开发辅助流 ★ 精选
全栈 MVP 一周上线工作流
📌 适用场景:个人项目 / 副业 MVP
ChatGPT 出 PRD → Cursor 写代码 → GitHub Copilot 补全 → Claude Code 做 PR review → Vercel 部署。从想法到上线 5-7 天。
🛠️ 涉及工具清单
📋 完整步骤
- 1
需求与技术选型
用 ChatGPT 把模糊的产品想法压缩成一页 PRD(用户故事 + 核心功能列表 + 非目标),再让它推荐技术栈与一个最小数据库 schema。
使用工具: ChatGPT让它直接产出 mermaid ER 图,复制到 dbdiagram.io 可立刻可视化。 - 2
项目脚手架
在 Cursor 里用 "/init" 加上 PRD 全文,让它一次性生成项目骨架(路由、页面、API、数据库迁移),并跑通 Hello World。
使用工具: CursorCursor 的 Composer 模式比传统 Copilot Chat 更适合"一次创建 10 个文件"这种任务。 - 3
业务逻辑实现
进入正常开发循环:Cursor Tab 补全 + GitHub Copilot 提示,写完一个功能就跑测试。遇到大段重复代码用 Claude 单独生成。
Cursor 和 GitHub Copilot 同时开会有冲突;建议 Cursor 主用 Tab,Copilot 关 Tab、只留 Chat 当备用思路源。 - 4
PR 自审与重构
提交 PR 前用 Claude Code 跑一遍:让它审查改动、找潜在 bug、建议重构。Claude 4.5+ 在 SWE-Bench 上 80%+ 的成绩在这一步特别值钱。
使用工具: Claude Code把 git diff 的输出贴给它,比让它直接读仓库更聚焦。 - 5
部署与监控
Vercel/Cloudflare 一键部署后,用 ChatGPT 生成 README + 简单的 monitoring 脚本(uptime / error rate 通知)。
使用工具: ChatGPT让 ChatGPT 把 README 同时输出中英两版,便于发到 Product Hunt。
全栈 MVP 一周上线工作流
这条工作流适合有基础编码能力但时间稀缺的开发者:既不想纯 vibe coding 把代码写成屎山, 也不想从头手敲所有样板。它把 AI 用在最能放大产出的环节(脚手架、补全、审查), 关键决策仍然由人保留。
真实时间分配
| 天 | 工作内容 | AI 占比 |
|---|---|---|
| Day 1 | PRD + 技术选型 + 脚手架 | ~70% |
| Day 2-3 | 核心功能开发 | ~50% |
| Day 4-5 | 边缘 case + bug fix | ~30%(人脑为主) |
| Day 6 | PR review + 重构 | ~60% |
| Day 7 | 部署 + 文档 + 上线 | ~80% |
关键经验
- 不要让 AI 决定架构——架构错了后面 AI 帮你越快错得越离谱。先有 PRD 再让 AI 写代码。
- 每天结束跑一次 Claude Code review——比积累一周再回头改要省力。
- 测试也用 AI 生成——Cursor 的”Generate test for this function”覆盖率往往比手写还高。
替代方案
- 完全离线 / 国内:用 DeepSeek + CodeGeeX 替代 Claude 与 GitHub Copilot。
- 没有 Cursor 订阅:VS Code + GitHub Copilot + Claude 网页版三件套也跑得通,只是切换成本高一些。
注意事项
- 数据库迁移生成的 SQL 务必人工 review,AI 在外键和索引上还是会犯低级错。
- 上线前用 Claude 跑一遍安全清单(XSS / SQL 注入 / 鉴权),它比简单的 SAST 工具更全面。