以下是一套专为开发者设计的 「AI 编程工作流模板」 ，适用于个人开发、团队协作或企业级项目。该工作流融合了 需求理解 → 代码生成 → 安全审查 → 文档输出 → 持续优化 全流程，并提供实用的 Prompt 示例库，支持 GitHub Copilot、通义灵码、DeepSeek Coder、百度 Comate 等主流 AI 工具。

🧩 一、AI 编程五步工作法（5A Workflow）

✅ 目标：提升效率 3--5 倍，减少重复劳动，确保代码质量与可维护性。

📌 二、详细步骤说明 + Prompt 模板

第一步：Analyze ------ 需求分析（让AI帮你理清任务）

场景：

你收到一个模糊需求："做个用户登录接口"，但不清楚细节。

✅ 使用方式：

将原始需求输入 AI，让它反问关键问题，明确边界。

💬 Prompt 示例：

复制代码

我现在要实现一个"用户登录功能"，请以资深后端工程师的身份向我提出至少8个关键问题，帮助我明确需求范围，例如：是否需要验证码？是否支持第三方登录？密码加密方式？Token 过期时间？错误重试机制？

🔁 输出示例：

是否需要记住登录状态？
登录失败是否锁定账户？
是否记录登录日志？
是否对接单点登录（SSO）系统？

✅ 结果：获得一份清晰的需求清单，避免后期返工。

第二步：Architect ------ 架构设计（生成技术方案）

场景：

已确认需求，需设计数据库表结构和 API 接口。

💬 Prompt 示例（Python + Django）：

复制代码

基于以下需求，请为我设计一个完整的用户登录模块技术方案：

- 支持手机号/邮箱登录
- 使用 JWT Token 认证
- 密码采用 PBKDF2 加密
- 登录失败 5 次后锁定 15 分钟
- 记录登录日志（IP、时间、成功与否）

要求输出：
1. 数据库模型（Django models.py）
2. RESTful API 接口列表（URL、方法、参数、返回值）
3. 核心逻辑流程图（可用文字描述）
4. 所需依赖包建议

✅ 适用工具：通义灵码 / DeepSeek Coder / Copilot Chat

第三步：Auto-code ------ 自动编码（注释驱动开发）

方法：用中文注释写逻辑，让AI生成代码

💬 Prompt + 注释示例（Python）：

"""

函数名称：authenticate_user

功能描述：验证用户登录信息，包含账号存在性检查、密码比对、失败次数限制

输入参数：

username: str（手机号或邮箱）

password: str

返回值：

success: bool

message: str

token: str or None

异常处理：抛出 ValueError 或 CustomAuthException

"""

# ← 此时触发 AI 补全（如通义灵码按 Ctrl+\）

✅ 预期效果：AI 自动生成完整函数体，包含加密验证、缓存判断、异常处理等。

高级技巧：块级提示（Block Prompt）

"""

请你生成一个 Flask 路由，实现用户登录：

URL: /api/v1/auth/login
方法: POST
参数: JSON 格式 { "username": "...", "password": "..." }
功能: 调用 authenticate_user 函数，生成 JWT Token 并设置 Cookie
返回: 成功返回 { "code": 0, "msg": "ok", "data": { "token": "..." } }

失败返回 { "code": 400, "msg": "用户名或密码错误" }

"""

@app.route('/api/v1/auth/login', methods=['POST'])

def login():

← AI 自动生成

第四步：Assure ------ 质量保障（代码审查 + 测试生成）

1. 代码解释（适合接手老项目）

复制代码

请逐行解释以下 Python 函数的作用，并指出是否存在潜在安全风险或性能问题：
[粘贴代码]

2. 单元测试自动生成

复制代码

请为以下函数生成 pytest 单元测试用例，覆盖正常情况、空输入、错误密码、账户锁定等场景：
[粘贴 authenticate_user 函数]

3. 安全漏洞扫描提示

复制代码

请从 OWASP Top 10 角度分析这段登录代码是否存在安全风险，重点关注：SQL注入、暴力破解防护、Token泄露、日志敏感信息等问题。

✅ 推荐组合：

通义灵码：中文测试用例生成强
DeepSeek Coder：逻辑严谨，适合复杂场景
百度 Comate：内置百度安全规则库

第五步：Archive ------ 文档归档（自动生成文档）

1. 接口文档生成（Swagger/OpenAPI）

复制代码

请根据以下 Flask 路由生成 OpenAPI 3.0 格式的 YAML 描述，包含路径、参数、响应示例：
[粘贴路由代码]

