一、开发思路

许多独立开发者（尤其是有了AI辅助编程后）容易陷入“由于代码太好写，所以忽略了设计”的陷阱。这种“走一步看一步”的方式会导致代码结构混乱、依赖冲突，最后因为某个核心API无法调通（比如微信接口限制）而全盘推翻。
上面正是我前两天升级）03_AI总结每日新闻推送到微信时遇到的问题，也是我没有更新文章的原因，今天想分享一下AI开发的经验，同是也是复习一下笔记。

要从“写脚本”进阶到“做产品”，需要建立工程化思维（Engineering Thinking）。核心原则是：先设计数据流，再验证可行性，最后才是写代码。

以下是一套通用的、从想法到落地的AI全栈产品开发SOP（标准作业程序）：

第一阶段：产品定义与需求剪裁 (Product Definition)

核心思维：不要想“我要写什么代码”，要想“数据怎么流转”。

在这一步，不要打开IDE（代码编辑器），而是打开飞书文档、Notion或甚至一张纸。

1. 明确输入与输出 (I/O Definition)
   • 输入 (Source): 数据从哪来？(例如：RSS源、特定网站爬虫、API接口)
   • 处理 (Process): AI在这里做什么？(例如：提取摘要、翻译、改写语气、提取关键词)
   • 输出 (Destination): 最终给谁看？什么格式？(例如：推送到微信服务号、Markdown文件、数据库)
2. 核心功能 MVP (Minimum Viable Product)
   • 做减法： 这一步最关键。不要试图一次性做完“自动抓取+自动排版+自动发布+自动配图”。
   • 例子： 针对你的案例，MVP可能是“手动给一段文字 -> AI总结 -> 打印在终端里”。先跑通核心价值。

第二阶段：技术预研与可行性验证 (Feasibility Check)

核心思维：先攻克“不可能”，再做“容易的”。

“四处碰壁”，通常是因为在最后一步才发现第一步的路走不通。

1. 关键卡点验证 (Riskiest Assumption Test)
   • 在写任何业务逻辑前，先写最小的Demo验证那些不受你控制的外部依赖。
   • 痛点案例： 很多想做微信机器人的开发者，写好了爬虫和AI逻辑，最后才发现个人微信号无法通过API自动发消息（微信封杀Web协议），或者公众号API需要企业认证。
   • 通用做法： 先写一段代码只测试微信接口。如果通了，再做别的；如果不通，换方案（如改为飞书通知、邮件推送）。
2. 选型定栈 (Tech Stack)
   • 语言：Python (AI首选) / Node.js
   • AI模型：OpenAI API? Claude? 本地Ollama? (考虑成本和速度)
   • 数据库：需要存历史记录吗？SQLite够不够？

第三阶段：架构设计与模块化 (System Design)

核心思维：高内聚，低耦合。

将你的程序想象成一条流水线，而不是一坨面团。

1. 模块拆分 (Decomposition)

   不要把所有代码写在一个 main.py 里。通用的AI应用通常分为以下几层：

   • Collector (采集层): 负责脏活累活。比如获取RSS，清洗HTML标签。
   • Brain (AI层): 纯粹的逻辑。只负责 Input(Text) -> Prompt -> Output(Summary)。不要让AI层去处理网络请求。
   • Publisher (发布层): 对接外部平台。比如调用微信API，处理Token刷新。
   • Controller (调度层): 把上面三个串起来。

2. **数据契约 (Data Schema)**JSON

   • 定义好模块间传什么样的数据。比如：

   {
     "title": "新闻标题",
     "raw_content": "原始文本",
     "summary": "AI总结后的文本",
     "url": "原文链接"
   }
   

第四阶段：Prompt工程与AI调试 (AI Engineering)

核心思维：Prompt就是源代码。

AI产品与传统软件最大的区别在于结果的不确定性。

1. 独立测试 Prompt：
   • 不要在代码里调试Prompt。去ChatGPT/Playground里调试。
   • 结构化输出： 强烈建议强制AI输出JSON格式（JSON Mode），这样你的代码可以轻松解析，而不是用正则表达式去匹配AI生成的自然语言。
2. 处理幻觉与异常：
   • 如果新闻内容太长超过Token限制怎么办？（需要分段）
   • 如果内容是空的或者是广告怎么办？（需要预处理清洗）

第五阶段：编码与集成 (Implementation)

核心思维：让AI辅助你写模块，而不是写全篇。

有了前面的规划，你现在可以让AI（Cursor/Copilot）帮你写代码了，但要这样提问：

• ❌ 错误问法： “帮我写一个自动抓新闻发微信的程序。”（AI会给你一个很难维护的“面条代码”）
• ✅ 正确问法：
  1. “请帮我写一个Python函数，输入RSS URL，解析出标题和正文，返回JSON。”（测试通过）
  2. “请帮我写一个函数，输入长文本，调用DeepSeek API进行总结。”（测试通过）
  3. “请帮我写一个微信公众号草稿箱上传接口的封装类。”（测试通过）
  4. “最后，写一个主程序把这三个函数串起来。”

第六阶段：部署与自动化 (Deployment & DevOps)

核心思维：在服务器上能跑的，才是产品。

1. 环境隔离： 使用 venv 或 Conda，生成 requirements.txt。不要污染本地环境。
2. 自动化运行：
   • 初级：本地电脑写个 Crontab 或 Windows 计划任务。
   • 中级：GitHub Actions (利用免费时长跑定时任务)。
   • 高级：购买云服务器 (VPS) + Docker 部署。
3. 日志记录 (Logging)：
   • 一定要加日志！当程序半夜挂了，你需要知道是网络断了，还是API欠费了，还是解析报错了。