原来上海玉灵膏的制作工艺竟然这么讲究？
2026/7/8 12:23:09
文章探讨了未来软件开发趋势，提出将不再是“一个 AI 写代码”，而是一支 AI 团队协同工作。文章介绍了一套完整的 AI 软件研发流程，涵盖了从需求定义到测试验收的各个环节，每个阶段都有对应的 AI Agent。这包括 AI 产品经理、AI 设计师、AI 架构师、AI 开发者、AI DevOps 和 AI QA。文章强调了 Spec 在整个研发过程中的重要性，并指出未来的竞争力在于设计高效的人机协同流程，让 AI 在整个研发生命周期中持续发挥价值。最终，文章总结道，未来的软件研发将不是 AI 替代程序员，而是程序员开始管理一支由多个 AI Agent 组成的研发团队。
未来的软件开发，不再是“一个 AI 写代码”，而是一支 AI 团队协同工作。
最近看到一套非常有意思的 AI 软件研发流程，它几乎把传统软件开发生命周期（SDLC）完整地用 AI Agent 串了起来。
从产品经理写 PRD，到 UI 设计，再到技术设计、Spec、代码生成、自动部署、测试验收，每一步都有对应的 AI Agent。
如果把它画成一条流程，就是下面这样：
需求定义 ↓ PRD文档 ↓ UI/UX设计 ↓ 技术设计 + Spec + 数据库 + API ↓ 需求变更（Spec迭代） ↓ AI Coding ↓ 自动部署（CI/CD） ↓ 测试验收 ↓ Bug修复 ↓ 继续迭代……这其实已经不是简单的 AI Coding，而是一套AI SDLC（AI Software Development Lifecycle）。
今天，就带大家拆解这 7 个阶段到底在干什么。
第一阶段：需求定义——AI 产品经理（PM Agent）
传统项目中，第一步永远不是写代码，而是搞清楚需求。
这一阶段主要由：
Human：产品经理
协同：
AI PM/PO Agent
完成。
输入通常只有两项：
- 系统名称
- 需求描述
例如：
员工订餐系统 上传： 需求说明.docxAI 会自动输出一份完整的 PRD，包括：
✅ 产品背景
✅ 用户画像
✅ 用户故事（User Story）
✅ 功能模块
✅ 业务流程
✅ UML
✅ PlantUML 流程图
✅ 优先级
✅ 非功能需求
很多以前需要产品经理写几天的 PRD，现在几十秒就能完成初稿。
这一阶段，本质就是：
AI 帮产品经理完成需求分析和 PRD 编写。
第二阶段：UI/UX 设计——AI 设计师
有了 PRD，下一步就是设计。
对应角色：
Human：
UI/UX Designer
AI：
UI/UX Expert Agent
输入：
PRD输出：
- 页面结构
- 页面流程
- 原型图
- UI规范
- 配色规范
- 字体规范
- 组件规范
- 间距规范
- 按钮状态
例如：
登录 ↓ 首页 ↓ 菜单 ↓ 订单 ↓ 支付 ↓ 个人中心甚至还能调用：
- Figma AI
- 墨刀 AI
- MasterGo AI
直接生成原型。
整个过程从：
PRD ↓ 设计稿几乎实现自动化。
第三阶段：技术设计 + Spec——AI 架构师
很多人认为 AI Coding 就是写代码。
其实真正重要的是这一阶段。
因为它决定了：
以后代码到底怎么写。
输入：
PRD + UI设计 + Spec模板AI 输出：
数据库设计
例如：
Employee Order Food MenuAPI设计
例如：
POST /login GET /foods POST /order技术架构
例如：
- 微服务
- DDD
- MVC
- Redis
- MQ
- 缓存设计
测试文档
包括：
- 功能测试
- 边界测试
- 异常测试
- 安全测试
最后最重要的是：
生成一份标准 Spec。
例如：
字段 类型 长度 默认值 是否必填 备注为什么 Spec 如此重要？
因为后面的 AI Coding、测试、部署，全都会引用它。
Spec 就像整个项目唯一可信的数据源（Single Source of Truth）。
第四阶段：需求变更——AI 管理 Spec
软件开发永远不会只有一次需求。
需求一定会改。
例如：
产品经理突然说：
增加员工编号和员工姓名联合查询。
传统流程：
产品改 PRD
↓
开发重新理解
↓
测试重新写用例
↓
沟通一堆人。
现在：
直接修改 Spec。
例如：
模块： A01-E001 版本： V1.1 修改： 增加联合查询AI 自动：
- 修改 Spec
- 更新数据库
- 更新 API
- 更新代码
- 更新测试
整个团队不需要再重复同步。
这就是：
Spec 驱动迭代。
第五阶段：AI Coding——真正开始写代码
终于到了大家最熟悉的阶段。
输入：
Spec + UI设计AI 自动生成：
前端：
- Vue
- React
- Angular
后端：
- Java
- Spring Boot
- Go
- Python
- .NET
如果再结合：
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- Qoder
- Trae
基本已经可以完成：
从设计稿直接生成前后端代码。
过去：
开发负责写代码。
未来：
开发负责审核 AI 写的代码。
角色已经发生变化。
第六阶段：部署上线——AI DevOps
很多 AI Coding 文章，到生成代码就结束了。
但真正的企业开发远远没有结束。
还需要：
Docker
Kubernetes
CI/CD
流水线
环境变量
自动部署
AI 可以自动生成：
Dockerfile
FROM openjdkKubernetes Deployment
Service
Ingress
GitHub Actions
GitLab CI
Jenkins Pipeline
甚至：
不同环境：
- Dev
- Test
- UAT
- Production
也可以自动配置。
真正做到：
提交代码 ↓ 自动构建 ↓ 自动部署 ↓ 自动上线第七阶段：测试验收——AI QA
最后一步。
也是很多 AI Coding 产品容易忽略的一步。
输入：
- Spec
- 代码
- 测试用例
AI 自动：
执行测试
↓
发现 Bug
↓
生成测试报告
↓
提出修改建议
↓
再次生成代码
↓
重新测试
形成完整闭环：
开发 ↓ 测试 ↓ Bug ↓ 修复 ↓ 重新测试直到：
PASS。
这就是所谓：
AI Loop。
为什么越来越多公司开始采用这种模式？
因为它解决了传统研发最大的几个问题。
① 文档永远同步
PRD、UI、Spec、代码保持一致。
不用担心：
产品改了。
开发不知道。
测试不知道。
运维不知道。
② AI 不只是 Copilot，而是 Team
过去：
一个 AI ↓ 写代码现在：
PM Agent ↓ UI Agent ↓ Architect Agent ↓ DEV Agent ↓ CI/CD Agent ↓ QA Agent已经变成了一支 AI 团队。
③ Spec 成为整个研发中心
未来的软件开发，不一定围绕代码。
更可能围绕：
Spec。
因为：
代码可以重新生成。
UI 可以重新生成。
测试可以重新生成。
唯一不能乱的是：
Spec。
所以越来越多 AI Coding 平台开始强调：
Specification Driven Development（规范驱动开发）
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