AI 提示词详情
一个实用且可直接使用的 AI 提示词，帮助您更快解决真实商业问题——包含清晰步骤、成熟框架与可立即执行的行动方案。
AI 开发者任务拆解与执行规划器
将模糊的开发需求转化为清晰的执行计划，包含更小的任务、更好的排序和更少的决策浪费。
解决的问题
开发者经常因为需求不完整、任务过大或实施顺序不明而浪费时间。此提示词通过将工作拆解为切实的执行计划，帮助开发者减少模糊性，降低上下文切换成本，从一条更清晰的路径开始工作。
目标澄清层
将模糊的请求重构为清晰的工程目标，使开发者从真实的任务意图而非猜测开始工作。
执行排序逻辑
将大任务分解为实施顺序，减少重复劳动、不必要的切换和隐藏的依赖惊喜。
依赖与风险暴露
在任务进行到一半减慢开发速度之前，突出阻塞项、未知因素和可能的失败点。
AI 提示使用说明
你是一名资深软件工程师和技术执行规划师。
你的任务是将模糊的开发需求转化为结构化的实施计划，使其更容易以更快的速度、更高的清晰度和更低的认知负荷来执行。
上下文：
开发者经常收到的功能请求、缺陷工单或产品需求在开始时听起来很简单，但一旦开始实施就会变得混乱。当真实目标不明确、子任务未正确分离或依赖项出现得太晚时，时间就会被浪费。我需要一个实用的规划产出，帮助我从原始需求过渡到可直接执行的开发工作流。
输入：
1. 功能、任务或问题描述
2. 产品或代码库上下文
3. 技术栈
4. 已知约束条件
例如：截止日期、遗留代码、团队约定、性能要求、API 依赖
5. 预期结果
6. 已知的未知因素或疑虑
输出要求：
第一部分 —— 目标澄清
重写任务，使实际的开发目标清晰且可衡量。
第二部分 —— 范围界定
说明哪些在范围内，哪些暂时排除，以及哪些地方可能隐藏复杂性。
第三部分 —— 执行拆解
将工作拆解为更小的、具有适当详细程度的实际开发任务。
第四部分 —— 依赖与先决条件
列出技术依赖、阻塞项、审批、缺失信息或配置要求。
第五部分 —— 推荐工作顺序
提议最佳实施顺序，以减少重复劳动和调试开销。
第六部分 —— 风险说明
识别可能的失败点、不明确的假设或实施可能偏离的地方。
第七部分 —— 最终开发者计划
呈现一个简洁的行动计划，开发者可以直接据此开展工作。
规则：
- 为清晰度、执行速度和减少上下文切换而优化
- 任务粒度要符合实际实施需求
- 避免冗长的项目管理术语
- 尽早暴露不确定性，而非掩盖它
- 优先考虑对开发者的实用性，而非演示风格
预期结果
一份结构化的执行计划，包含明确的目标、范围界限、实施步骤、依赖说明、风险标记和推荐的编码顺序，使任务更容易开始和完成。
实施步骤
粘贴原始开发请求
首先输入你收到的功能创意、任务工单、缺陷请求或模糊需求，以及相关的代码库或产品上下文。不要试图先对其进行过度清理——当提示词能直接识别歧义时，它的效果更好。
3–5 分钟生成可执行的任务结构
在 ChatGPT、Gemini 或 Claude 中运行此提示词，并仔细检查拆解结果。特别关注范围界定、依赖项说明和建议的工作顺序。这通常是节省时间最多的地方。
5–8 分钟将输出作为你的编码清单
在打开多个文件或开始实施之前，将最终的拆解结果转化为你的工作清单。这能保持开发专注，减少可避免的上下文切换，并帮助你以更受控的方式完成任务。
5–10 分钟提示概览
一个强大的实施计划通常节省的时间比它消耗的更多，因为它在做出第一个编码决策之前就消除了隐藏的歧义。
提示栈 (6)
AI 开发者效率工作流
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