AI编码提示词工程是一套完整的、系统化的AI编码辅助体系,基于团队AI编码率从9.6%稳步提升至89.2%的实践经验构建。通过结构化的Prompt设计,将AI编码经验沉淀为可复用的知识资产,帮助开发团队快速掌握AI编码技巧,显著提升开发效率和代码质量。
- AI编码采纳率: 从9.6%提升至89.2%
- 需求交付效率: 提升23.6%
- 代码质量: 显著提升,缺陷率降低
- 团队协作: 标准化流程,降低沟通成本
ai-coding-prompt/
├── rules/ # 规则层 - 质量保障
├── 业务层/ # 业务逻辑层
├── 应用层/ # 应用接口层
├── 技术方案/ # 技术方案层
├── 数据层/ # 数据访问层
├── 工程结构/ # 工程结构层
├── 前端/ # 前端技术栈实现
├── 移动端/ # 移动端技术栈实现
├── index.html # 项目首页
├── prompt使用示例.md # 使用示例文档
├── prompt使用示例图.png # 使用示例图片
├── prompt整体介绍.md # 整体介绍文档
└── readme.md # 项目说明文档
| 层次 | 职责 | 主要内容 |
|---|---|---|
| 规则层 | 质量保障 | 需求检查、代码审查、质量规范 |
| 业务层 | 业务逻辑 | 领域模型、业务规则、DDD实践 |
| 应用层 | 接口服务 | RESTful API、DTO设计、接口文档 |
| 技术方案 | 实现指导 | 技术选型、架构设计、实现方案 |
| 数据层 | 数据访问 | 数据库设计、持久化、缓存策略 |
| 工程结构 | 项目框架 | 目录结构、配置管理、部署方案 |
| 前端层 | 前端实现 | Vue 3、Vite 5、Pinia、Ant Design Vue |
| 移动端层 | 移动端实现 | uni-app (Vue 3)、uni-ui、跨端开发 |
- Java: 11+
- Maven: 3.6+
- MySQL: 8.0+
- Redis: 6.0+
- IDE: IntelliJ IDEA / Eclipse
- Node.js: 18+
- npm: 9+
- IDE: VS Code / WebStorm
- Node.js: 16+
- npm: 8+
- IDE: HBuilderX / VS Code + uni-app 插件
- 小程序开发工具: 微信开发者工具、支付宝开发者工具等
- APP打包环境: Android Studio (Android)、Xcode (iOS)
# 克隆项目
git clone https://github.com/your-org/ai-coding-prompt.git
cd ai-coding-prompt
# 生成项目结构
使用 工程结构/工程结构prompt.md 生成标准项目结构
# 配置数据库
# 修改 application-dev.yml 中的数据库连接配置
# 启动项目
mvn spring-boot:run# 克隆项目
git clone https://github.com/your-org/ai-coding-prompt.git
cd ai-coding-prompt
# 生成前端项目结构
使用 前端/前端工程结构prompt.md 生成标准前端项目结构
# 安装依赖
npm install
# 启动开发服务器
npm run dev
# 构建生产版本
npm run build# 克隆项目
git clone https://github.com/your-org/ai-coding-prompt.git
cd ai-coding-prompt
# 生成移动端项目结构
使用 移动端/移动端工程结构prompt.md 生成标准移动端项目结构
# 安装依赖
npm install
# 启动H5开发服务器
npm run dev:h5
# 启动微信小程序开发
npm run dev:mp-weixin
# 构建H5生产版本
npm run build:h5
# 构建微信小程序生产版本
npm run build:mp-weixin
# 构建APP生产版本
# 使用HBuilderX打开项目,点击"发行" -> "原生APP-云打包"# 1. 需求分析
使用 rules/Review需求实现检查prompt.md 分析需求
# 2. 技术方案设计
使用 技术方案/新增类需求prompt.md 设计技术方案
# 3. 业务逻辑开发
使用 业务层/业务层prompt.md 指导业务逻辑实现
# 4. 接口开发
使用 应用层/接口*.md 开发RESTful接口
# 5. 数据层开发
使用 数据层/建表prompt.md + 持久化prompt.md
# 6. 测试用例生成
使用 rules/测试用例生成prompt.md 生成测试用例
# 7. 性能优化
使用 rules/性能优化prompt.md 进行性能优化
# 8. 安全检查
使用 rules/安全检查prompt.md 进行安全检查# 1. 前端工程结构设计
使用 前端/前端工程结构prompt.md 设计前端项目结构
# 2. 前端组件开发
使用 前端/前端组件开发prompt.md 开发Vue 3组件
# 3. 前端状态管理
使用 前端/前端状态管理prompt.md 设计Pinia状态管理
# 4. 前端API服务
使用 前端/前端API服务prompt.md 配置Axios API服务