2. 内部技术文档

复制代码

请为这个用户认证模块编写一份内部开发文档，包括：
- 模块职责
- 核心类与函数说明
- 错误码对照表
- 部署注意事项
- 常见问题 FAQ

3. 给产品经理看的摘要

复制代码

请用非技术人员能听懂的语言，向产品经理解释这个登录功能的技术实现要点，重点说明安全性、用户体验影响和后续扩展可能性。

✅ 价值：实现"代码即文档"，降低沟通成本。

🛠️ 三、推荐工具链配置（按使用场景）

场景	推荐工具	配置建议
个人开发 / 快速原型	通义灵码 + VS Code	安装插件，启用"注释生成代码"
企业级开发 / 国产化	DeepSeek Coder API + 自研IDE	私有部署模型，接入内部GitLab
鸿蒙/嵌入式开发	华为 CodeArts Snap	结合 DevEco Studio 使用
Web 前端项目	GitHub Copilot + JetBrains	利用其强大的 React/Vue 补全能力
数据科学/脚本开发	DeepSeek Coder + Jupyter	支持长上下文，适合数据分析

📂 四、AI 编程工作流模板（可复制结构）

AI 编程任务卡：用户登录模块开发

1. 需求确认

$x\] 已通过 AI 明确需求边界$

2. 技术方案

数据库模型：见 models.py
API 设计：见 api_design.yaml
安全策略：JWT + PBKDF2 + 登录限流

3. 代码实现

主要文件：
auth/views.py
auth/models.py
utils/security.py
AI生成比例：约70%
人工优化点：异常处理细化

4. 测试验证

$\] 单元测试覆盖率 ≥80%$
$\] 性能压测通过（1000并发）$
$\] OpenAPI 接口文档$
$\] 部署指南$
使用模型：DeepSeek-Coder-33B
提示词模板：见 prompts/login_v1.txt
人工审核人：张伟

✅ 可导入 Notion / 飞书多维表格 / Confluence 管理

🎯 五、效率提升建议

技巧	效果
建立私有 Prompt 库	复用高频指令，提升一致性
开启"对话模式"而非仅补全	更深入交互，解决复杂问题
每次生成后手动微调并反馈	训练自己的"虚拟队友"风格
定期回顾 AI 生成代码质量	形成团队最佳实践

✅ 六、总结：AI 编程新范式

不再是"人写代码"，而是：

"人定义意图 → AI 实现细节 → 人审核决策"

这套工作流的核心价值在于：

⏱️ 减少机械性编码时间 60%+
📚 提升新人上手速度
🔐 增强代码规范与安全性
📄 实现知识沉淀自动化

[人工智能-大模型-21]：“AI 编程工作流”模板（含 prompt 示例）

🧩 一、AI 编程五步工作法（5A Workflow）

📌 二、详细步骤说明 + Prompt 模板

第一步：Analyze ------ 需求分析（让AI帮你理清任务）

场景：

✅ 使用方式：

💬 Prompt 示例：

第二步：Architect ------ 架构设计（生成技术方案）

场景：

💬 Prompt 示例（Python + Django）：

第三步：Auto-code ------ 自动编码（注释驱动开发）

方法：用中文注释写逻辑，让AI生成代码

💬 Prompt + 注释示例（Python）：

高级技巧：块级提示（Block Prompt）

← AI 自动生成

第四步：Assure ------ 质量保障（代码审查 + 测试生成）

1. 代码解释（适合接手老项目）

2. 单元测试自动生成

3. 安全漏洞扫描提示

第五步：Archive ------ 文档归档（自动生成文档）

1. 接口文档生成（Swagger/OpenAPI）

2. 内部技术文档

3. 给产品经理看的摘要

🛠️ 三、推荐工具链配置（按使用场景）

📂 四、AI 编程工作流模板（可复制结构）

AI 编程任务卡：用户登录模块开发

1. 需求确认

2. 技术方案

3. 代码实现

4. 测试验证

🎯 五、效率提升建议

✅ 六、总结：AI 编程新范式