平台，账号绑定成功率 98%，视频上传平均时长 4.2 分钟（≤5 分钟目标）； - 技术成果：自研 “xxx引擎”，减少 80% 转码代码重复度； - 量化指标：测试 100 条视频，上传成功率 96.5%（超出预期）。
3. 开发过程复盘	关键节点、问题与解决方案、AI 提效数据（沉淀 “怎么做的”）	- 关键节点：1.15 完成 API 对接，2.10 转码模块，2.20 完成联调； - 问题：API 授权过期频繁→解决方案：添加 token 自动刷新逻辑； - AI 提效：生成 40% 基础代码，减少开发工时约 80 小时（原预估 200 小时，实际 120 小时）。
4. 风险与应对	开发中遇到的风险、处理方式、未解决问题（透明化过程）	- 已解决风险：AV1 编码转码耗时过长→优化 FFmpeg 参数，耗时从 10 分钟降至 5 分钟； - 未解决风险：某API 偶发 “网络超时”→需后续对接备用 API 节点。
5. 成本与 ROI	开发成本（人力 / 服务器）、业务收益（效率提升 / 成本节省）	- 成本：人力成本 8 万元，服务器（ECS+OSS）1200 元 / 月； - ROI：用户手动发布 3 小时 / 天→0.5 小时 / 天，按 10 人团队、时薪 100 元计算，月节省成本 10×2.5×22×100=5.5 万元。
6. 后续计划	迭代规划、维护方案（明确 “下一步做什么”）	- V2 迭代：3 月上线 “数据统计”功能、支持新平台； - 维护：每周 1 次 API 版本检查（避免平台接口更新导致功能失效），每月 1 次服务器扩容评估。

2.分层呈现：针对不同受众调整描述重点

结项报告需要根据受众的需求“按需裁剪”，避免信息过载：

受众	关注重点	描述方式
开发团队	技术细节、问题复盘、经验	用 “技术复盘会” 形式，重点讲 “转码模块优化过程”“AI 生成代码的调试技巧”，分享 “某 API 踩坑指南”，形成《技术沉淀文档》存入 Confluence。
管理层	目标达成率、成本、ROI	用 “PPT 简报” 形式，核心数据可视化（如 “上传成功率趋势图”“成本 vs 收益对比表”），重点说明 “是否超预期”“后续如何降本提效”。
客户 / 用户	功能用法、价值、支持服务	用 “用户手册 + 演示视频” 形式，描述 “如何绑定账号 / 上传视频 / 查看发布状态”，明确 “遇到问题可联系的支持渠道（邮箱 / 客服群）”。

针对不同受众描述的重点不同，这是很重要的一点，没有老板和用户想知道你开发时候多辛苦，他们只想看到效益，其他开发也不想知道你这个项目省了多少钱，人家只想看有没有可复用的方案。

全流程核心的总结：“描述”的本质是对齐目标

在整个项目周期中，“有效描述”的核心逻辑始终如一：

• 向开发描述需求：对齐“业务目标->功能落地”，用“结构化文档 + 量化标准”避免模糊；
• 开发向AI描述：对齐“技术目标->工具输出”，用“场景化提示词  + 明确约束”提升AI协作效率；
• 结项描述项目：对齐“成果->价值”，用“数据支撑 + 分层呈现”实现沉淀与复用。

叠个甲：上述所有描述，仅为个人感悟和描述，没什么官方文件背书，不敢保证对你有用。