多数人误用 AI 写代码的 3 个坑，我用 Crevo 这样解决

Aurakl_Crevo
214 阅读9分钟

最近和几位朋友聊起 AI 辅助编程，发现一个有意思的现象：大家都在用 AI 写代码，但 80% 的人都踩进了同样的坑。

这些坑不仅没让开发效率提升，反而让项目越做越乱。今天我想聊聊这 3 个常见陷阱，以及我是如何用一个叫 Crevo 的工具来解决这些问题的。

坑一：上来就让 AI 写代码，结果越改越乱

典型场景：

你有个想法，直接对 ChatGPT 说："帮我写一个电商网站的购物车功能"。

AI 很快给你生成了一段代码，看起来能跑。你复制粘贴，发现有几个 bug，又让 AI 改。改完又发现和现有代码不兼容，再改…… 如此循环，半天过去了，代码变成了一堆补丁。

问题根源：

AI 不知道你的系统架构、技术栈、业务逻辑，它只能基于你的一句话瞎猜。

就像你找建筑队，什么图纸都不给，只说"给我盖个现代风格的"，最后建出来的效果可想而知。

坑二：忽略系统设计，只关注局部实现

典型场景：

产品经理说："加个 Stripe 支付功能"。

你直接让 AI 生成支付接口代码，接入 Stripe SDK，看起来搞定了。但上线后发现：

  • Webhook 回调没处理好，丢单了
  • 数据库设计没考虑退款场景，字段不够用
  • 没做幂等性校验，用户重复扣款

问题根源：

AI 只能生成代码片段，不会帮你做系统级的架构设计和风险考量。

一个完整的支付功能涉及业务流程、数据模型、API 设计、异常处理等多个层面。如果没有系统的设计文档，单纯靠 AI 堆代码，迟早出大问题。

坑三：团队协作靠"口口相传"，文档永远缺失

典型场景：

项目做了一半，新成员加入。你给他讲了半小时业务逻辑，他还是一头雾水。

没有 PRD，没有架构设计，没有 API 文档，所有信息都在你脑子里。新人只能边看代码边猜，看错了就写错，写错了就返工。

问题根源：

AI 能生成代码，但不会自动帮你生成完整的设计文档和团队协作基础设施。

软件工程不是个人英雄主义，而是团队协作。没有文档作为"共同语言"，团队效率会成倍下降。

解法：先做设计，让 AI 在"轨道"上生成代码

发现问题后，我开始反思：AI 写代码的问题，本质上是缺少设计先行的问题。

于是我开始尝试一个新的工作流：

  1. 先用 AI 生成完整的设计文档（用户故事、PRD、架构设计、API 设计等）
  2. 基于设计文档，再让 AI 生成代码

这时候，我发现了 Crevo 这个工具，它完美契合了我的需求。

Crevo 是什么？用对话生成 7 类专业设计文档

Crevo 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的 AI 文档生成服务，专门解决"设计文档缺失"的问题。

核心能力：

  • 🤖 对话式生成：只需一句产品描述，AI 自动生成 7 类专业文档
  • 📋 全流程覆盖：用户故事 → PRD → 架构设计 → 业务流程 → API 设计 → 数据库设计 → 开发计划
  • 🔗 上下文连贯：前一步的文档会作为后续文档的输入，保证逻辑一致性
  • 🛠️ 无缝集成：基于 MCP 协议，可以直接在 Claude Desktop 中使用

实战案例：用 Crevo 重构我的 SaaS 项目

让我用一个真实案例展示 Crevo 的威力。

场景：为 SaaS 平台增加"团队协作"功能

传统做法（踩坑版）：

  1. 直接让 AI 写团队协作代码
  2. 发现和现有权限系统不兼容
  3. 改代码，再改，陷入无限循环
  4. 最后代码一团糟，自己都不敢改

使用 Crevo 的做法：

第 1 步：生成用户故事文档

我在 Chatbot 中对 Crevo 说：

"I want to add team collaboration features to my SaaS platform. Users should be able to create workspaces, invite team members with different roles (admin, editor, viewer), and manage permissions for shared resources."

Crevo 自动生成了详细的用户故事文档，包括：

  • 用户角色定义（Workspace Owner、Admin、Editor、Viewer）
  • 用户故事清单（创建工作空间、邀请成员、分配角色、权限管理等）
  • 功能清单和优先级

第 2 步：生成 PRD 文档

继续对话，Crevo 自动进入下一步，生成了完整的 PRD 文档：

  • 产品概述和核心价值
  • 功能需求详细说明（工作空间管理、成员邀请流程、角色权限矩阵、资源共享机制）
  • 非功能需求（性能、安全、并发处理）
  • 约束条件（技术栈、合规要求如 GDPR）

第 3 步：生成系统架构设计

Crevo 继续生成架构设计文档，明确了：

  • 技术栈选型（后端框架、数据库、缓存方案）
  • 系统分层（API 层、业务层、数据层）
  • 核心组件设计（权限引擎、工作空间服务、邀请服务、通知服务）
  • 关键流程说明（权限校验、成员邀请、角色变更）

