AIGC 辅助软件开发全流程实战：需求与设计篇

通过反复追问，我们将'是否支持移动端'、'Jira 集成深度'等关键问题澄清，最终形成了包含历史数据迁移（Excel 导入）、多种测试类型（单元/功能/性能/安全等）管理的详细需求文档。

3. 软件设计

基于明确的需求，进入架构设计阶段。我们指定技术栈为 Python (Django) + Vue，数据库支持 SQLite 和 MySQL。

在此环节，AI 生成了以下关键图表（此处省略具体图片链接，以下为结构描述）：

• 系统架构图：采用 C4 模型分层风格，清晰划分了用户层、应用层、数据层及外部集成层。
• 业务流程图：展示了测试用例的设计、评审、版本控制及执行的全流程闭环。
• 时序图：描述了 Jira 导入与自动化测试结果接收的交互时序。
• ER 简图：定义了核心表关系，确保数据一致性。

针对初版设计，我们进一步要求 AI 优化界面美观度，并突出用例管理模块的内部结构。随后，新增'测试用例版本管理'需求，要求重新生成需求和设计，体现了敏捷开发中需求变更的快速响应能力。

4. 编码与实现

虽然本文重点在前端设计与需求，但在编码阶段，我们同样遵循规范。由 AI 生成完整的系统结构目录和代码包，并完成自测。若发现需求不足，及时输出变更内容，确保代码与需求的一致性。

三、总结与思考

AI 并非万能，它提供了另一种形式的开发工具。想要获得高质量成果，关键在于：

1. 先有框架再有细节：LLM 更擅长在既定框架下补充细节。
2. 针对性 Agent：选择更专业的模型解决特定问题，而非依赖单一模型。
3. 持续纠偏：错误和偏差大量存在，需要专业知识经验介入调优。

通过往复迭代，我们可以构建出更多小而美的功能软件。记住，回复有错吗？当然有。如何纠偏、调优？这些专业知识和经验，还需要创造者自己掌握。