《从需求文档到项目落地——Skills 实现全自动化的可行性研究》
一、背景与目标
在传统软件研发流程中，需求分析、系统设计、数据库设计、接口设计、前后端开发、联调测试等环节需要大量人工参与，不仅周期长、沟通成本高，而且极易因为认知偏差产生返工与质量问题。
随着大模型（LLM）能力的发展，将软件工程的关键阶段模块化、技能化（Skills）并交由 AI 驱动，形成一条从需求 → 系统落地的“全自动流水线”已成为可能。
本报告基于前述讨论，提出并验证了一条技术上可以真实落地的路径：
“输入简单需求文档 → LLM 自动扩展需求 → 自动 UI 规划 → 自动 DB 设计 → 自动 API → 自动生成前端 → 自动生成后端 → 自动测试 → 自动交付系统”
并结合 真实可执行工具 + Python 服务 + MCP/Agent 调度能力 进行工程级论证。
二、总体方案概览
1️⃣ 目标能力
整套系统的最终能力包括：
- 自动生成 PRD
- 自动输出全功能模块
- 自动输出 UI 页面规划 + 测试文档
- 自动设计数据库（真实 SQL 可执行）
- 自动生成接口文档 + Swagger
- 自动生成前端项目
- 自动生成后端项目
- 自动生成测试文档
- 自动联调与修复
- 自动输出“可运行系统”
2️⃣ 技术核心思想
整套体系核心不是“一个 Prompt”，而是：
✔ Skill Pipeline（技能链）
✔ 明确输入/输出协议
✔ 真实开发工具（能写代码、建项目、产出文件）
✔ 任务编排能力（Orchestrator / MCP / Agent）
三、Skills 体系设计
经过整理，我们构建了一套完整且可执行的 9 大 Skills，每一个 Skill 对应软件开发生命周期中的一个关键阶段，并保证输出可作为下一阶段输入。
Skill 01 — REQ_EXPAND
作用：将“模糊需求”转化为“专业 PRD”
输出内容：
- 产品目标
- 系统功能拆解
- 权限角色
- 全局业务流程
- 非功能性需求
- 风险与边界
这是整个体系的“逻辑基石”。
Skill 02 — UI_PLAN
作用：
- 将业务能力 → 转化为页面结构与交互
输出：
- 页面列表
- 路由结构
- 页面功能
- UI 组件说明
- 测试用例
这是“前端蓝图”。
Skill 03 — DB_DESIGN
作用：
- 将“业务 + 页面信息” → 转化为数据结构
输出内容：
- ER 图（文本描述）
- 表结构设计
- 建表 SQL
- 索引与约束
- 数据一致性策略
这是“数据基石”。
Skill 04 — API_DESIGN
作用：
- 将 UI + 数据 → 转化为系统 API
输出：
- API 列表
- 请求参数
- 响应体
- 错误码
- OpenAPI / Swagger JSON
这是“系统协议层”。
Skill 05 — FRONTEND_CODE
作用：
- 自动生成真实前端代码
- 组件结构、路由、状态管理
Skill 06 — BACKEND_CODE
作用：
- 自动生成可运行服务端
- 控制器 + Service + ORM
- 内置 Swagger
Skill 07 — INTEGRATION
作用：
- 自动接口联调
- 自动补漏逻辑
- 自动修复前后端不一致问题
Skill 08 — QA_TEST
作用：
- 黑盒测试
- 白盒测试
- 自动用例生成
- 自动修复建议
Skill 09 — DELIVERY
作用：
- 输出系统
- 打包
- 部署建议
- 版本说明
四、工具（Tools）体系设计与真实性证明
仅有 Skill 是不够的，必须结合 真实工程工具 才能落地。
因此我们设计了一套真正可执行的 Tools：
✅ 文件系统工具
👉 负责真实落地代码文件
@router.post("/write_file")
def write_file(path: str, content: str):
✅ 前端生成器
👉 输入 JSON → 输出 React 代码 → 落地项目结构
✅ 数据库生成器
👉 将 AI 生成 SQL 转化为可执行文件
✅ 后端生成器
👉 自动生成真实 Express 服务，可运行
✅ 测试文档生成器
👉 统一输出 QA 文档
所有工具均具备：
- 可执行
- 可运行
- 可产出真实工程文件
- 非“伪概念”
五、执行架构设计
整套体系可基于：
- MCP（Model Context Protocol）
- 自建 AI Orchestrator
- OpenAI / Claude Workflow
- 自定义 Task Engine
执行架构：
User → Skill Engine → Pipeline Scheduler
↓
Skill01 PRD
↓
Skill02 UI
↓
Skill03 DB
↓
Skill04 API
↓
Tools Exec
↓
代码产出
六、技术可行性论证
1️⃣ 理论可行性
基于 LLM 的能力：
- 文本理解
- 结构化生成
- 业务抽象
- 代码生成
→ 已全部成熟。
2️⃣ 工程可行性
我们的实现证明：
- Skill Prompt 可稳定运行
- Tools 真实可执行
- FastAPI 服务可作为强力执行层
- 代码产出不仅可读，更“可运行”
- 不只是 Demo，是工程级雏形
3️⃣ 风险评估
仍需注意：
- AI 误判需求带来的偏差
- 复杂业务体系仍需人类审阅
- 数据一致性仍需人工复核
- 法规与安全仍需人工介入
但是：
在“后台系统 / 管理系统 / SaaS / 常规 CRUD 应用”领域
已经具备高度落地价值。
七、价值评估
📌 成本价值
- 研发成本显著降低
- 人力需求降低
- 返工率降低
📌 效率价值
传统项目：
需求 → 沟通 → 设计 → 开发 → 测试 → 修复
数周到数月
Skills Pipeline：
分钟到小时级
📌 战略价值
- 个人开发者 = 成为“超级开发者”
- 企业开发 = 研发团队效率数倍提升
- 软件生产模式将被重塑
八、结论
通过以下事实论证：
✔ 完整 Skills 体系已经清晰
✔ 每一步都有真实能力覆盖
✔ Tools 已具备工程执行力
✔ Pipeline 具备连续性与自治能力
✔ 真实能产出：
- 前端代码
- 后端代码
- 数据库 SQL
- API
- 测试
- 真实可运行系统
⭐ 最终判断
“从需求文档到项目落地，基于 Skills 体系实现全自动化，是技术上完全可行、工程上具有现实落地条件的方向，并且具有极高实际应用价值。”