第 4 步：生成业务流程设计

Crevo 生成了详细的业务流程图和状态机，包括：

  • 工作空间创建流程
  • 成员邀请流程（邮件邀请、接受/拒绝、角色分配）
  • 权限变更流程
  • 成员移除和离开流程

第 5 步：生成数据库设计

Crevo 生成了完整的数据模型：

  • 表结构设计（workspaces、workspace_members、invitations、permissions 表）
  • 字段定义和类型
  • 索引设计
  • 表关系图（ER 图说明）

第 6 步：生成 API 设计文档

Crevo 自动生成了 RESTful API 规范，包括：

  • 接口列表（创建工作空间、邀请成员、更新角色、移除成员等）
  • 请求参数和响应格式
  • 错误码定义
  • 鉴权方式（OAuth 2.0 / JWT）

第 7 步：生成开发计划

最后，Crevo 生成了详细的开发计划：

  • 任务分解（后端接口开发、前端页面开发、测试、部署）
  • 里程碑和时间节点
  • 资源分配建议
  • 风险评估和应对策略

有了这 7 份文档，开发效率翻倍

拿到这套完整的设计文档后，我的工作流变成了：

  1. 把架构设计文档给 AI，让它生成代码骨架 → 代码结构清晰，符合架构设计
  2. 把 API 设计文档给 AI，让它生成接口实现 → 接口规范统一，前后端对接顺畅
  3. 把数据库设计文档给 AI，让它生成 SQL 和 ORM 模型 → 数据模型完整，没有字段遗漏
  4. 把业务流程文档给 AI，让它生成业务逻辑代码 → 异常处理全面，逻辑严谨

结果：

  • ✅ 代码质量大幅提升，几乎不需要返工
  • ✅ 开发速度提高了 3 倍以上（因为不用反复修改）
  • ✅ 团队协作顺畅，新成员看文档就能上手
  • ✅ 项目可维护性强，后期迭代有据可依

Crevo 的 3 大核心优势

1. 上下文连贯，不会"忘记"前面说了啥

Crevo 基于会话机制，生成的每一份文档都会成为下一份文档的输入。

比如，在生成 API 设计文档时，它会参考前面的架构设计和业务流程文档，确保 API 设计和整体架构一致。

这解决了传统 AI 工具"记忆力差"的问题 → 每一步都是基于前面的积累，逻辑自洽，不会自相矛盾。

2. 多模型支持，自动选择最佳 AI

Crevo 内置了多个 AI 模型（OpenAI GPT、Claude、Google Gemini、Ollama），并且可以为不同类型的文档配置最合适的模型。

比如：

  • 用 Claude 生成 PRD（因为 Claude 的长文本生成能力强）
  • 用 GPT-4 生成架构设计（因为 GPT-4 的技术深度更好）

你不需要手动切换，Crevo 会自动选择 → 省心省力，保证每份文档的质量。

3. 无缝集成 Claude Desktop，工作流丝滑

Crevo 基于 Model Context Protocol (MCP) 协议，可以直接在 Claude Desktop 中使用。

配置非常简单，只需在 Claude Desktop 的配置文件中添加一行：

{
  "mcpServers": {
    "crevo": {
      "url": "https://crevo-mcp.aurakl.ai/mcp?key=YOUR_MCP_KEY_HERE"
    }
  }
}

之后，你就可以在 Claude Desktop 中直接对话生成文档，整个工作流行云流水，完全不需要跳出当前工作环境。

谁适合用 Crevo？

如果你是以下角色，Crevo 能帮你解决大问题：

角色核心痛点Crevo 的价值
产品经理不懂技术，写不出技术深度的文档自动生成架构设计、API 设计等技术文档
技术架构师项目启动阶段文档准备周期长快速生成完整的设计文档，缩短启动周期
项目经理缺乏标准化的文档模板提供 7 类专业文档模板，保证质量
独立开发者不擅长写文档，时间精力有限低成本获取专业级文档，专注于开发
初创团队没有专职文档人员，文档质量参差不齐用 AI 补齐文档短板，提升团队协作效率

写在最后：AI 时代，设计文档比代码更重要

很多人以为 AI 时代，文档会消失，因为"AI 能自动写代码了"。

但我的实践告诉我：恰恰相反，AI 时代，设计文档比代码更重要。

因为：

  • 代码是"术"，设计是"道"

    AI 可以生成代码，但架构设计、业务逻辑、系统边界这些"道"的东西，需要人来思考和决策。设计文档是这些思考的结晶。

  • 文档是团队协作的"共同语言"

    AI 不会自动帮你管理团队，沟通需求。但有了清晰的文档，团队协作效率会成倍提升。

  • 文档是系统的"地图"

    没有地图，你只能在代码的丛林里迷路。有了文档，你随时知道自己在哪，要去哪，怎么走。

所以，不要再让 AI 盲目生成代码了。先用 Crevo 生成设计文档，再让 AI 在"轨道"上生成代码，这才是 AI 辅助开发的正确打开方式。

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