一人AI自动化开发体系（Cursor 驱动）：从需求到上线的全流程闭环与实战清单

一人AI自动化开发体系（Cursor 驱动版）：从需求到上线的全流程闭环

本文给出一套以 Cursor 为中枢、个人即可完成从「需求 → 架构 → 开发 → 测试 → 部署 → 迭代」的自驱动工程方法论与落地清单。核心思路：所有环节尽量通过 Cursor 的 Chat、Composer、Inline Edits、Agent 与 Git 集成来驱动，实现最小人力投入与最大化复用。

全流程地图（Cursor 视角）

阶段 1：需求输入与理解（Cursor Chat 汇总 PRD）
阶段 2：架构与技术栈生成（Composer 生成骨架）
阶段 3：模块化代码开发（Inline Edits/Agent）
阶段 4：本地测试与自动调试（Run/Chat 修复循环）
阶段 5：自动部署与持续集成（GitHub Actions + AI Review）
阶段 6：运行监控与 AI 优化循环（日志→洞察→新 PRD）

阶段 1｜需求输入与理解（Cursor 汇总 PRD）

工具：Cursor Chat、Notion/飞书（粘贴素材）
操作（在 Chat 中完成）
- 粘贴用户语音转写/文字/竞品截图要点
- 让 Chat 用结构化模板生成 PRD
输出
- 《项目需求说明书》（PRD）
- 用户旅程 + 模块分解（用于后续文件生成）
Chat 模板（在 Cursor Chat 粘贴）：

你是资深产品经理。将以下信息汇总为结构化 PRD：
1. 目标用户/场景；2) 功能列表（MVP/扩展）；3) 数据模型（实体/字段/约束）；
2. 接口草图（请求/响应/错误码）；5) 用户旅程（关键路径）；
3. 非功能（性能/合规/监控）；7) 风险与边界；8) MVP 范围与不做清单。
  素材如下：
  [粘贴原始需求]
通过标准
- 每个功能能映射到数据实体与接口
- 明确 MVP 范围与"不做清单"

阶段 2｜架构与技术栈生成（Cursor Composer 直出骨架）

工具：Cursor Composer、Chat、Inline Edits
操作
- 将 PRD 交给 Composer，生成技术栈选择、目录结构、依赖、Dockerfile、.env.example、基础路由
- 使用 Inline Edits 写入到对应文件
输出
- 《项目架构蓝图》（数据流/模块/部署拓扑）
- 可启动的项目骨架（含 Dockerfile）
Composer 模板：

基于以下 PRD，生成最小可行架构与项目骨架：
- 选型：Next.js + FastAPI + PostgreSQL（如有更优，请说明取舍）
- 生成内容：目录结构、依赖清单（含版本）、基础路由/控制器、ORM 初始化、
  Dockerfile（前/后端）、docker-compose.dev.yml、.env.example、README 启动说明。
  要求：所有文件以可直接粘贴的形式输出；命令保持最小化。
  PRD：
  [粘贴 PRD]
通过标准
- 本地一条命令启动（Makefile/NPM Scripts/compose 二选一）
- Git 初始化与基础 CI 占位（.github/workflows/ci.yml）

阶段 3｜模块化代码开发（Cursor 生成与对齐契约）

工具：Cursor Chat、Inline Edits、Agent（对话式批量实现）
操作
- 按功能拆分开发；每个功能点用同一模板生成后端接口、ORM、前端组件与测试
- 前后端契约由 Cursor 校对与修复（让 Chat 对比文件差异）
输出
- 通过单测的模块代码
- AutoDoc.md（由 Chat/Agent 汇总生成）
功能实现模板（对某模块在 Chat 发起）：

角色：资深全栈。实现功能【名称】。
输入契约：[请求字段/类型/校验]；输出契约：[响应/错误码]
请生成：
1. FastAPI 接口（含 Pydantic 校验、错误处理、结构化日志）
2. SQLAlchemy ORM 与 Alembic 迁移
3. Next.js 页面/组件与调用示例（TypeScript）
4. pytest/Playwright 最小单测/冒烟
5. 更新 AutoDoc.md（接口说明/示例）
  请严格对齐契约并避免类型漂移。
契约对齐检查（让 Chat对比）：

