周二上午十点，茶水间。 后端阿强端着一次性杯子，冲我晃了晃手机：“昨晚让AI帮我补个分页，它把我整条 SQL 重写了。” 我还没来得及笑，前端小鹿补刀：“我让它加个搜索框，它给了我一个购物车。” 三个人同时叹了口气。
| 痛点 | 现场原话 |
|---|---|
| 对话失控 | “需求越聊越大，Cursor 历史记录 136 条，找不到北。” |
| 需求说不清 | “AI 把弹窗写对了，可交互逻辑一句没提。”，忘了生成关联文件。 |
| 千人千面 | “每人/每次写的 Prompt生成效果都不一样，撞大运。” |
引言
随着AI编程工具的普及，如何在团队中高效落地AI辅助开发流程，成为提升研发效能的关键。本文基于团队实战经验，分享一套从需求分析、设计文档生成、规则制定到代码自动生成的完整AI研发范式落地路径，旨在为团队提供可复用的协作模式与工具链集成方法。
一、协作模式与角色定义
在我们团队中，两人分别承担以下角色：
| 角色 | 职责 |
|---|---|
| 1号位（技术负责人） | 负责需求理解、概要设计、项目构建、Rule体系设计、全局质量把控 |
| 2号位（开发工程师） | 负责详细设计、子任务拆解、AI出码、单元测试 |
协作的关键在于职责清晰、信息同步高效，避免重复劳动与理解偏差。
二、研发流程概述
我们将AI辅助开发流程分为四个阶段：
- 阶段一：概要设计与项目构建（1号位负责）
- 阶段二：Rule体系设计（1号位负责）
- 阶段三：详细设计与任务拆解（2号位负责）
- 阶段四：自动化出码与测试（2号位执行，1号位Review）
三、阶段一：概要设计与项目构建
1. 输入材料
- 需求文档
- 现有代码库（若有）
2. 输出产物
- 概要设计文档（面向AI）
- 初始化项目结构（Git仓库 + 基础框架）
3. 关键动作
- 1号位基于需求与代码，撰写结构化概要设计，明确业务边界、数据模型、接口定义等；
- 使用AI辅助生成项目骨架代码，确保技术栈一致性与基础配置就绪。
四、阶段二：Rule体系设计
1. Rule文件结构
我们采用三层Rule设计，确保AI生成代码的准确性与一致性：
| Rule类型 | 作用 | 示例 |
|---|---|---|
basic/.*md |
必调规则，基础代码规范 | 编码风格、日志、异常处理 |
modules/*.md |
模块级规则，按功能或技术域划分 |
api.md, utils.md
|
workflow/*.md |
流程级规则，如CR、上线、测试等 |
cr.md, release.md
|
master.md |
总控文件，通过关键字命中其他 rule 文件，始终生效 | 统一入口 |
2. 设计原则
- 规则尽量具体，避免模糊表述；
- 每个Rule文件具备明确的作用域与触发条件；
- 通过
master.md统一管理。
要点：在生成代码的后，检查rule规则使用情况，边开发边更新 rule 规则，为团队打下一套优秀的rule文件
五、阶段三：详细设计与任务拆解
1. 输入
- 概要设计文档
- 需求文档
- 现有代码（若为重构）
2. 输出
- 详细设计文档（由AI生成，经人工Review）
- 子任务拆分清单（使用自动化拆解模板）
文章底部会提到使用方法
3. 关键动作
- 2号位基于概要设计，使用AI生成详细设计（类、方法、流程等）；
- 使用自动拆解子任务模板，将详细设计拆分为1到3个代码生成任务，每个任务代码量控制在10到100行；
- 每个子任务明确：
- 任务名称
- 输入输出
- 验收标准
- 涉及文件清单
为什么会有**自动拆解子任务模板**，1、因为如果整个详细设计文档丢给AI，无法一次生成所有的业务功能，所以要拆成多个子任务执行。2、人为的拆分子任务，无法按清晰的任务边界拆分。3、prompt太难写了，复杂业务场景下的Prompt设计仍需人员经验积累。
六、阶段四：自动化出码与测试
1. 流程步骤
- 2号位编写自动拆解子任务模板，使用AI生成代码；
- 通过多轮子任务review确认，保证单次执行的完成率；
- 生成后立即进行本地验证与单元测试；
- 提交PR，1号位进行代码Review；
2. 注意事项
- 每次生成后必须检查代码是否严格在任务范围内；
- 单元测试需与代码同步生成，确保覆盖率；
- 每日进行代码集成，避免后期冲突。
七、落地效果与未来规划
成效
- 人效提升约40%，尤其在重复性高、模式固定的代码生成中表现突出；
