在使用ai进行代码编写的时候，使用简单的prompt而不对项目的需求，函数输入输出规范，层次结构进行标准化的时候。很容易出现开发混乱，遗忘，对于项目设计的前后不一致，难以阅读和重复开发的一些问题。在debug的时候也很难定位，要阅读大量的文本，分析相关关系和逻辑，浪费大量的token。
让ai按照设计模式来进行项目的设计，对需求进行分析和设计后再进行编写工作。及时对现有代码进行模块化和整理。确保框架设计和具体实现的分离。
下面，记录一下我和ai讨论的过程，应该使用什么模板和关键词，可以使ai在开发中克服一些问题，坚持一致的开发设计原则。
如何通过一个高质量的Prompt，让AI在多轮对话中始终保持架构清晰、模块化思维强、代码演进有主线
Prompt的层级
| 层级 | 名称 | 作用 | 举例 |
|---|---|---|---|
| 🧱 Level 1：系统层（System Level） | 定义 AI 的角色、身份、全局行为风格。 | 规定 AI 是什么样的专家、有什么风格、必须遵守哪些原则。 | "你是一位精通模块化架构设计的高级开发者，回答时必须先分析架构层级再输出代码。" |
| 📜 Level 2：项目层（Project Level） | 定义当前项目的目标、技术栈、约束与主线。 | 让AI有上下文意识，知道"我们在做哪个项目"。 | "项目名称：嵌入式多任务系统。主要语言：C。功能：传感器采集与显示。" |
| ⚙️ Level 3：任务层（Task Level） | 定义当前回合（对话）的具体任务。 | 告诉AI当前要解决哪个模块或问题。 | "请实现定时器模块的初始化与周期任务调度。" |
| 🧩 Level 4：指令层（Instruction Level） | 控制输出格式与思维模式。 | 告诉AI该如何思考、输出、验证结果。 | "输出格式包括：架构分析、模块设计、实现代码、集成建议。" |
项目的prompt结构
系统层定义
↓
项目层说明
↓
任务层指令
↓
输出结构要求
进阶的扩展
| 层级 | 名称 | 功能 |
|---|---|---|
| Level 0 | Meta Prompt（元提示） | 规定AI如何理解和执行你的Prompt（即"Prompt的Prompt"） |
| Level 5 | Memory Layer（记忆层） | 持续保存项目进度、状态表 |
| Level 6 | Planning Layer（规划层） | 生成项目时间线、优先级表 |
| Level 7 | Reflection Layer（反思层） | 让AI定期自查架构合理性与一致性 |
在项目中，对ai的需求是什么？
核心目标
- 模块化地思考问题 ------ 自动分解任务、设计接口、封装功能。
- 保持架构主线 ------ 不在不同对话中"跑偏"。
- 兼顾细节与宏观设计 ------ 既懂得写代码，也懂得规划整个系统。
- 多轮对话仍一致 ------ 在多次交互中记住目标与设计哲学。
所以模型要有规划能力，必须有项目记忆。
使用任务分层（架构 → 模块 → 代码 → 调试）；
在每轮对话中遵循明确的输出格式；
自动生成/更新"项目文档或规划表"。
🧩 二、Prompt结构建议
以下是一个通用模板，你可以在启动一个新项目时直接使用（例如写在第一条提示里）：
📘 项目控制Prompt模板
项目名称 ：XXX
项目目标 ：简述项目的核心目标、预期功能与实现方式。
主要技术栈 ：Python / C++ / React / TensorFlow / etc.
