AI项目开发提示词策略指南

目录

• 项目概述
• 项目开发完整流程
• 各阶段提示词策略
• AI能力边界与人工介入
• 高效提示词编写技巧
• 最佳实践总结
• 项目成功关键因素
• 常见问题及解决方案
• 总结

项目概述

基于账单处理清洗集成工具项目的实践经验，总结了一套完整的AI项目开发提示词策略。该项目是一个多平台账单处理系统，能够：

• 处理支付宝、京东、微信三个平台的账单数据
• 智能数据清洗和标准化处理
• 账单合并和统计分析
• 飞书多维表格批量上传
• 生成完整的处理报告和日志

通过这个项目的实践，形成了从想法到完整项目的全流程AI协作方法论。

项目开发完整流程

流程详解

1. 想法萌芽：识别需求痛点，形成初步构想
2. 需求分析：明确功能需求、技术需求、性能需求
3. 详细设计：架构设计、模块划分、接口设计
4. 编码实现：核心功能开发、单元测试
5. 项目测试：集成测试、功能测试、性能测试
6. 文档生成：技术文档、用户手册、API文档
7. 项目总结：经验总结、优化建议、后续规划
8. 代码托管：GitHub/Gitee上传、版本管理
9. 部署上线：环境配置、自动化部署、监控设置

各阶段提示词策略

1. 想法萌芽阶段

目标：识别需求痛点，形成项目构想

基础提示词：

我需要开发一个[项目类型]，主要解决[具体问题]。请帮我分析这个想法的可行性，并提供初步的技术方案建议。

针对账单处理项目的示例：

我需要开发一个账单处理工具，能够自动处理支付宝、微信、京东三个平台的账单数据，进行清洗、合并，并上传到飞书表格。请分析这个想法的可行性，并提供技术方案建议。

进阶提示词：

请帮我分析以下需求的技术实现路径：
1. 多平台账单数据读取和处理
2. 智能数据清洗和标准化
3. 账单合并和统计分析
4. 飞书表格批量上传
5. 完整的日志和报告系统

需要考虑的因素包括：技术选型、开发难度、时间成本、维护成本等。

2. 需求分析阶段

目标：明确功能需求、技术需求、性能需求

功能需求分析：

基于[项目概述]，请帮我详细分析功能需求，包括：
1. 核心功能模块
2. 各模块的具体功能点
3. 用户操作流程
4. 数据流转路径

请以表格或清单形式呈现。

技术需求分析：

针对[项目名称]，请分析技术需求：
1. 开发语言和框架选择
2. 数据库设计需求
3. 第三方API集成需求
4. 性能和安全要求
5. 部署环境要求

请提供详细的技术选型建议和理由。

针对账单处理项目的示例：

基于账单处理工具的需求，请帮我详细分析：
1. 每个账单平台（支付宝、京东、微信）的数据特点和处理难点
2. 需要哪些清洗规则和筛选条件
3. 合并后的数据格式应该是什么样的
4. 飞书多维表格上传需要哪些技术要点

3. 详细设计阶段

目标：架构设计、模块划分、接口设计

系统架构设计：

请为[项目名称]设计详细的系统架构，包括：
1. 整体架构图
2. 核心模块划分
3. 模块间交互关系
4. 数据流向设计
5. 关键技术选型

请使用mermaid语法绘制架构图，并提供详细说明。

模块详细设计：

针对[具体模块]，请设计详细的实现方案：
1. 模块功能描述
2. 核心算法设计
3. 数据结构定义
4. 接口设计
5. 异常处理机制

请提供伪代码或详细的设计文档。

针对账单处理项目的架构设计示例：

请设计账单处理集成工具的系统架构，包括：
- 项目目录结构
- 核心模块划分
- 数据流向图
- 配置文件设计
- 错误处理机制

针对账单处理项目的模块设计示例：

请为支付宝账单处理模块设计详细实现方案：
- 输入输出格式
- 字段映射关系
- 数据清洗规则
- 异常处理逻辑
- 统计报告格式

4. 编码实现阶段

目标：核心功能开发、单元测试

配置文件生成：

请生成一个完整的config.py配置文件，包含：
- 路径配置（输入、输出、数据目录）
- 脚本路径映射
- 文件命名规则
- 飞书API配置
- 处理步骤配置
- 重试机制配置