对比后端接口响应与前端类型定义，列出不一致点并给出修复方案，直接输出可粘贴的编辑内容。
引用文件：@backend/app/... @frontend/...（用 @file 附带引用）

阶段 4｜本地测试与自动调试（Cursor Run 循环修复）

工具：Cursor Run/终端、Chat
操作
- 运行测试，粘贴报错堆栈到 Chat，请其"只改需要改的最小差异"
- 依赖/类型/路由错误让 Chat 生成精确编辑
输出
- 测试报告（通过率/覆盖率/性能）
- 修复后的最小差异编辑内容
生成测试模板：

基于以下接口/组件代码，生成 pytest 与最小 E2E 冒烟：
- 覆盖正常/异常/边界；
- 用 fixtures/工厂法构造测试数据；
- 覆盖率后台 >= 70%；
- Playwright 覆盖登录→核心流程→退出。
修复循环提示语：

这是运行日志与失败测试堆栈。请输出"最小编辑集合"：修改哪些文件、插入/替换的确切代码块，并说明原因简述（<=3句）。禁止大改动。
日志：
[粘贴失败堆栈]

阶段 5｜自动部署与持续集成（Cursor 驱动 PR/CI）

工具：GitHub、Actions、Docker、Vercel/Render，Cursor Git 面板 + Chat
操作
- 让 Chat 生成 CI 配置（构建、测试、预览、生产）
- 提交 PR，使用 Chat 审查差异、识别风险、给出建议编辑
- 首次部署失败时，粘贴 Actions 日志给 Chat 生成修复编辑
输出
- 可区分 dev/prod 的配置
- 《部署状态报告》（版本、变更、回滚点）
CI 生成模板：

为本仓库生成 GitHub Actions 工作流：
- 触发：PR/Push 到 dev/main
- 步骤：依赖缓存 → 构建 → 测试 → 预览部署（dev）→ 合并后生产部署（main）
- 产物：构建缓存、镜像、测试报告（上传为 Artifact）
- 失败：解析日志并注入注释到 PR
  请输出 .github/workflows/ci.yml 完整文件。

阶段 6｜运行监控与 AI 优化循环（Cursor 驱动洞察→新 PRD）

工具：OpenTelemetry、LangSmith/自建反馈接口，Cursor Chat
操作
- 收集埋点/日志/错误率，定期将摘要喂给 Chat
- 让 Chat 量化影响、排序优先级、生成下一轮 PRD
输出
- 优化清单 + 优先级评分
- 新一轮《需求说明书》（驱动下次开发）
数据→改进模板：

基于以下运行数据（埋点/日志/用户反馈）：
1. 识别性能/稳定性/体验问题；2) 量化影响；
2. 生成迭代建议（收益/成本/风险评分）；
3. 产出下一轮 MVP 级 PRD（结构化）。
  数据：
  [粘贴数据摘要]

最小落地骨架（建议）

复制代码

.
├─ backend/                  # FastAPI
├─ frontend/                 # Next.js
├─ tests/                    # pytest/Playwright
├─ infra/                    # Dockerfile(s)/compose
├─ .github/workflows/ci.yml  # CI
├─ AutoDoc.md                # Cursor 汇总生成文档
└─ README.md                 # 一键启动说明

KPI 把关
- 单测覆盖率 ≥ 70%，关键路径 E2E 必有
- 提交→上线 ≤ 15 分钟，可回滚
- 监控指标：P95 延迟、错误率、核心转化漏斗
常见坑与对策
- 契约漂移：PR 强制契约检查（让 Chat 对比后端响应与 TS 类型）
- 环境变量混乱：统一 .env.example 与密钥托管
- "能跑就行"合入：在 PR 前用 Chat 自动补最小单测

一句话总结

把 Cursor 当作"AI 协作中枢"：PRD 汇总、骨架生成、模块开发、测试修复、部署运维与优化闭环，全部通过 Chat/Composer/Inline Edits/Agent 驱动，把人从重复劳动中解放出来，专注关键决策与质量红线。

想法

征集生活中的出现问题的痛点进行练习