- 帮助整理需求和边界
- 帮助生成结构化设计
- 帮助提升编码效率
- 帮助沉淀测试和发布文档
- 帮助减少跨角色协作的信息损耗
大家都用的什么 SKILL 怎么协作的能分享一下吗
这东西就那样，别指望太多。
小白问一下，大家说的AI原生开发是不是必须从零开始用AI生成所有代码？我不太确定具体怎么入手，有没有适合新人的入门路线推荐呀？
又来这种帖子了，满眼都是“帮助”，跟那些卖课的PPT话术一模一样。最后还不是得自己一行行改bug，信息损耗减少了吗？我看是增加了新的幻觉损耗吧。
我们团队目前是这么做的：需求阶段用Claude梳理用户故事和验收标准；设计阶段让GPT-4画架构草图；写代码主要靠Cursor的自动补全和解释；文档用AI总结提交记录和生成变更说明。每周会同步一次Prompt模板的更新。
马克一下，同问，最近也在琢磨这个。
关于帮助生成结构化设计这一点，你们具体是怎么操作的？是把自然语言需求直接扔给AI让它出模块设计图吗？还是已经有了初步设计，让AI帮忙完善和检查？另外，生成的设计图你们用哪个工具来呈现和保存，是Mermaid、PlantUML还是直接画在白板上拍照？我试过几次，发现AI给的类图经常遗漏一些关键的关系。
之前接了个急活儿，时间特别紧，我就尝试用AI原生思路走了一遍。从用AI整理混乱的客户邮件开始，到生成技术方案，再到写核心函数。最大的感受是，编码速度确实上来了，但debug和逻辑梳理花的时间一点没少，甚至更多，因为你要不断和AI对话、纠正它的理解偏差。不过沉淀文档这块是真好用，测试用例和API文档让AI基于代码生成，再润色一下，省了好多机械劳动。信息损耗嘛，感觉对独立开发者友好，在团队里如果大家用的工具和Prompt不一致，反而可能造成新混乱。
昨天刚看了个视频，说今年手机摄影又有大升级，夜景模式算法太强了，感觉跟AI开发也有点关系吧。技术发展真快。
你们这套Claude设计GPT画架构的分工挺细，文档环节稳不稳