我们作为开发者想一下整个开发节奏和流程梳理一下然后在看一下哪些步骤可以交给ai去做怎么交给ai去做需要在本地软件配置哪些内容1.整理这个需求所有的信息量聚合在一起对要写的代码产生需求端的理解梳理项目之前的代码习惯比方说权限配置的相关逻辑梳理架构啥的梳理日志2.想好代码里要做的事情1.写接口修改接口2.配置技术栈3.指挥ai做事1.写代码2.测试接口以及联调3.上传代码4.写开发文档ok那整个流程我们的ai-ide需要和什么平台打交道1.本地文件夹数据库2.接口测试使用powershell生成的crul3.github4.skill mcp链接wps需要相关的mcp1.数据库2.github3.wps4.linuxssh链接远程服务器开发节奏、AI介入点以及本地配置清单彻底梳理清楚形成一套可落地的 SOP。一、 整体开发节奏与流程4个阶段把传统的瀑布流拆解为“理解 - 设计 - 编码 - 验收”四个闭环阶段核心动作产出物Phase 1需求聚合与存量梳理拉取需求文档、读取现有代码权限配置、扫描项目架构、翻阅日志异常项目上下文报告(Context Report)Phase 2技术方案与任务拆解确定接口契约OpenAPI/Proto、调整技术栈版本、拆分颗粒度任务Todo List技术方案.md开发任务清单Phase 3AI 编码与自测生成/修改接口代码、编写单元测试、生成 PowerShell 测试脚本、本地跑通功能代码本地测试通过Phase 4交付与沉淀Commit 规范性提交、PR/MR 合并、生成变更日志、更新 WPS 开发文档可部署包文档更新二、 哪些步骤可以交给 AIAI 介入矩阵不是全部给 AI而是“AI 做骨架人做决策”。具体切分如下 坚决不让 AI 做人工掌控生产环境高危操作DROP TABLE/rm -rf、核心金额/权限计算逻辑需人工 Code Review 重点盯防、最终架构选型决策用 MySQL 还是 ESAI 只能给建议。 AI 辅助人确认Copilot 模式权限配置梳理让 AI 扫描PreAuthorize或中间件生成权限矩阵脑图。日志分析扔给 AI 一段 Error Stack让它推断根因及修复方向。测试脚本AI 根据接口定义生成curl命令或 Postman JSON。 全权交给 AIAgent 模式CRUD 胶水代码Controller-Service-Mapper 增删改查。单元测试覆盖Jest/JUnit 用例。数据库 DDL 变更根据实体类反推 SQL。Commit Message 生成和Release Notes编写。三、 怎么交给 AI 做交互策略不要只说“帮我写代码”要用“上下文压缩 指令模板”Phase 1 指令模板扫描 /src/main/java 下所有 RestController提取接口路径并梳理 SecurityConfig 中的 .antMatchers() 权限生成 Markdown 表格。Phase 3 指令模板根据以下需求【粘贴 PRD 关键句】参照 UserService 现有代码风格事务注解、日志格式生成 OrderService 的 createOrder 方法并附带生成用于 PowerShell 的 Invoke-RestMethod 测试脚本。纠错机制遇到 Bug 不要说“修一下”要说控制台报错 IllegalArgumentException定位到第 88 行原因是 ...请修正并检查类似写法。四、 本地软件配置清单让 AI-IDE 拥有“手脚”你的 AI-IDE如 Cursor / VS Code Cline / Continue需要打通以下平台。核心在于 MCP (Model Context Protocol) 和本地环境变量交互平台所需工具/MCP本地配置内容具体操作1. 本地文件夹 代码IDE 原生索引无需配置。确保项目根目录有.cursorrules或cline_custom_modes.json写明技术栈Java 17 / Vue3 / Node 18AI 会自动索引。2. 数据库 (DB)MCP Server:mysql-mcp或postgres-mcp在mcp_settings.json中配置连接串。安全警告建议只连Dev/Test 环境严禁配置生产库。配置示例MYSQL_URI: mysql://user:passlocalhost:3306/dev_db3. 接口测试 (Curl/PowerShell)本地 Shell 执行权限 (MCP:execute_command)配置 IDE 信任终端。关键点设置readonly环境变量禁止 AI 执行rm -rf。可以在提示词中强制要求生成测试脚本后仅输出命令由我手动点击运行。4. GitHub (代码托管)MCP Server:github-mcp配置Personal Access Token (classic)权限勾选repo和workflow。配置后AI 可自动创建 PR、合并分支。5. WPS/文档 (文档协同)MCP Server:wps-mcp需开启 WPS 的本地 API 服务端口通常需安装 WPS 插件。配置后AI 可直接修改你的.docx或在线文档内容。6. 远程服务器 (Linux/SSH)MCP Server:ssh-mcp高危。配置~/.ssh/config别名如dev-server。强烈建议只配置跳板机/测试机且连接后默认进入screen或tmux防止 AI 操作中断。五、 你的专属“一键执行”流程脚本建议放在项目根目录AI_WORKFLOW.md为了让你每天开工不迷茫把上述内容固化为以下动作序列早晨开工上下文预热操作打开 IDE输入workspace /summarize让 AI 总结昨日改动。动作将 Jira/TAPD 需求链接贴给 AI指令结合昨日代码变动更新根目录的 需求上下文.md。开发中编码测试动作AI 根据需求 A修改 UserController注意日志格式参考 logback.xml生成接口后调用 db-mcp 检查表结构是否需要 alter最后生成 test.ps1 脚本。下班前交付动作AI 对比 git diff生成 Conventional Commits 格式的 message调用 github-mcp 创建 PR调用 wps-mcp 将本次修改的接口字段追加到 接口文档.docx 末尾。六、 最后一句忠告避坑指南隔离环境AI 操作数据库和 SSH 时务必在 MCP 配置里写死env: { NODE_ENV: development }并在每一条指令前加一句口头禅“所有操作仅限于本地 Dev 环境”。代码审查红线AI 写的SQL 语句尤其是带索引 hints 的和权限判断逻辑必须人工再看一遍这是出大 Bug 的重灾区。按这套配置下来你的职责将从“写代码”转变为“定义意图和验收结果”效率至少翻倍。需要我针对某个具体 MCP比如 GitHub 或 SSH给出详细的配置文件 JSON 样例吗我可以直接给你贴出来。