- 设计文档与代码一致性显著提高；
- 为项目建设丰富的文档，避免看代码梳理业务，有文档、一看就懂。
八、自动化子任务拆分
使用方法：
截屏2025-08-28 23.10.19.png
对，你没看错，就这么简单，自动拆分成子任务，自动生成子任务的 prompt下面是"自动化子任务拆分.md"内容，后端也可以让 AI 按下述内容生成一份，其中规则和限制等都可以根据自己业务微调。
# 前端自动化子任务拆分与Prompt生成模板
## 初始化指令
请根据提供的详细设计文档，按照以下流程执行：
1. 将页面拆分成边界清晰的子任务，数量控制在1-3个，避免过度拆分：（重要！必须严格遵循）
- 优先按功能模块拆分（如页面和组件）
- 每个子任务生成的代码控制在10-100行范围内
- 拆分原则：任务边界清晰、符合直观认知、便于并行开发和测试
2. 输出todolist，每个子任务用一句话描述
3. **严格按照以下交互式流程执行**：
- 在任务拆分后，首先分析项目中所有相关的文件和依赖关系
- 输出第一个待执行子任务的详细描述（包含任务名称、输入、输出、验收标准、涉及文件）
- 询问用户是否确认执行该子任务
- 用户确认后，生成该子任务的代码
- **检查是否严格按照任务要求完成，没有超出任务范围**
- 询问用户是否继续执行下一项子任务
- 如果用户确认，继续下一个子任务，重复上述流程直到所有子任务执行完毕
4. 所有任务完成后，进行代码review
## 范围限制原则
在执行任务拆分时，必须严格遵守以下范围限制：
1. **仅基于提供的文档**：
- 只能参考用户明确提供的设计文档
- 不得假设或引入其他未提及的文档
- 所有任务拆分和代码生成都必须基于现有文档内容
2. **严格限定文件范围**：
- 每个子任务必须明确列出涉及的文件
- 不得超出用户指定的文件范围进行操作
- 未提及的文件不得在任务中涉及
3. **范围确认**：
- 在开始执行前，确认用户提供的文档范围
- 明确哪些文档可以参考，哪些不可以
- 严格按照用户指定的范围执行任务
## 子任务拆分与Prompt生成规则
### 子任务拆分规则
- 每个子任务必须有明确的边界，避免任务之间内容重叠
- 子任务之间应该有合理的依赖关系
- 每个子任务应该包含：
- 任务名称
- 输入（需要参考的设计文档部分）
- 输出（需要生成的文件或代码）
- 验收标准
- 本次任务涉及文件（列出所有需要创建或修改的文件，包括直接和间接涉及的文件）
- 控制子任务数量在1-3个之间，避免过度拆分（重要！必须严格遵循）
- 每个子任务生成的代码应控制在10-100行范围内，确保任务粒度适中（重要！必须严格遵循）
### 子任务执行流程（重要！必须严格遵循）
1. 向用户展示子任务详细信息，包括完整的涉及文件列表
2. 等待用户确认后再执行代码生成
3. **执行完成后检查是否严格按照任务要求完成，没有超出任务范围**
4. 执行完成后询问是否继续下一个子任务
5. 重复上述步骤直到所有任务完成
### Prompt生成规则
每个子任务的prompt应包含：
- 任务名称
- 输入（设计文档相关部分）
- 输出要求（需要生成的文件或代码）
- 验收标准
### 代码Review规则
- 检查所有生成的代码是否完整实现了详细设计文档中的功能
- 检查各子任务之间的集成是否正确
- 检查是否有遗漏的功能点
- 检查并输出本次所有任务命中了哪些rule文件，如：modules/pages.md（重要！必须严格遵循）
- 提供改进建议（如果有）
## 子任务描述模板（重要！必须使用此模板）
### 子任务 N: 任务名称
- **任务描述**: 简要描述该子任务要完成的内容
- **输入**: 明确列出该任务需要参考的设计文档、规范或现有代码
- **输出**: 明确列出该任务需要生成或修改的文件及内容
- **验收标准**: 明确列出判断该任务是否完成的标准
- **涉及文件**: 明确列出该任务涉及的所有文件，包括：
- 主要修改的文件
- 需要添加接口或功能的依赖文件
- 需要更新的配置文件
- 其他相关文件
**注意**: 每个子任务必须严格限定在指定的文件范围内，不得超出涉及文件的范围进行修改。每个子任务的代码量应控制在10-100行之间。
结语
AI编程不是替代开发者，而是赋能开发者。通过结构化的流程设计、清晰的职责划分与持续的规则迭代，使得团队能高效落地AI编程范式，实现“人机协作”的最优解。