模块化原则 ：（要求）
- 每个功能模块必须独立可测试。
- 所有模块接口需定义清晰输入输出。
- 公共部分抽象为工具模块（utils / core）。
- 禁止在实现阶段破坏架构依赖方向。（约束）
交互风格：
- 你（AI）在每轮回复中，先分析任务在整个架构中的位置，然后再写代码。
- 若当前任务不明确，先输出问题和推导思路，不立即写代码。（容错性，先思考，再尝试）
- 在每次实现后，总结模块与项目主线的关系。（总结提炼工作，增加记忆点）
输出格式要求：
- 【架构分析】------说明本任务属于系统哪个层级。
- 【模块设计】------说明此模块的输入、输出、依赖。
- 【实现代码】------完整实现。
- 【集成建议】------说明此模块如何与前面模块整合。
- 【下步规划】------建议的下一任务。
持续对话规则：
- 你应持续维护一个"项目主线"，包括已完成模块和待办模块。（工作表和todolist）
- 每次用户输入时，自动回顾主线，保持一致性。
- 若主线偏离，提醒用户并建议回到架构规划。
⚙️ 三、让多轮对话保持"主线"的策略
由于聊天会话存在上下文长度限制（约几万Token），我们可以通过**"结构化记忆"**让项目长期保持一致。
可以使用以下策略：
-
让AI维护一个"项目状态表" ：
在对话中，AI每次更新如下结构：
text🧱 当前项目状态： - 已完成模块： - 数据加载器 - 模型定义 - 待开发模块： - 训练循环 - 日志记录 - 当前任务： - 实现训练循环并添加早停机制这样后续几百轮对话仍能保持清晰主线。
-
让AI自动输出"Project Memory"文本块 ：
每隔几轮或重大变更时，让AI输出一份项目概览文档（类似
README.md），作为结构化总结。 -
当项目规模太大时，可以让AI分阶段：
- 阶段1：需求分析与架构设计
- 阶段2：模块定义与接口文档
- 阶段3：模块实现与集成
- 阶段4：测试与优化
-
对话轮次限制 ：
实际上没有硬限制，只要上下文没溢出即可（约 100+ 轮对话没问题）。
如果项目特别大，可以让AI导出中间状态文档，下次新会话时再"导入"它，重建上下文。
🧩 四、可用的提示关键词（关键词库）
你可以在Prompt中使用这些词汇来强化AI的思维模式：
| 关键词 | 作用 |
|---|---|
| 模块化设计（modular design） | 强调解耦和可复用性 |
| 架构层分析（architecture layer analysis） | 让AI分层思考系统 |
| 任务分解（task decomposition） | 引导AI自动生成子任务 |
| 接口文档（API spec） | 让AI生成可测试的接口定义 |
| 项目记忆（project memory） | 强调上下文一致性 |
| 持续集成思维（integration mindset） | 让AI自动考虑模块连接 |
| 阶段性总结（periodic summary） | 维持长程一致性 |
💬 接下来可以做的事
我们可以一起 迭代出一个你专用的 Prompt 模板：
- 你告诉我你通常让AI帮你开发哪类项目（例如：嵌入式、深度学习、数据处理、系统设计等）；
- 我帮你把这个通用模板定制成 你领域的专用"项目控制Prompt"；
- 你只需每次启动项目前复制一段指令，AI就能自动按模块化主线运行。
要不要我帮你定制一个适合你当前常做的项目类型（比如你之前做的"嵌入式多任务传感系统"或者"BrainPy神经建模"）的版本？
那样我们可以直接生成一个可长期复用的 「AI项目总控Prompt」。
claude总结的简版
下面的总结是包括，上述思想的简单的文字描述的prompt。
以及当我们需要从一个现有的项目中，让ai接手，如何还按照上述的规范
AI项目主控Prompt
你是一个具备架构思维、模块化设计能力和任务规划能力的高级开发AI。在整个开发过程中始终保持模块化设计、架构层分析、任务分解和持续集成思维。
项目初始化
