Task03 动手做出原型
- CLI AI
- 多页面应用
- 美化完善
一、CLI AI 编程工具
好处：更长的工作时间和上下文窗口、响应速度更快、更聪明稳定
推荐工具：
Codex 使用 GPT-5，在整体能力上更强；
Claude Code 通过 GLM 4.6 转发 API，整体体验接近 Claude 4，但价格更便宜。（由于直接使用官方 Claude Code 的成本往往非常高（如下图所示），我们会转而使用兼容 Claude Code 协议、但基于其他大模型的 API 平台。）
需求文档：抽象idea的具体执行文档。可以自己想也可以ai辅助扩充。之后每次让 AI 写项目时，只需要让它“参考这份文档”，而不是每次都重打一遍长提示。也可以在迭代中不断完善这份文档，让后续项目直接受益。
二、搭建原型
需求分析-->单页验证-->多页面扩展-->迭代美化
先问问题：调查业务实际需求
找到痛点
收敛范围：不是功能越全越好，先解决主要矛盾
技巧：
- 写提示词的提示词——当你只有大白话的、初步的想法时，先用AI帮你补充验证想要的实现细节，生成给CLI AI工具的提示词，在你确认修改后交给CLI AI去生成代码。
- 点滴积累知识——不需要一次性全部搞懂AI的操作（比如debug）。可以每次只关注一两个点，久而久之，你会逐渐看懂越来越多代码，就像积累英语词汇一样。
- 测试数据——在测试全流程的时候，可以让 AI 生成成套的测试数据，并在界面上搭建便于测试的快速数据入口，方便我们测试功能都能正常跑通。比如在测试环境中让ai搞一个测试入口，把ai给的一套数据直接粘贴进去，就能看到流程的输出是否合理。