AI协作开发全流程示例
理论已经完备，文档已经就绪。本节将以一个具体的任务——“实现聊天消息流界面”——为例，完整地展示从需求分析到最终交付的全流程，让你身临其境地感受“团队Vibe Coding”的协作脉搏。
第一周：需求分析与架构设计
Day 1: AI协作需求澄清
产品经理陈晨完成了PRD初稿后，她没有直接召开评审会，而是先让AI进行第一轮“体检”。
陈晨的Prompt:
你是一位资深的产品总监。请审查这份RAG聊天机器人的PRD文档 (
docs/01_Requirements/PRD-RAG-Chatbot.md)。请重点分析：
- 需求模糊点：哪些功能的描述不够清晰，可能会导致开发者的误解？
- 遗漏的边缘场景：我们是否忽略了某些用户可能遇到的边缘情况？（例如：网络断开、上传超大文件、输入恶意代码等）
- 用户故事优化：将PRD中的功能需求，转化为更具共情力的、符合INVEST原则的用户故事。
AI的输出帮助陈晨在正式评审前，就完善了文档，识别出“消息加载失败时的重试机制”、“用户输入内容的长度限制”等多个被忽略的细节。
Day 3: AI协作技术选型
在技术选型阶段，团队对向量数据库的选择产生了讨论：是使用pgvector还是专门的向量数据库如Milvus？
AI工程师王浩利用AI快速生成了一份决策依据。
王浩的Prompt:
我们正在为一个低风险的内部RAG项目进行技术选型。请为我们对比
PostgreSQL + pgvector方案与Milvus独立部署方案的优劣。对比维度请包括：
- 部署与运维复杂度
- 性能（写入与查询）
- 生态系统与集成便利性
- 成本
- 技术成熟度与社区支持
最后，请基于我们“低风险、快速迭代、简化运维”的项目背景，给出一个明确的选型建议。
AI生成的详细对比表格，让团队在半小时内就达成了共识：在当前阶段，pgvector的轻量和易于集成是最佳选择。这个决策过程被记录到了docs/05_ADR/中。
第二周：并行开发
Day 6: Worktree设置与任务启动
开发正式开始。前端工程师李雪领到了“开发聊天界面”的任务。她首先为自己的任务创建了一个独立的worktree。
# 李雪在她的终端中执行
git worktree add ../rag-bot-frontend-chat-ui feature/frontend-chat-ui
cd ../rag-bot-frontend-chat-ui
npm install
code . # 在新的VS Code窗口中打开Day 7: AI驱动的前端组件开发
李雪打开了新的VS Code窗口，开始了她的AI协作开发之旅。
李雪的Prompt:
你是一位精通React和TypeScript的前端专家。
项目信息： (粘贴
docs/00_Project_Info/CLAUDE.md的内容)任务： 请为我创建一个聊天消息流组件
ChatMessageStream.tsx。设计稿与API规范：
- 设计要求请参考
docs/01_Requirements/PRD-RAG-Chatbot.md中的界面描述。- API数据结构请遵循
docs/03_API_Design/openapi.v1.yaml中定义的ChatMessage模型。具体要求：
- 组件能渲染一个消息列表，区分用户消息和机器人消息，并显示在不同侧。
- 机器人消息需要包含可点击的“来源文档”链接。
- 当消息正在加载时，显示一个loading动画。
- 代码需要包含完整的JSDoc注释，并使用Tailwind CSS进行样式设计。
几分钟后，AI生成了包含完整代码、样式和注释的组件文件。李雪的工作从“从零编写”变为了“审查和微调”。
Day 8: AI生成单元测试
组件完成后，李雪立即让AI为其编写单元测试。
李雪的Prompt:
这是我刚刚完成的
ChatMessageStream.tsx组件。(粘贴组件代码)
请为它编写一套完整的单元测试，使用
@testing-library/react和jest。必须覆盖以下场景：
- 正确渲染用户消息和机器人消息。
- 机器人消息的来源文档链接可以被正确渲染。
- 当
isLoadingprop为true时，loading动画被正确显示。- 当消息列表为空时，显示一个“欢迎语”。
AI生成的测试文件，让李雪在几分钟内就获得了超过90%的测试覆盖率。
第三周：集成与质量保证
Day 11: AI增强的代码审查
李雪完成了整个聊天功能的开发，提交了Pull Request。CI流水线自动触发了AI预审查。
AI审查员自动评论在PR中：
🤖 AI Review Bot:
- ✅ 代码风格: 通过。
- ⚠️ 性能建议: 在
ChatMessageStream.tsx的第45行，messages.map函数的key使用了数组索引index。在列表可能发生变化时，这可能导致不必要的重渲染。建议使用消息的唯一IDmessage.id作为key。- 💡 逻辑简化: 在
useChat.tshook中，处理消息状态的逻辑可以被一个useReducer替代，以获得更可预测的状态管理。是否需要我提供一个重构示例？
后端工程师张伟作为人类审查者，看到了AI的评论。他无需再关心代码风格和基础性能问题，而是将注意力集中在业务逻辑上。
张伟的评论：
“整体看起来很棒！AI的建议很有价值。另外，业务逻辑上，当用户连续快速发送多条消息时，我们需要在UI上做一个队列或者禁用发送按钮，防止API调用拥堵。这个逻辑需要在
useChat.ts中补充一下。”
Day 13: AI生成E2E测试
所有功能模块都已合并到develop分支。产品经理陈晨准备进行验收测试。在此之前，她让AI先根据核心用户故事生成E2E测试脚本。
陈晨的Prompt:
你是Playwright专家。请根据我们的核心用户故事，生成一个E2E测试脚本。
用户故事: “用户进入应用，上传一份PDF文档，等待处理完成后，针对该文档内容进行提问，并能得到包含来源的回答。”
请将这个流程翻译为Playwright测试代码。
这个自动化的E2E测试，成为了每次发布前的“冒烟测试”，确保了核心链路的稳定。
本节小结： 这个流程生动地展示了“团队Vibe Coding”的日常。AI不再是一个简单的代码补全工具，而是深度融入了需求分析、技术设计、编码、测试、审查等每一个环节，成为了团队的“超级成员”。它极大地提升了单点任务的效率，更重要的是，它通过标准化的文档和流程，成为了连接不同角色、不同任务的“润滑剂”，让整个团队的协作如丝般顺滑。
下一章预告： 第9章 电商数据仪表盘重构案例（中风险）