AI Agent Coding 工作流 v2.0

AI Agent Coding 工作流 v2.0 · 全栈自动化

录音·随笔 → 脑图MD迭代 Trae · CodeArts Agent 全栈持续部署·回归验证

端到端 AI Agent 执行全景

核心闭环：录音→脑图MD→Xmind验证→前端原型(假数据)→全栈生成→部署测试

1. 需求萃取 · 脑图共振

迭代循环

1，📱 录音 + 随笔TXT

与产品/需求方会议，开启手机录音。同时用TXT随手记要点，抓住功能关键词。

录音转文字要点TXT

2，📄 合并文本 → DeepSeek 脑图

录音转文字后与随笔TXT合并，放入DeepSeek，使用提示词：

“基于以下原始需求，生成详细的思维脑图(Markdown格式)，层级清晰，覆盖功能模块、页面结构……”

生成 .md 脑图文件。

3，🧩 Xmind 导入 · 复盘 · PDF确认

Xmind导入MD脑图，逐项检查逻辑。导出PDF发送需求方核实。反复迭代直至一致。

♻️ 迭代要点： 每次反馈均更新TXT → DeepSeek重新生成MD → Xmind → PDF确认，通常2~4轮收敛。

2. Trae 前端原型 · 所见即所得

样式图片驱动

1，📂 Trae国际版IDE 项目初始化

创建项目文件夹，放入确认的脑图.md + 喜欢的静态HTML样式图片。
2，🤖 Auto模型指令
“参照样式图片风格和脑图需求，生成前端项目框架，包含所有镜头页面、静态跳转逻辑，数据使用mock假数据。”

Trae生成完整页面 (登录/列表/详情等)。

3，☁️ 编译部署 → 预览服务器

将前端项目编译并部署到测试服务器，提供链接给需求方。根据反馈更新MD脑图，再次驱动Trae调整。

✅反复直至假数据页面完全通过验收

case_management_sys (静态版)

3. CodeArts Agent · 全栈生成

后端+MySQL+动态化

📥 导入前端源码至CodeArts Agent

打开CodeArts Agent，创建项目，将整个前端项目源码放入AI聊天框。

核心提示词 (全栈指令)

“请严格依据“case_management_sys”前端项目下的每个页面逻辑和功能，全局解析整个前端项目，请依据页面功能，先生成mysql表，然后整理生产后端接口代码，满足前端的页面功能逻辑即可，等所有后端功能接口后，再根据后端api接口完成前端静态页面的动态数据化……整个项目的脑图请参考“东一律师案件管理系统-V1.3.md”文件，备注：遇到权限控制，全部允许通过，在模型token消耗前，能做完成多少任务，就做多少任务”

自动化执行单元测试、前后端联调

包括数据库设计执行至MySQL、后端接口单元测试、前端动态化数据绑定。最终输出前端build包、后端rar包。