第一阶段：认知与工作流

第 5 篇：一套标准 AI 开发工作流：从一句想法到可运行产品

AI 编程不能只靠一句“帮我做一下”。

更稳定的方式是走一套流程：想法、澄清、拆解、执行、验证、复盘。

你不需要先懂什么

你不需要会写完整项目。

本文只讲开发流程，让你知道每一步该产出什么。

为什么需要流程

很多人用 AI 编程时，一开始很兴奋。

AI 写得快，回答也自信。

但做着做着，项目开始混乱：功能不是自己想要的，代码改了太多，报错不知道从哪里来。

这通常不是 AI 完全不行，而是流程太随意。

（配图说明：一张“AI 开发闭环图”。节点为“想法、需求澄清、任务拆解、Codex 指令、实现、验证、复盘”，验证失败时回到修复。）

每一步的产物

步骤	要做什么	产物
想法	说出想做什么	一句话想法
澄清	明确用户和场景	需求说明
拆解	拆成小任务	任务列表
指令	写给 Codex 的任务	Codex 任务单
实现	让 Codex 修改项目	代码变更
验证	运行和检查	通过或失败结果
复盘	总结下次怎么改	经验清单

用待办工具走一遍

一句想法：

我想做一个个人待办工具。

需求澄清：

给个人用户记录每天要完成的任务。

任务拆解：

1. 新增任务
2. 标记完成
3. 删除任务
4. 本地保存

Codex 指令：

请实现个人待办工具的新增、完成、删除和本地保存功能。
暂时不做登录、提醒和团队协作。

验证：

打开页面后可以新增任务，点击后可以标记完成，删除后任务消失，刷新后任务仍保留。

这就是一条完整的 AI 开发链路。

读完就做

拿自己的一个想法，填写下面这张表：

步骤	我的内容
一句话想法
目标用户
第一版功能
暂时不做
验收标准

本文小结

• AI 编程需要流程，不只是对话。
• 每一步都应该有明确产物。
• DeepSeek 适合前期澄清和拆解。
• Codex 适合进入项目执行和验证。

下一篇，我们讲初学者最容易踩的坑。