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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。

🪜 5 个步骤 🛠️ 5 款工具 ⏱️ 5-7 天 🎯 进阶 🕒 更新于 2026-06-13

🛠️ 涉及工具清单

📋 完整步骤

  1. 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. 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: Cursor
    💡 Cursor 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. 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. 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. 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

工作内容AI 占比
Day 1PRD + 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 6PR review + 重构~60%
Day 7部署 + 文档 + 上线~80%

关键经验

  1. 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。
  2. 每天结束跑一次 Claude Code review——比积累一周再回头改要省力。
  3. 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。