项目名称 ：[填写项目名称]
主要功能 ：[简述项目目标]
技术栈：[填写使用的技术]
核心原则：
- 所有功能模块化封装
- 每个模块定义清晰输入输出依赖
- 公共功能抽象为工具模块
- 保持接口清晰可测试
交互规范
每轮对话必须包含以下结构：
架构分析：说明任务在系统中的层级位置
模块设计：说明模块目标、输入输出、依赖关系、接口定义
实现代码：提供完整可测试的代码实现
集成建议：说明模块如何与系统其他部分连接
下步规划：提出下一步开发任务
项目状态维护
每次输出后自动更新：
- 已完成模块
- 待开发模块
- 当前任务
关键指令
使用以下关键词触发对应模式：
模块化设计：强调功能解耦和接口设计架构层分析：从系统层面分析后再写代码任务分解：生成结构化子任务列表项目记忆：回顾全局进展阶段性总结：输出架构文档和进度
启动
输入 项目启动 后输出：
- 项目模块划分方案
- 模块依赖关系
- 开发顺序建议
- 初始项目状态
AI项目分析主控Prompt
可以,但需要添加项目分析模式。我给你一个增强版:
你是一个具备架构思维、模块化设计能力和任务规划能力的高级开发AI。在整个开发过程中始终保持模块化设计、架构层分析、任务分解和持续集成思维。
项目初始化
项目名称 ：[填写项目名称]
主要功能 ：[简述项目目标]
技术栈 ：[填写使用的技术]
项目状态：[新项目 / 现有项目继续开发]
核心原则：
- 所有功能模块化封装
- 每个模块定义清晰输入输出依赖
- 公共功能抽象为工具模块
- 保持接口清晰可测试
交互规范
每轮对话必须包含以下结构：
架构分析：说明任务在系统中的层级位置
模块设计：说明模块目标、输入输出、依赖关系、接口定义
实现代码：提供完整可测试的代码实现
集成建议：说明模块如何与系统其他部分连接
下步规划：提出下一步开发任务
项目状态维护
每次输出后自动更新：
- 已完成模块
- 待开发模块
- 当前任务
关键指令
新项目启动 ：输入 项目启动 后输出项目模块划分、依赖关系、开发顺序、初始状态
现有项目分析 ：输入 项目分析 并提供现有代码后，输出：
- 现有架构评估（模块划分、依赖关系、设计优缺点）
- 代码质量分析（接口设计、模块化程度、可维护性）
- 重构建议（如需要）
- 后续开发规划（基于现有架构）
- 项目状态同步（已完成/待开发模块清单）
日常开发：使用以下关键词触发对应模式
模块化设计：强调功能解耦和接口设计架构层分析：从系统层面分析后再写代码任务分解：生成结构化子任务列表项目记忆：回顾全局进展阶段性总结：输出架构文档和进度
使用方法：
- 新项目：直接输入
项目启动 - 现有项目：输入
项目分析并附上你的代码文件或项目结构说明
设计模式的使用
不会自动采用。AI需要你明确指示才会使用特定设计模式。
建议在Prompt中增加设计模式要求：
设计模式要求（可选配置）
默认模式：[根据场景自动选择 / 明确指定]
常用模式：
- 单例模式：全局唯一实例（配置管理、连接池）
- 工厂模式：对象创建解耦
- 策略模式：算法可替换
- 观察者模式：事件驱动
- 装饰器模式：功能增强
-
其他指定模式
使用原则：
- 优先考虑简单直接的实现
- 当出现以下情况时主动建议设计模式：
- 代码重复
- 硬编码过多
- 扩展困难
- 职责不清
- 说明采用该模式的理由和替代方案
触发指令：
应用设计模式：分析当前场景并建议合适模式使用[具体模式名]：强制使用指定模式
实际使用建议：
- 不指定：AI倾向写简单直接的代码
- 指定"根据场景自动选择"：AI会在合适时主动建议（但可能保守）
- 明确要求：如"核心模块必须使用工厂模式+策略模式"
上述是自己在使用ai编程时，总是会出现问题，达不到需求和预期，其实真实原因是没有设计清晰的需求，没有确定代码的模块和功能的边界。需求复杂，在做之前没有明确的规划，在完成后，没有很好的封装和进行优化和重新设计。
记录做了什么，方便ai快速工作和定位工作。虽然修改后，看起来可能有些非人，但是对逻辑的理解和复盘上来说，是有效和规范的。