核心模块实现：

请帮我实现[具体模块]的核心功能，要求：
1. 使用[编程语言]开发
2. 遵循[代码规范]
3. 实现[具体功能点]
4. 包含适当的错误处理
5. 添加详细的代码注释

请提供完整的代码实现。

针对账单处理项目的代码实现示例：

请编写支付宝账单处理脚本，要求：
1. 读取支付宝CSV账单文件
2. 根据字段映射表重命名字段
3. 筛选掉"不计收支"和"交易关闭"的记录
4. 统一日期格式
5. 输出处理后的CSV文件和JSON报告
6. 生成统计信息（收入笔数、支出笔数等）

集成主程序：

请编写账单处理集成器主程序，要求：
- 按配置顺序执行各处理步骤
- 支持跳过特定步骤（如上传）
- 收集各模块处理统计信息
- 生成综合处理报告
- 支持命令行参数
- 完善的错误处理和日志记录

5. 项目测试阶段

目标：集成测试、功能测试、性能测试

单元测试生成：

请为[具体模块]编写单元测试，包括：
1. 测试文件读取功能
2. 测试字段映射正确性
3. 测试数据筛选逻辑
4. 测试统计信息计算
5. 测试异常情况处理

测试用例设计：

请为[项目/模块]设计详细的测试用例，包括：
1. 功能测试用例
2. 边界测试用例
3. 异常测试用例
4. 性能测试用例

请以表格形式呈现，包含测试场景、输入数据、预期输出。

针对账单处理项目的测试示例：

请为多平台账单处理工具设计测试用例：
1. 各平台账单文件的正常处理测试
2. 异常文件格式的错误处理测试
3. 大数据量处理的性能测试
4. 飞书上传的稳定性测试
5. 并发处理的线程安全测试

请详细设计每个测试场景的输入、步骤和预期结果。

6. 文档生成阶段

目标：技术文档、用户手册、API文档

README文档生成：

请为[项目]生成专业的README.md文件，包括：
1. 项目简介
2. 主要功能特性
3. 环境要求
4. 安装部署步骤
5. 使用指南
6. 项目结构
7. 配置说明
8. 贡献指南
9. 许可证信息

请遵循开源项目最佳实践。

技术文档生成：

请为[项目]生成详细的技术文档，包括：
1. 项目概述和架构
2. 环境搭建指南
3. 配置说明
4. 核心模块详解
5. API接口文档
6. 常见问题解答

请使用markdown格式，结构清晰，便于维护。

针对账单处理项目的文档示例：

请为账单处理集成工具项目生成完整的README.md文档，包含：
- 项目简介
- 功能特性
- 安装部署说明
- 使用方法
- 配置说明
- 故障排除
- 贡献指南

7. 项目总结阶段

目标：经验总结、优化建议、后续规划

项目总结报告：

请帮我总结[项目]的开发经验，包括：
1. 项目完成情况
2. 技术难点和解决方案
3. 性能表现和优化点
4. 遇到的问题和经验教训
5. 改进建议和后续规划

请提供结构化的总结报告。

针对账单处理项目的总结示例：

请为账单处理集成工具项目撰写项目总结报告，包括：
- 项目成果概述
- 技术架构亮点
- 遇到的问题及解决方案
- 性能优化经验
- 后续改进方向
- 项目价值评估

8. 代码托管阶段

目标：GitHub/Gitee上传、版本管理

GitHub仓库准备：

请为[项目]生成GitHub仓库所需的文件：
- .gitignore文件（针对Python项目）
- LICENSE文件
- requirements.txt依赖文件
- CHANGELOG.md更新日志
- CONTRIBUTING.md贡献指南

