随着AI编程能力日益增强，如何系统性地利用AI完成完整项目成为新课题。这里介绍一种将开发过程拆解为项目规划与代码生成两阶段的实践方法，旨在通过结构化流程提升AI协作效率，并应对其在长期任务中容易遗忘上下文的挑战。
智能速览
将开发流程拆分为项目规划与代码生成两大阶段。
第一阶段由AI主导完成功能设计与文件结构规划。
将项目规划文档作为AI的长期记忆库，方便随时调用。
第二阶段使用不同聊天窗口分别执行代码生成和解析任务。
精华内容
这套方法的核心在于结构化和分工，通过清晰的流程管理AI的“记忆”和“专注度”，从而最大化其生产力。
项目规划阶段
实践的第一步是进行宏观的项目规划。在一个独立的聊天环境中，引导AI生成项目所需的核心功能，并基于这些功能设计出完整的文件结构，例如前端采用Vue3时需要哪些组件和页面，以及后端应选择何种连接方式。
规划完成后，将这份包含功能列表和文件结构的蓝图整理成文档，并保存到AI的项目文件中。此举旨在为AI建立一个稳定、可随时查阅的知识库，作为后续所有代码生成工作的基础依据。
分工执行阶段
进入代码实现阶段，关键在于任务分工。建议创建一个专门的聊天窗口用于代码生成，确保AI的每一次响应都高度聚焦于编写具体功能。
同时，可以开辟额外的聊天窗口用于代码解析、错误排查或逻辑解释。这种“术业有专攻”的模式，能有效避免不同类型的指令相互干扰，让AI在特定任务上保持更高的准确性和专注度。
AI的记忆短板
尽管流程化分工能提升效率，但实践中仍暴露出AI的显著短板。当要求AI反复迭代和优化同一个页面时，尤其是在修复某个具体报错的过程中，它逐渐会“遗忘”该页面原本应具备的其他功能。
这种“纠错式遗忘”现象表明，当前AI在处理需要长期、多维度上下文记忆的复杂任务时，其稳定性仍有待提升。
这套两阶段工作流为纯AI编程提供了一个清晰、可操作的实践框架，有效解决了协作中的部分混乱。然而，AI的“记忆”瓶颈依然是亟待突破的难题。未来的AI编程助手，如何在迭代中保持全局观，或许是决定其能否真正替代人工的关键。
