你是不是也遇到过这种情况：兴冲冲地打开 AI，开始让 AI 帮你写代码，结果写了一半发现方向错了，又得推倒重来？
今天要分享一个能让你少走 90% 弯路的工作方法。
先说结论
做项目不是上来就写代码，而是要遵循一套标准流程。顺序对了，AI 才能准确理解你的意图，返工率直线下降。
这套流程经过大量实践验证，只有 5 个步骤，但威力巨大。
5 步流程全景图
(1)需求研究 → (2)PRD文档 → (3)技术设计 → (4)AGENTS.md → (5)开发迭代
看起来简单？每一步都有大学问。
1需求研究（先搞清楚做什么）
很多人直接跳过这一步，结果就是做到一半发现根本不知道自己要什么。
问自己三个问题：
输出成果：RESEARCH.md
这一步的目标是收集信息，不做决策。
2产品需求文档（明确做什么）
现在你已经知道了背景，接下来要明确具体做什么。
PRD 文档要包含：
输出成果：PRD.md
关键点：不仅要写"做什么"，还要写"不做什么"。
3技术设计文档（确定怎么做）
功能明确了，现在考虑技术实现。
技术设计要回答：
- 用什么技术栈？（前端用 React 还是 Vue？后端用什么框架？）
输出成果：TECH_DESIGN.md
这一步的目的是让技术方案清晰可执行。
4AI 代理指令（告诉 AI 规则）
这是很多人忽略的一步，但非常关键。
AGENTS.md 要定义：
输出成果：AGENTS.md
相当于给 AI 写了一份"项目说明书"，让 AI 按照统一标准工作。
5实现和迭代（开始动手）
前四步都是在做准备，现在终于可以写代码了。
开发原则：小步快跑
别想着一步到位，迭代才是王道。
实战案例：AI 海龟汤游戏
#任务目标
1.研究 AI 海龟汤游戏。
2.创建RESEARCH.md
# RESEARCH.md - AI 海龟汤游戏项目研究## 1. 项目背景 (What & Why)### 1.1 什么是海龟汤？海龟汤（Turtle Soup），学名“情境猜谜”（Lateral Thinking Puzzles），是一种推理游戏。- **规则**：主持人（出题者）知道一个完整的故事（汤面 + 汤底），玩家通过提问来还原故事真相。- **限制**：玩家只能提出可以用“是”、“否”或“与此无关”来回答的问题。- **目标**：通过有限的线索，推理出完整的故事真相（汤底）。### 1.2 为什么要做 AI 版？- **传统痛点**： - 需要真人主持人（主持者必须熟知故事且不能剧透）。 - 组织困难，需要多人同时在线。 - 题库有限，玩过的故事不能重复玩。- **AI 优势**： - **24/7 可用**：随时单人可玩。 - **无限题库**：利用 LLM 生成新谜题或管理庞大题库。 - **智能交互**：AI 可以动态调整难度，提供个性化提示。## 2. 差异化分析 (AI vs 传统)| 维度 | 传统海龟汤 | AI 海龟汤 | 关键差异点 || :--- | :--- | :--- | :--- || **主持人** | 真人 | AI Agent | AI 需严格遵循“是/否/无关”逻辑，不能 hallucinate(幻觉) 剧透 || **内容来源** | 固定题库 | 固定题库 + AI 生成 | 需防止 AI 生成逻辑不通的谜题 || **交互方式** | 语音/面对面 | 文字/语音聊天 | 需设计友好的聊天界面及历史记录 || **提示系统** | 主持人酌情透露 | 结构化提示系统 | 可设计“消耗积分换提示”机制 || **安全性** | 靠主持人把控 | 需内容过滤 | 需过滤过于血腥、暴力或不适宜的内容 |## 3. 核心功能列表 (Core Features)### 3.1 必备功能 (MVP)1. **游戏大厅**： - 显示可用谜题列表（按难度/类型分类）。 - 开始游戏按钮。2. **核心问答交互**： - 聊天界面，用户输入问题。 - AI 严格限制输出为“是”、“否”、“与此无关”或“无法回答”。 - 防止 AI 直接剧透汤底。3. **提示系统**： - 用户可主动请求提示（如：关键线索提示）。 - 限制提示次数或增加冷却时间。4. **真相揭晓**： - 用户可主动放弃或猜对后显示完整故事（汤底）。 - 结算界面（用时、提问次数）。5. **游戏状态管理**： - 记录当前游戏进度，支持中途退出后继续。### 3.2 后续版本 (Future)- **用户系统**：保存历史记录、成就系统。- **AI 出题模式**：用户指定主题，AI 实时生成海龟汤谜题。- **社区分享**：用户上传自己设计的谜题。- **语音交互**：支持语音提问和回答。## 4. 竞品与现状调研- **现状**：市面上已有部分 AI 聊天机器人实现海龟汤功能，但多数存在以下问题： - AI 容易忘记设定，中途剧透。 - 逻辑不一致，对同一问题前后回答矛盾。 - 界面简陋，缺乏游戏感。- **机会点**： - 强化 Prompt 工程，确保 AI 逻辑一致性。 - 优化 UI/UX，增加沉浸感（如悬疑风格界面）。 - 引入结构化数据管理谜题，而非完全依赖 AI 生成。## 5. 潜在风险与挑战1. **AI 一致性风险**：LLM 可能在长对话中忘记初始设定，导致回答矛盾。 - *对策*：在 System Prompt 中强化规则，并在每次请求时注入当前谜题的核心信息。2. **内容安全风险**：海龟汤故事常涉及死亡、犯罪。 - *对策*：建立敏感词过滤，筛选适合大众的谜题库。3. **用户体验**：如果 AI 回答过于生硬，影响体验。 - *对策*：优化回答话术，使其更有“主持人”的氛围感。## 6. 结论本项目可行，核心难点在于**控制 AI 的行为边界**（不剧透、逻辑一致）以及**谜题内容的质量**。建议第一阶段采用“精选题库 + AI 主持”的模式，而非完全由 AI 生成谜题，以保证游戏体验。
今日思考
写 RESEARCH.md 这一步，看似简单，其实很多人都没做好。
常见问题：
做好需求研究的好处：
记住：磨刀不误砍柴工。
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📝 最后留个作业：
按照今天学到的方法，选择一个你感兴趣的项目，完成 RESEARCH.md 的撰写。
如果你完成了，欢迎分享你的学习成果！
下期预告：需求与设计？
💡小贴士：这套 5 步流程不仅适用于 AI 辅助开发，对于传统开发同样有效。关键是要养成"先设计，后实现"的习惯。
📝 互动话题 你在用 AI 编程时，遇到过最坑的“返工”经历是什么？是因为需求没想清楚，还是技术选型错了？欢迎在评论区聊聊！
#AI编程 #独立开发 #产品思维 #学习笔记 #VibeCoding