.gitignore配置：

请为[项目类型]项目生成.gitignore文件，包含：
1. 编译产物
2. 依赖包
3. 环境配置文件
4. 日志文件
5. 编辑器配置
6. 操作系统文件

请确保涵盖主要的忽略场景。

9. 部署上线阶段

目标：环境配置、自动化部署、监控设置

部署脚本生成：

请生成项目部署相关的脚本：
- 环境安装脚本
- 依赖检查脚本
- 一键运行脚本
- 数据备份脚本

部署文档：

请为[项目]生成部署文档，包括：
1. 环境要求
2. 服务器配置
3. 部署步骤
4. 配置说明
5. 启动脚本
6. 监控设置
7. 备份策略
8. 故障恢复流程

请提供详细的部署指南。

AI能力边界与人工介入

AI擅长的任务

适合AI处理的场景

• 代码生成：重复性代码、标准算法、常见功能实现
• 架构设计：标准化架构、模块划分、接口设计
• 文档生成：技术文档、用户手册、API文档
• 测试用例：功能测试、边界测试、异常测试
• 问题诊断：常见错误分析、调试建议

需要人工介入的关键环节

1. 业务规则确认

人工职责：

• 账单数据的特殊业务规则（如亲属卡交易、退款处理逻辑）
• 字段映射关系的最终确认
• 数据筛选条件的业务合理性验证

提示词策略：

我理解的需求是：[详细描述]。请帮我验证这个理解是否正确，并补充可能遗漏的需求点。

2. 敏感信息处理

人工职责：

• API密钥和敏感配置的脱敏处理
• 个人隐私数据的保护措施
• 生产环境配置的安全审核

3. 技术选型决策

人工职责：

• 评估技术栈的长期适用性
• 考虑团队技术能力
• 权衡开发效率和性能
• 考虑维护成本

提示词策略：

基于我们团队的技术背景[描述]和项目需求[描述]，请比较以下技术方案的优缺点：
方案1：[技术栈1]
方案2：[技术栈2]
方案3：[技术栈3]

请从开发效率、性能、维护成本、学习曲线等维度进行分析。

4. 性能优化和调优

人工职责：

• 识别性能瓶颈
• 设计优化方案
• 实施性能测试
• 监控系统表现

提示词策略：

我们的系统在[具体场景]下遇到性能问题，具体表现为[描述问题]。请分析可能的原因，并提供优化建议。
当前的实现方式是：[描述当前实现]

5. 安全设计和审查

人工职责：

• 识别安全风险
• 设计安全策略
• 实施安全措施
• 进行安全审查

提示词策略：

请帮我审查[具体功能/模块]的安全设计，识别可能的安全风险，包括：
1. 输入验证
2. 权限控制
3. 数据加密
4. 防注入攻击
5. 敏感信息处理

请提供详细的安全评估和改进建议。

高效提示词编写技巧

1. 结构化描述

✅ 好的提示词：

请按照以下结构生成代码：
1. 类定义，包含初始化方法
2. 核心处理方法
3. 错误处理逻辑
4. 结果返回格式

❌ 差的提示词：

写一个处理账单的代码

2. 提供上下文

✅ 好的提示词：

基于以下字段映射关系：
{'交易时间': '交易时间', '交易分类': '交易分类', ...}
请实现数据转换逻辑

3. 明确约束条件

✅ 好的提示词：

要求：
- 使用Python 3.8+语法
- 添加类型注解
- 包含完整的错误处理
- 代码符合PEP8规范

4. 分步骤请求

✅ 好的提示词：

第一步：先设计数据模型
第二步：实现核心算法
第三步：添加单元测试

5. 流程图与提示词对应关系

对应提示词示例：

• 需求分析 → “我想开发一个账单处理工具…”
• 架构设计 → “请设计账单处理集成工具的系统架构…”
• 模块开发 → “请编写支付宝账单处理脚本…”
• 集成测试 → “请设计账单处理集成工具的集成测试方案…”
• 文档生成 → “请为账单处理集成工具项目生成完整的README.md…”
• 部署发布 → “请为账单处理集成工具项目生成GitHub仓库所需的文件…”
• 项目总结 → “请为账单处理集成工具项目撰写项目总结报告…”