# 5. 测试用例生成
使用 rules/测试用例生成prompt.md 生成前端测试用例
# 6. 性能优化
使用 rules/性能优化prompt.md 进行前端性能优化
# 7. 安全检查
使用 rules/安全检查prompt.md 进行前端安全检查# 1. 移动端工程结构设计
使用 移动端/移动端工程结构prompt.md 设计移动端项目结构
# 2. 移动端组件开发
使用 移动端/移动端组件开发prompt.md 开发uni-app组件
# 3. 移动端状态管理
使用 移动端/移动端状态管理prompt.md 设计Pinia状态管理
# 4. 移动端API服务
使用 移动端/移动端API服务prompt.md 配置uni.request/Axios API服务
# 5. 跨端适配开发
使用 移动端/跨端适配prompt.md 进行跨端适配开发
# 6. 测试用例生成
使用 rules/测试用例生成prompt.md 生成移动端测试用例
# 7. 性能优化
使用 rules/性能优化prompt.md 进行移动端性能优化
# 8. 安全检查
使用 rules/安全检查prompt.md 进行移动端安全检查# 1. 代码审查
使用 rules/Review需求实现检查prompt.md 进行代码审查
# 2. 测试验证
使用 rules/测试用例生成prompt.md 生成单元测试和集成测试用例
# 3. 性能优化
使用 rules/性能优化prompt.md 进行代码优化
# 4. 安全检查
使用 rules/安全检查prompt.md 进行安全审计了解AI编码提示词工程的整体架构、设计原则和核心理念
通过具体的开发示例,学习如何使用各层Prompt进行功能开发
详细的项目目录结构和各模块职责说明
- 前端工程结构:
前端/前端工程结构prompt.md- 前端项目结构设计指南 - 前端组件开发:
前端/前端组件开发prompt.md- Vue 3组件开发最佳实践 - 前端状态管理:
前端/前端状态管理prompt.md- Pinia状态管理设计 - 前端API服务:
前端/前端API服务prompt.md- Axios API管理方案
- 移动端工程结构:
移动端/移动端工程结构prompt.md- 移动端项目结构设计指南 - 移动端组件开发:
移动端/移动端组件开发prompt.md- uni-app组件开发最佳实践 - 移动端状态管理:
移动端/移动端状态管理prompt.md- 移动端状态管理设计 - 移动端API服务:
移动端/移动端API服务prompt.md- 移动端API管理方案 - 跨端适配开发:
移动端/跨端适配prompt.md- 跨端适配开发指南
从需求分析到代码实现,再到测试部署,提供全流程的AI编码支持
- ✅ 功能完整性: 确保所有需求功能都得到实现
- ✅ 代码规范性: 遵循编码规范和最佳实践
- ✅ 性能优化: 内置性能优化建议
- ✅ 安全防护: 包含安全防护指南
- ✅ 可维护性: 提高代码可读性和可维护性
- 模块化设计: 每个Prompt都是独立的模块
- 可配置化: 支持项目特定的配置调整
- 版本控制: 支持Prompt版本的管理和升级
- 自定义扩展: 支持团队特定的最佳实践
- 框架: Spring Boot 2.7.x
- 数据库: MyBatis-Plus + JPA
- 缓存: Redis + Caffeine
- 消息队列: RocketMQ / RabbitMQ
- 监控: Spring Boot Actuator + Micrometer
- 文档: Knife4j (Swagger增强)
- 语言: JavaScript / TypeScript
- 框架: Vue 3 (Composition API)
- 构建工具: Vite 5
- 状态管理: Pinia
- UI组件库: Ant Design Vue 4.X
- 路由: Vue Router 4
- HTTP客户端: Axios
- CSS预处理器: SCSS/Less
- 代码规范: ESLint + Prettier
- 类型检查: TypeScript
- 框架: uni-app (Vue 3 版本)
- UI组件库: uni-ui
- 语言: JavaScript / TypeScript
- 状态管理: Pinia / Vuex 4
- 路由: uni-app 内置路由
- HTTP客户端: uni.request / Axios (适配)
- 跨端支持: APP、小程序、H5
- 构建工具: HBuilderX / CLI
- 代码规范: ESLint + Prettier
- 容器化: Docker + Docker Compose
- 容器编排: Kubernetes
- CI/CD: Jenkins / GitLab CI
- 监控: Prometheus + Grafana
- 日志: ELK Stack
| 开发阶段 | 推荐Prompt | 说明 |
|---|---|---|
| 需求分析 | rules/Review需求实现检查prompt.md |
需求完整性检查 |
| 技术方案 | 技术方案/新增类需求prompt.md |
新功能技术方案 |
| 业务逻辑 | 业务层/业务层prompt.md |
领域模型和业务逻辑 |
| 接口开发 | 应用层/接口*.md |
RESTful接口开发 |
