AI 编程九个避坑指南

关键口诀：一规划二文档，三选工具四技术，分步实施组合模，调试坚持终得成

1. 规划先行
   错误：直接让 AI 写完整应用
   解决：先用 ChatGPT 语音对话 15 分钟梳理需求，生成 MVP 功能清单（如点餐 App 的核心功能：菜单展示/购物车/支付）
2. 知识库建设
   错误：AI 凭空编代码
   解决：在 CodeGuide 创建 5 类文档：
   · 产品需求文档（PRD）
   · 流程图（用户注册-> 下单流程）
   · 技术栈说明（如用 Next.js+Supabase）
   · 前端规范（组件命名规则）
   · 后端结构（API 接口设计）
3. 工具选择
   推荐组合：
   · 新手 IDE：Windsurf
   · 全栈开发：Cursor
   · 文档协作：CodeGuide
4. 技术栈适配
   AI 友好组合：
   · 前端：Next.js/Vite（React 框架）
   · 数据库：Supabase（类似简化版 PostgreSQL）
   · 认证：Clerk（预置登录组件）
   · AI 服务：优先选 OpenAI/Claude
5. 分步实施
   错误：让 AI 自主规划
   正确：人工拆解 50 个步骤（如：1.搭建 Next.js 脚手架 2.安装 Supabase SDK...），让 AI 逐步实现
6. 调试技巧
   错误：直接贴报错
   正确：
   · 附加报错 + 提示："用链式思考分析问题根源"
   · 限制调试范围："只关注 UserService.ts 文件的第 23-30 行"
7. 模型组合
   场景化选择：
   · 编码：Claude 3.5 Sonnet
   · 复杂调试：GPT-4 Omni
   · 文档更新：Gemini Flash 2.0
8. 模板复用
   错误：每次都从零开始
   正确：使用预制模板（如 CodeGuide 的「电商后台模板」含预设 API 路由/权限管理）
9. 坚持迭代
   关键点：平均每个项目需修复 100+ 个 AI 生成的错误，但通过规范文档可降低出错率

Cursor 开发最佳实践

• 确定依赖，通过 package.json 生成 project rules，放在 .cursor/rules 下
• 模块开发，每个模块归档份 README，总结功能、接口和使用方式
• 小步快跑，每次只开发一个功能，代码遵循最佳实践，不搞黑科技

通过上述流程，MkSaaS 模板的代码和文档逐渐完善，AI 很少出现幻觉