最佳实践总结

1. 项目管理最佳实践

版本控制

# 初始化项目
git init
git add README.md
git commit -m "Initial commit"
git branch -M main
git remote add origin https://github.com/username/repo.git
git push -u origin main

# 功能开发
git checkout -b feature/module-name
# 开发完成后
git add .
git commit -m "Implement module-name feature"
git push origin feature/module-name

代码质量

• 制定代码规范
• 使用静态代码分析工具
• 实施代码审查
• 保持测试覆盖率

文档维护

• 及时更新文档
• 保持文档与代码同步
• 使用自动化工具生成文档
• 建立文档审查机制

2. 团队协作建议

沟通机制

• 定期技术分享
• 代码审查流程
• 问题讨论机制
• 进度汇报制度

知识管理

• 建立知识库
• 记录技术决策
• 分享经验教训
• 维护最佳实践

3. 持续改进

定期复盘

• 项目完成后进行技术复盘
• 总结成功经验和失败教训
• 识别改进机会
• 制定改进计划

技能提升

• 跟踪技术趋势
• 学习新技术
• 参加技术培训
• 实践新技术应用

项目成功关键因素

技术层面

• 模块化设计：各账单处理脚本独立可测试
• 配置驱动：通过配置文件控制处理流程
• 错误恢复：完善的异常处理和重试机制
• 日志记录：详细的运行日志便于排查问题

协作层面

• 渐进式开发：从核心功能开始，逐步完善
• 及时验证：每个模块完成后立即测试验证
• 文档同步：代码与文档同步更新维护
• 代码审查：关键代码需要人工审核

常见问题及解决方案

1. 提示词效果不佳

问题：AI生成的结果不符合预期

解决方案：

• 重新审视提示词的清晰度
• 提供更多的上下文信息
• 分步骤细化需求
• 使用示例引导AI理解

2. 代码质量问题

问题：生成的代码存在bug或性能问题

解决方案：

• 增加代码审查环节
• 使用自动化测试验证
• 要求AI解释代码逻辑
• 逐步优化和改进

3. 需求变更管理

问题：开发过程中需求频繁变更

解决方案：

• 前期充分调研和分析
• 采用敏捷开发方法
• 建立需求变更流程
• 保持沟通畅通

4. 性能优化挑战

问题：大数据量处理时性能不足

解决方案：

• 优化算法复杂度
• 使用批处理机制
• 增加缓存策略
• 实施并行处理

总结

通过账单处理集成工具项目的实践，形成了完整的AI协作开发方法论：

1. 明确需求 → 使用结构化提示词描述业务场景
2. 分步设计 → 按模块逐个实现，降低复杂度
3. 及时验证 → 每个步骤完成后进行测试验证
4. 文档驱动 → 保持代码与文档的同步更新
5. 人工介入 → 在关键业务逻辑和敏感环节人工审核

这种策略确保了项目的成功交付，同时最大化了AI的开发效率，形成了人机协作的最佳实践。

关键成功因素在于：

• 明确需求：清晰表达目标和期望
• 分阶段处理：将复杂项目分解为可管理的步骤
• 人机协作：充分发挥AI的优势，同时在关键环节保持人工控制
• 持续优化：根据反馈不断调整和改进提示词策略

记住，AI是强大的辅助工具，但成功的项目开发仍然需要人类的智慧、经验和判断力。通过合理的提示词设计和有效的人机协作，您可以显著提高开发效率和项目质量。