AI编码不是梦：手把手教你指挥Agent开发需求

主要观点总结

本文主要介绍了AI在实践应用中的情况，包括实操、设计思考、实践案例和感想展望。文章还详细说明了AI在需求编码中的实践流程，包括接口定义、接口文档、建表schema、持久化层、业务逻辑层、接口实现等步骤。最后，文章探讨了AI在实际应用中的问题和挑战，并给出了解决方案和未来规划。

关键观点总结

关键观点1: AI在需求编码中的实践流程

AI在需求编码中的实践流程包括接口定义、接口文档、建表schema、持久化层、业务逻辑层、接口实现等步骤。

关键观点2: AI在实际应用中的问题和挑战

AI在实际应用中面临的问题包括大模型天然具有幻觉、业务需求和系统行为的确定性需求、与现有系统的兼容性和复用性需求等。

关键观点3: 解决方案和未来规划

解决方案包括通过技术方案模版将业务需求的不确定性转变为实现方案的确定性、通过系统工程结构确定最大提效粒度，以及通过Prompt分层结构化扩展和架构规范融入来沉淀复用。未来规划包括探索更高阶的AI辅助、自动化程度提升和增改场景探索。