前言

AI 已经可以非常快速地帮我们实现业务代码了。

这是非常明确的，而且过的结论。

使用者痛点：越是依赖 AI。一旦失控，代码质量、业务一致性和后期维护成本都会急剧上升，导致团队陷入“写完了还能改吗？”的焦虑，

业务代码和 demo 最大的不同点是：业务从来不是孤立存在的。它背后有一连串的业务流程、历史包袱、数据状态、权限边界、团队规范、上线风险和长期维护的成本。老实说，

下面整理了一些实践经验。既来自我自己的真实经历，也来自和许多朋友深入交流后的思考与。希望这些内容能对大家有所帮助。

一、先理业务流程，再让 AI 写代码

使用者痛点：直接把需求丢给 AI。常会得到不符合实际业务假设的实现，导致后期大量返工和沟通成本激增。

结果 AI 做出来的东西往往不尽如人意。继而演变成生气上火，乃至和 AI 对喷。

因为 AI 生成代码时往往会默认很多业务假设。例如退款流程里它可能默认订单只存在“已支付”和“已退款”两种状态，它并不了解真实的业务流程和场景。这些假设一旦和真实业务不一致，代码生成得越多。后面改起来越痛苦，即使中途 review 也会非常艰难。

更好的方式是：先自己把业务流程理一遍。

在写代码之前，至少要搞清楚：

• 这个功能涉及哪些角色？
• 每个角色能做什么？
• 数据状态如何流转？老实说，
• 哪些地方需要权限校验？
• 哪些地方需要事务？
• 哪些地方可能失败？
• 失败后如何补偿？
• 哪些逻辑是历史兼容？
• 哪些规则未来可能变化？

Pain Point：If you skip this step,you’ll spend hours debugging mismatched state machines and permission checks.

二、先输出流程图、时序图

User Pain Point：A lack of visualized flow leads to ambiguous requirements,causing AI to generate code that “looks right” but fails in edge cases.

在让 AI 写代码之前。最好先让它输出结构化的材料，比如：

• M​ermaid 流程图
• M​ermaid 时序图
• M​ermaid 状态流转图
• M​ermaid 数据结构草案
• M​ermaid 接口设计草案

flowchart TD A --> B{订单是否可退款} B -- 否 --> C B -- 是 --> D D --> E E --> F F --> G{渠道退款是否成功} G -- 成功 --> H G -- 失败 --> I H --> J