方案 G：AI 编程工作流（需求到交付）

Claude / ChatGPT

先定选型与架构（语言/框架/数据结构/接口），让模型给出方案对比与理由。方案定了再写码，避免写一半推倒重来。

💡让模型列出「最简单能跑通的最小方案」，先 MVP 再扩展，比一上来就全量设计稳。

Cursor / Claude Code

初始化项目、目录结构、依赖与基础配置，先让代码能跑起来。用 Agent 脚手架或模板减少手工劳动。

💡先 git init 并频繁小步提交，任何改动都能回滚。

Cursor / Claude Code / Copilot

一小步一小步实现：一个功能/一个模块完成后立即验证。用编程 Agent（Claude Code/Cursor Composer）自主改代码跑命令，出问题能定位到具体一步。

💡每完成一个可验证的单元就提交一次；一次让 AI 生成整个大功能是最容易埋大 bug 的做法。

测试框架 + AI 辅助

为关键逻辑写单测，手动验证边界与异常路径；出错时把错误日志喂给模型分析。让 AI 补测试、跑测试、修回归。

💡把「如何复现」写清楚再问模型，修复命中率更高；边界值（空、超长、非法输入）单独测。

Code Review / 审查 Agent

自查 diff + 让 AI 做一遍安全/正确性/性能审查，修掉发现的问题，写清 PR 描述（改了什么、为什么、怎么测）。

💡PR 描述里附上测试结果与复现步骤，评审通过率更高，回滚也容易。