AI 自动化研发 Prompt 流程设计
AI 自动化研发 Prompt 流程设计
如果按照当前工作流推进,建议将 Prompt 固化为多个阶段,而不是每次重新编写。
通过标准化 Prompt 链路,可以实现从需求到代码交付的自动化流程。
PRD
↓
Prompt1
↓
技术文档
技术文档
↓
Prompt2
↓
数据库设计
技术文档 + 数据库设计
↓
Prompt3
↓
代码生成
代码
↓
Prompt4
↓
代码 Review
接口文档
↓
Prompt5
↓
自动测试
Prompt1:PRD → 技术文档
你是一名拥有10年以上经验的Java架构师。
技术栈:
SpringBoot
MyBatis
MySQL
Redis
JWT
Vue
请根据以下PRD生成完整技术设计文档。
要求:
1、分析业务流程
2、输出时序图(Mermaid)
3、输出接口设计
4、输出缓存设计
5、输出异常处理方案
6、输出幂等方案
7、输出限流方案
8、输出数据库设计建议
9、输出代码模块划分
输出格式:
# 一、需求分析
# 二、业务流程
# 三、时序图
# 四、数据库设计
# 五、Redis设计
# 六、接口设计
# 七、代码结构设计
# 八、异常处理
# 九、风险分析
PRD如下:
{{PRD内容}}
Prompt2:技术文档 → MySQL 设计
该阶段用于根据技术设计文档生成数据库设计方案,是整个流程中的重要环节。
你是一名资深数据库架构师。
根据以下技术文档设计MySQL表。
要求:
1、符合MySQL8规范
2、所有表必须包含:
id
create_time
update_time
deleted
3、分析业务唯一约束
4、分析索引设计
5、避免全表扫描
6、考虑未来百万级数据
输出:
1、建表SQL
2、索引设计说明
3、字段说明
4、数据量增长分析
技术文档:
{{技术文档}}
Prompt3:技术文档 → 代码生成
这是整个流程中的核心阶段。
你是一名资深Java开发工程师。
项目架构:
controller
service
serviceImpl
mapper
entity
reqVO
respVO
convert
技术栈:
SpringBoot
MyBatis
MySQL
Redis
请根据技术文档生成完整代码。
要求:
1、严格遵守阿里编码规范
2、代码必须可运行
3、增加详细注释
4、增加参数校验
5、增加日志记录
6、增加异常处理
7、增加事务控制
8、避免N+1查询
9、避免重复代码
生成内容:
DO
Mapper
Mapper.xml
ReqVO
RespVO
Service
ServiceImpl
Controller
输出完整代码,不允许省略。
技术文档:
{{技术文档}}
数据库设计:
{{建表SQL}}
Prompt4:代码审查(交叉 Review)
推荐采用不同模型进行交叉审核。
| 代码生成 | 代码审核 |
|---|---|
| Claude | GPT |
| GPT | Gemini |
你是一名Java架构师。
请根据以下PRD、技术文档和代码进行Review。
重点检查:
1、是否满足需求
2、是否存在空指针
3、是否存在事务失效
4、是否存在并发问题
5、是否存在SQL性能问题
6、是否存在缓存击穿
7、是否存在缓存穿透
8、是否存在缓存雪崩
9、是否存在死锁
10、是否存在内存泄漏
11、是否存在安全漏洞
12、是否存在越权问题
13、是否存在重复提交问题
14、是否存在接口幂等问题
15、是否符合DDD思想
输出格式:
问题等级:P0/P1/P2
问题位置:
问题描述:
修改建议:
PRD:
{{PRD}}
技术文档:
{{技术文档}}
代码:
{{代码}}
Prompt5:自动生成测试
你是一名资深测试工程师。
根据以下接口文档生成:
1、JUnit测试
2、Postman测试用例
3、Curl命令
4、异常测试
5、边界值测试
6、并发测试
7、SQL注入测试
8、越权测试
9、重复提交测试
10、压力测试
输出:
# 测试场景
# 测试数据
# JUnit代码
# Curl命令
# Postman脚本
接口文档:
{{接口文档}}
高级版:业务逻辑约束 Prompt
对于已经具备 SpringBoot + MyBatis 项目经验的开发者,可以增加业务规则约束层。
实践中,业务规则往往直接决定 AI 生成代码的质量。
- 用户只能点赞一次。
- 点赞成功后写入 MySQL 并更新 Redis。
- 取消点赞时删除 MySQL 数据并删除 Redis 数据。
- Redis 操作失败允许重试。
- 保证最终一致性。
- 查询优先从 Redis 获取。
- 缓存失效时间为 24 小时。
- 数据库作为最终数据源。
- 所有接口必须登录后访问。
- 所有操作必须记录日志。
严格按照上述业务规则生成代码。
影响代码生成质量的关键因素
| 环节 | 作用 |
|---|---|
| PRD | 决定功能范围 |
| 技术文档 | 决定系统架构 |
| 业务规则 | 决定代码质量 |
| 代码 Review | 发现潜在问题 |
| 自动测试 | 验证最终交付质量 |
很多人直接让 AI 根据 PRD 编写代码,生成质量往往只有基础可用水平。
而采用以下流程:
PRD
↓
技术文档
↓
业务规则补充
↓
代码生成
↓
交叉 Review
↓
自动测试
生成质量通常能够达到 85%~95%,已经接近初中级开发人员的实际交付水平。
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