| 数据层 | 数据层/建表prompt.md |
数据库表设计 |
| 代码审查 | rules/Review需求实现检查prompt.md |
代码质量检查 |
| 测试用例生成 | rules/测试用例生成prompt.md |
生成单元测试和集成测试用例 |
| 性能优化 | rules/性能优化prompt.md |
代码性能优化 |
| 安全检查 | rules/安全检查prompt.md |
安全审计和漏洞检测 |
| 前端工程结构 | 前端/前端工程结构prompt.md |
前端项目结构设计 |
| 前端组件开发 | 前端/前端组件开发prompt.md |
Vue 3组件开发 |
| 前端状态管理 | 前端/前端状态管理prompt.md |
Pinia状态管理 |
| 前端API服务 | 前端/前端API服务prompt.md |
Axios API管理 |
| 移动端工程结构 | 移动端/移动端工程结构prompt.md |
移动端项目结构设计 |
| 移动端组件开发 | 移动端/移动端组件开发prompt.md |
uni-app组件开发 |
| 移动端状态管理 | 移动端/移动端状态管理prompt.md |
移动端状态管理设计 |
| 移动端API服务 | 移动端/移动端API服务prompt.md |
移动端API管理 |
| 跨端适配开发 | 移动端/跨端适配prompt.md |
跨端适配开发指南 |
- 从简单功能开始试用
- 逐步扩展到复杂业务场景
- 持续优化和调整Prompt配置
- 建立团队共享的Prompt库
- 定期进行使用经验分享
- 建立反馈和改进机制
- 建立代码审查流程
- 使用自动化测试验证
- 持续监控代码质量指标
spring:
datasource:
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://localhost:3306/demo_db?useSSL=false&serverTimezone=UTC
username: ${DB_USERNAME:root}
password: ${DB_PASSWORD:password}spring:
redis:
host: ${REDIS_HOST:localhost}
port: ${REDIS_PORT:6379}
database: 0
timeout: 5000mslogging:
level:
com.example.demo: DEBUG
org.hibernate.SQL: DEBUG
file:
name: logs/demo.log# 运行单元测试
mvn test
# 生成测试报告
mvn jacoco:report# 运行集成测试
mvn verify
# 性能测试
mvn jmeter:run- 健康检查:
/actuator/health - 指标监控:
/actuator/metrics - Prometheus:
/actuator/prometheus
- 日志文件:
logs/demo.log - 日志级别: 支持动态调整
- 日志聚合: 支持ELK集成
- APM监控: 支持SkyWalking、Pinpoint
- 数据库监控: Druid监控界面
- 缓存监控: Redis监控指标
# 构建镜像
docker build -t ai-coding-demo .
# 运行容器
docker run -d -p 8080:8080 ai-coding-demo# 部署到Kubernetes
kubectl apply -f k8s/deployment.yaml
kubectl apply -f k8s/service.yaml# 打包应用
mvn clean package
# 运行应用
java -jar target/demo-1.0.0.jar- Fork 项目
- 创建功能分支 (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 提交更改 (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - 推送到分支 (
git push origin feature/AmazingFeature) - 开启 Pull Request
- 🐛 Bug修复: 发现并修复代码中的问题
- ✨ 新功能: 添加新的Prompt模板或功能
- 📖 文档: 改进项目文档和说明
- 🎨 代码风格: 优化代码结构和风格
- 📈 性能: 提升系统性能
本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情
- 项目发起人: Your Name
- 核心贡献者: Contributor1, Contributor2
- 感谢所有贡献者: Contributors
- 项目邮箱: ai-coding@yourcompany.com
- 技术支持: support@yourcompany.com
- 社区讨论: GitHub Discussions
感谢以下项目和工具的支持:
- Spring Boot - 优秀的Java开发框架
- MyBatis-Plus - 强大的ORM框架
- Redis - 高性能缓存数据库
- Docker - 容器化技术
- Kubernetes - 容器编排平台
⭐ 如果这个项目对您有帮助,请给个Star支持一下!