现在人人都在用 Cursor、Claude Code 或 Chat 进阶工具辅助编程，但大多数人的核心痛点非常一致：为了打破这个僵局，我结合团队实战，总结出了一套基于 Spec-Driven Development (SDD，规范驱动开发) 的全流程提示词（Prompt）SOP。这套 SOP 的核心思想是：“小步快跑、人机协同、测试锁定、资产回灌”。它不仅仅是教 AI 写代码，而是把 AI 嵌进了

摘要： AI在老项目改造中主要起加速作用，而非兜底解决方案。核心在于通过标准化流程（理解项目、改造方案、影响分析、分步验证）提升效率，但决策责任仍在开发者。方法论强调上下文质量与人工把关，可灵活裁剪步骤但关键环节不可跳过。常见问题源于上下文不足、方案模糊或验证不充分，需将AI视为需明确指令的"聪明实习生"而非全知架构师。成功关键在于人机协作分工：开发者主导方向与风险控制，AI辅助执行与信息处理。

本文对比了在有无AGENTS.md情况下，Cursor生成的生产管理系统方案的差异。版本二（有AGENTS.md）展现出更完整的业务链路和技术实现性，包含销售订单处理、物料需求计划、库存判断等完整闭环，并提出分阶段实施的务实建议。相比之下，版本一（无AGENTS.md）更侧重快速展示价值，建议优先实现车间大屏。综合分析认为，最佳方案是采用版本二的完整框架，但按版本一的实施顺序推进：先实现可视化大屏

本文介绍了一种基于SDD（Spec-Driven Development）的AI后端开发工作流，通过规范化的Prompt框架解决AI生成代码质量不佳的问题。该方法分为三个阶段：1）需求梳理，确保AI充分理解文档；2）任务拆解，将需求分解为可测试的小模块（Slices），每个模块包含明确目标、测试点和依赖关系；3）严格按模块执行编码，遵循测试驱动开发原则。这套方法通过约束AI的思考范围、前置测试要求

本文介绍了一种基于SDD（Spec-Driven Development）的AI后端开发工作流，通过规范化的Prompt框架解决AI生成代码质量不佳的问题。该方法分为三个阶段：1）需求梳理，确保AI充分理解文档；2）任务拆解，将需求分解为可测试的小模块（Slices），每个模块包含明确目标、测试点和依赖关系；3）严格按模块执行编码，遵循测试驱动开发原则。这套方法通过约束AI的思考范围、前置测试要求

原文链接：https://blog.csdn.net/Stand_Fast/article/details/134133034。3.参考了 在jdbc url 上加上参数 genKeyNameCase=2，无效。在适配过程中查询、更新、删除都没有问题，只有在insert时会报错，显示无效的列。1.先根据日志，将执行的sql去达梦执行===无报错，排除列及类型错误。5.去掉 genKeyNameCa

原文链接：https://blog.csdn.net/Stand_Fast/article/details/134133034。3.参考了 在jdbc url 上加上参数 genKeyNameCase=2，无效。在适配过程中查询、更新、删除都没有问题，只有在insert时会报错，显示无效的列。1.先根据日志，将执行的sql去达梦执行===无报错，排除列及类型错误。5.去掉 genKeyNameCa