> 适用于 Cursor、Warp、Claude、Copilot、Perplexity 等 AI 工具
> 目标：快速迭代、减少 AI 编程混乱
1. 先定义清晰愿景
- 写简短 spec：1 句话 + 3-5 条要点。
- 设定“氛围”：Sleek？Playful？Retro？Cursed？
- 保存为
plan.md，或放在 Warp 侧边栏。- 用 Claude/GPT-4 评审计划，确保合理。
2. 开启 Agent 模式，做真正的“编排”
- 在 Cursor/Warp/Copilot 中启用 Agent。
- AI 可跨文件修改、生成测试、执行 CLI。
- Warp 终端 Agent 还能做 Git、构建、调试。
- 提示：一次只给 Agent 1 个任务；新聊天 = 干净上下文。
3. 拆成小而可测的任务
- 范围尽量小，例如“添加搜索栏组件”。
- 循环：编辑 → 测试 → 修复 → 重复。
- 模块化任务 = 模块化代码 = 模块化调试。
4. 早提交、勤提交
- 分支名清晰（或有趣），如
feat/cursed-theme。- 即使是 WIP 代码也提交；版本历史 > 完美。
- 推送时自动跑测试或 lint。
5. 必要时重置聊天上下文
- AI 开始“幻觉”或混乱时，果断开新对话。
- 重命名文件后主动告诉 AI，并贴出错误日志。
- 清空上下文 = 重置 AI 和你自己的状态。
6. 用最小可运行示例做“锚点”
- 先写一个小 demo，确保能跑通。
- 把这个 demo 喂给 AI，作为提示的强信号。
- 示例比文档更能提升 AI 理解力。
7. 像专家一样写 Prompt：清晰 + 精准
- 具体描述：“更新 Sidebar.tsx，在 Y 条件下实现 X 行为”。
- 让 AI 先解释思路，若仍模糊再细化。
- 提供输入输出样本、边界情况、期望 UX。
8. 装备趁手工具
- Warp.dev：终端 + AI Agent，Git/构建/调试最快。
- Cursor：AI 原生编辑器，带代码上下文和 Agent 聊天。
- Perplexity：探索开源仓库、UI 模式、API 选项的利器。
- gitingest.com：一次性摄入整个仓库文件，提升提示上下文。
一句话总结
> “先定计划 → 小步快跑 → 持续提交 → 用示例锚定 → 精准提示”