Najbardziej skutecznym i niezawodnym przepływem pracy do budowania funkcji z asystentem AI jest metodologia PRD → Plan → Todo. To ustrukturyzowane podejście przekształca wysokopoziomowe wymaganie w szczegółowy plan inżynierski, zapewniając, że ty i twój partner AI jesteście doskonale zsynchronizowani przed napisaniem jednej linii kodu.
Ten przewodnik rozbija każdy krok tego podstawowego przepływu pracy, zapewniając powtarzalny proces radzenia sobie z każdym zadaniem programistycznym.
Przepływ pracy przechodzi od wysokopoziomowych potrzeb biznesowych do szczegółowych, wykonywalnych zadań.
1. PRD: źródło prawdy
Wszystko zaczyna się od jasnego wymagania. Może to być formalny dokument wymagań produktu (PRD), historia użytkownika, ticket, a nawet szczegółowy raport błędu. Ten dokument służy jako “źródło prawdy”, które definiuje co i dlaczego zadania.
2. Plan: plan architektoniczny
W tej fazie współpracujesz z AI, aby przełożyć PRD na techniczny plan implementacji. Działasz jako starszy architekt, kierując AI podczas eksploracji bazy kodu, sugerowania podejść architektonicznych i zarysowywania głównych komponentów do zbudowania lub zmodyfikowania.
3. Todo: wykonalna lista kontrolna
Na koniec ty i AI konwertujecie wysokopoziomowy plan na szczegółową, krok po kroku listę todo. Każdy element tej listy to małe, konkretne zadanie, które można zaimplementować i zweryfikować niezależnie. Ta lista kontrolna staje się scenariuszem, którym AI będzie kierować się podczas fazy wykonania.
Oto jak zastosować przepływ pracy PRD → Plan → Todo w praktyce.
Udostępnij PRD.
Umieść swój PRD lub historię użytkownika w repozytorium projektu, zazwyczaj w katalogu /docs (np. docs/feature-x-prd.md). To ułatwia odwoływanie się do niego.
Dostarcz PRD jako kontekst. Rozpocznij rozmowę z AI, podając mu PRD jako główny kontekst.
Zaczynam pracę nad nową funkcją. Proszę przeczytaj wymagania w @/docs/feature-x-prd.md.Poproś o wysokopoziomowy plan.
Poproś AI o wygenerowanie wstępnego planu. Kluczowe jest na tym etapie poinstruowanie go, aby jeszcze nie pisało kodu implementacji. Użyj trybu “tylko do odczytu” lub “zapytaj”. Dla Claude Code użyj polecenia /think, aby zachęcić do głębszego rozumowania.
Na podstawie PRD i analizy istniejącej bazy kodu, stwórz wysokopoziomowy plan implementacji.Nie pisz jeszcze żadnego kodu. Zarysuj niezbędne zmiany w bazie danych, backend i frontend.Przejrzyj i udoskonalaj. AI wyprodukuje plan, prawdopodobnie sugerując nowe tabele bazy danych, endpointy API i komponenty UI. To najkrytyczniejsza część twojej roli jako architekta. Przejrzyj plan i zadawaj pytania wyjaśniające.
Plan wygląda dobrze, ale jakie są implikacje bezpieczeństwa proponowanego publicznego endpointu? Jak będziemy obsługiwać uwierzytelnienie?Iteruj aż do solidności. Kontynuuj tę wymianę zdań, aż będziesz mieć techniczny plan, któremu ufasz. Udało ci się przenieść myślenie architektoniczne na początek, znacznie zmniejszając ryzyko pójścia złą drogą podczas implementacji.
Poproś o listę kontrolną. Gdy plan jest solidny, poproś AI o przekształcenie go w szczegółową listę kontrolną.
Doskonale. Teraz przekształć ten plan w szczegółową listę todo w formacie Markdown. Każde zadanie powinno być konkretnym, wykonalnym elementem.Otrzymaj plan działania. AI wygeneruje szczegółową listę kontrolną. Zarówno Cursor, jak i Claude Code mają wbudowane funkcje do zarządzania i śledzenia tych list todo. Przykład może wyglądać tak:
- [ ] **Baza danych:** Dodaj kolumnę boolean `is_active` do tabeli `widgets`.- [ ] **Backend:** Stwórz nowy endpoint `GET /api/widgets/:id`.- [ ] **Backend:** Zmodyfikuj `POST /api/widgets`, aby ustawić `is_active` na `true`.- [ ] **Frontend:** Stwórz nowy komponent React `<WidgetStatus>`.- [ ] **Frontend:** Dodaj komponent `<WidgetStatus>` do `WidgetDetailsPage`.Mając tę szczegółową listę todo, jesteś teraz gotowy przejść do faz wykonania i weryfikacji programowania. Przekształciłeś niejasne wymaganie w precyzyjny i wykonalny plan inżynierski, przygotowując swojego partnera AI na płynną i udaną implementację.