AI闯关学习小程序总结 需求设计和实现 需求分析文档：给AI提供一些人工的想法，让在其基础上进行补充 输出系统设计文档：根据需求分析文档让AI输出设计文档 如果发现AI死循环了--》考虑换个模型试试 每过一个阶段就重新开个会话，防止上下文被污染 做一个项目的时候，应该让把环境初始化的一些能力做成脚本存到文件中---防止AI断片，重新读该文件就可以恢复上下文 初始项目有一个需求分析文档和设计文档，后续如果要在基础上追加新功能的话，也会有新特性的需求分析文档和设计文档，在开发阶段需要一次性喂给AI。---针对大项目 AI有一定自主恢复上下文的能力---发现自己上下文不够的时候，会压缩上下文，然后清理上下文，重新加载需要的文件恢复自主意识 在安装三方命令但是有冲突的时候，可能需要修改环境命令等命令，以防万一，让AI输出方案，然后人工审视完没问题后自己执行，千万别让AI执行，可能会操成不可挽回的后果 让AI在修改敏感配置之前先做备份，防止改坏 在window cmd开发时候遇到命令不可用的问题，可以使用ai的resume换个命令行工具，比如git bash恢复会话，重新执行 在设计UI界面的时候，这种比较主观的事情时，当AI设计一版出来后，需要肯定对的部分，然后指出待优化的部分 在优化UT原型图时，先模糊给AI说一些风格的问题，然后再精准说出具体的问题（比如按钮占比大小） 注意做好版本控制，防止AI断片修改错代码，无法回滚 bug修复 先梳理bug，然后对bug分类，bug小的同时修复，bug大的逐个修复---其实可以扔给AI，AI会自己进行分类 梳理bug完后，由于里面可能有图片，不用把图片直接复制粘切到AI，可以给AI喂文档 修复bug的时候，比如把图片的url给AI，ai理解不了，需要先下载图片，然后再开始理解图片，有些可以被封装成技能，这个可以更好的迁移到其他窗口. <可以先下载skill的制作技能> 如果让AI修复某个bug时，测试发现并没有修复，这时候可以pua一下AI，比如说再修复不好，我就放弃整个项目了 ' 新扩展功能 使用open-spec技术来写扩展功能时，需要查看open-spec的官方文档，但是是英文的，与其翻译 成中文学习，不如把链接扔给AI，让AI输出一个中文入门的教程 实现联网搜索的功能，因为大模型已有的知识是有限的，如果新出的知识大模型不懂，这时候有2个方案，第一种是RAG，提供本地知识库； 方案2是提供联网搜索功能：比如集成tavily api能力。 但是在实际实现的时候发现有个问题： 后端超时问题 联网搜索的内容有点多，导致后端处理时间较长，超过了60秒，但是小程序前端超时设置60秒，会导致请求断开，解决方案： 针对长任务改为轮训+异步生成任务的方式