# 手搓微信小程序：从Prompt到SDD，AI编程的进化之路

AY1024
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前言：从麻将记账开始的AI编程实践

过年打麻将不带现金，这个简单的需求背后，隐藏着现代AI编程的完整演进路径。我通过一个“麻将记账小程序”的开发过程，亲历了从随意Prompt到规范驱动开发(SDD)的完整进化，这个过程不仅是技术实践，更是对AI编程方法论的一次深度探索。

三个阶段：AI编程的认知跃迁

第一阶段：随机Prompt的“抽卡式”编程

最初的尝试往往是这样的：

“帮我写一个微信小程序，可以记录麻将输赢”

问题立即暴露：

  • AI理解不准确，我们表达不专业
  • 生成代码质量不稳定，基本不可用
  • 需要反复调整Prompt，效率极低

这就像在抽卡——你永远不知道下一张会是什么，大部分时候都是“谢谢参与”。

第二阶段：结构化Prompt的“可控式”编程

我们开始学会给AI“设框架”：

# 角色设定
你是一个微信小程序高级开发工程师

# 项目结构
- pages/
- components/
- utils/

# 代码规范
- ES6+语法
- 原子化CSS
- 组件化开发

# 需求详情
开发一个麻将记账小程序，功能包括：
1. 玩家管理（4人）
2. 每局输赢记录
3. 实时统计总分
4. 结算功能

# 输出格式
按微信小程序标准项目结构输出代码

进步与局限：

  • ✅ 可控性显著提升
  • ✅ 代码质量有所保证
  • ❌ 仍需大量人工测试和调整
  • ❌ 功能完整性难以保障

这个阶段我们已经从“抽卡玩家”变成了“策略玩家”，但离专业选手还有距离。

第三阶段：SDD——规范驱动开发

这是真正的范式转变。我们不再直接写代码，而是先构建完整的产品规范。

SDD实战：多Agent协同的工业级流程

Step 1：虚拟产品经理——生成产品需求文档

Prompt：你是一个大师级微信小程序产品经理，帮我把“麻将记账小程序”的想法变成专业的需求文档。

请按以下结构输出：
1. 项目概述
2. 用户角色分析
3. 功能需求清单
4. 非功能需求
5. 交互流程
6. 数据模型设计

AI生成的PRD会包含：

  • 详细的用户场景分析
  • 完整的功能流程图
  • 清晰的数据结构设计
  • 具体的交互细节

Step 2：虚拟设计师——生成UI设计规范

基于PRD，让AI生成：

  • 页面布局设计
  • 色彩规范
  • 组件库定义
  • 交互状态说明

Step 3：虚拟开发团队——生成完整代码

将前两步的产出作为输入：

基于以下产品需求文档和设计规范，生成微信小程序完整代码：

【附上完整的PRD】
【附上完整的设计规范】

要求：
1. 严格按照微信小程序开发规范
2. 实现所有功能点
3. 确保代码可维护性
4. 添加必要的注释

Step 4：虚拟测试工程师——生成测试用例

最后，让AI基于代码和需求生成测试用例，确保功能完整性。

为什么SDD是AI编程的未来？

优势对比

维度随机Prompt结构化PromptSDD
可控性极低中等极高
代码质量不可用需调整生产级
开发效率极低一般高效
可维护性无较差优秀
团队协作不可行困难顺畅

SDD的核心价值

  1. 需求澄清在前，代码生成在后

    • 避免“边做边改”的混乱
    • 确保AI和开发者对需求理解一致

  2. 文档即代码，规范即生产力

    • PRD成为“唯一真相源”
    • 所有Agent基于同一份规范工作

  3. 模块化协作，质量可控

    • 每个Agent专注特定领域
    • 质量检查点前移，问题早期发现

  4. 可复用的方法论

    • 一套SDD流程适用于多个项目
    • 积累的规范文档可以复用

实践建议：如何开始你的SDD之旅

工具栈推荐

  • AI模型：Claude 3/ GPT-4 / DeepSeek
  • 编程工具：Cursor / Windsurf / Codeium
  • 文档工具：Notion / Obsidian（用于管理PRD）
  • 设计协作：Figma（设计稿） + MCP工具（设计稿转代码）

起步模板

# [项目名] SDD规范文档

## 1. 产品需求
### 1.1 核心价值主张
[用一句话说明产品价值]

### 1.2 用户场景
- 场景1：[具体场景描述]
- 场景2：[具体场景描述]

### 1.3 功能清单
- [ ] 功能1：描述 + 验收标准
- [ ] 功能2：描述 + 验收标准

## 2. 设计规范
### 2.1 设计系统
- 色彩方案
- 字体规范
- 间距系统

### 2.2 页面清单
- 页面1：功能 + 交互说明
- 页面2：功能 + 交互说明

## 3. 技术规范
### 3.1 架构设计
[简要说明技术选型和架构]

### 3.2 数据模型
[描述核心数据结构和关系]

未来展望：AI编程的下一站

当前我们还在“人类指挥多Agent”的阶段，未来会向自治Agent团队演进：

  1. 自迭代系统：Agent能基于运行反馈自动优化代码
  2. 跨领域协作：设计Agent能理解技术约束，开发Agent能考虑用户体验
  3. 实时协同：多个Agent在统一环境中实时协作开发
  4. 业务理解：AI能深度理解业务逻辑，提出优化建议

结语：从“写代码”到“设计系统”

AI编程的本质变化，是开发者角色的根本转变。我们不再是与编译器对话的程序员，而是与智能团队协作的系统架构师。

SDD不是放弃对代码的控制，而是通过更高维度的规范设计，获得更精准、更高效的控制能力。就像导演不需要亲自表演每个角色，但通过剧本和分镜，能精确控制整部电影的走向。

麻将记账小程序只是一个开始。当你能用SDD流畅地开发一个完整应用时，你拥有的不仅是技术能力，更是面向未来的AI时代产品构建思维。

作者思考：在这个AI重构一切的时代，最宝贵的不是知道如何写Prompt，而是懂得如何设计让AI发挥最大价值的系统和流程。SDD就是我们这个时代的“软件工程方法论”，它让AI编程从“手工作坊”走向“工业化生产”。

注：本文所有观点基于实际项目实践，文中的“麻将记账小程序”已开源，欢迎交流探讨。

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