一、统一环境配置（macOS）

1. 基础开发环境

  • 微信开发者工具

    • 安装最新稳定版（推荐 v2.30+）

    • 配置测试/正式环境 AppID

    • 启用 ES6+/TypeScript 编译增强模式

  • Node.js 环境

    • 通过 nvm 管理 Node.js 版本（推荐 v18 LTS）

    • 全局安装必要工具：Yarn、PM2、NestJS CLI

  • AI 工具链

    • Cursor IDE：集成代码生成能力

    • Figma 插件 DesignLabs：AI 生成小程序 UI 组件库

    • Postman AI：智能接口测试与 Mock 数据生成

2. 工程初始化

  • 脚手架：基于 NextJS 创建全栈工程，集成 Taro 3.x 实现小程序多端适配

  • AI 模板配置：通过 Cursor 预设 weapp-nextjs-ai 模板，自动生成代码规范、状态管理、接口层框架

二、统一技术栈

层级

技术选型

AI 赋能场景

前端框架

Taro 3.x + NextJS App Router

Cursor 生成页面组件、NutUI 布局逻辑

状态管理

Jotai + SWR

AI 自动推导状态依赖关系

UI 组件库

NutUI 4.x（小程序适配版）

Figma 设计稿 AI 转 WXSS 样式

后端服务

NextJS API Routes + Drizzle ORM

AI 生成 GraphQL Schema 及 REST 接口

数据库

Drizzle ORM + PostgreSQL

Cursor 生成 CRUD 操作与索引优化建议

DevOps

GitHub Actions + Vercel

AI 优化构建流水线与部署策略

三、标准化开发流程

1. 需求分析阶段（AI 提效）

​智能需求拆解​​

  • 使用 Cursor 输入自然语言需求（如“生成电商 MVP 用户故事地图”），输出结构化 PRD 文档

  • 调用微信开放 API 分析工具，自动检测技术可行性（如支付、LBS 接口限制）

2. 原型设计阶段

​AI 原型生成​​

  • 通过 Figma 插件 DesignLabs 输入需求描述，AI 生成高保真交互原型

3. 开发实施阶段

​前端开发​​

  • 页面生成：通过 Cursor 输入功能描述（如“商品详情页需轮播图、SKU 选择器”），AI 生成 Taro+NutUI 组件代码

  • 数据绑定：AI 自动生成 SWR 请求模板及 Mock 数据（支持电商、社交等业务类型）

  • 性能优化：AI 分析小程序包体积，自动移除未使用的 API 依赖

​后端开发​​

  • 接口生成：输入数据模型（如“Product 包含名称、价格、库存”），AI 生成 Prisma Schema 及 NextJS API Routes

  • 安全加固：AI 检测接口潜在风险（如越权访问），自动生成鉴权中间件

4. 验证测试阶段

​自动化测试​​

  • 单元测试：Cursor 基于组件功能生成测试用例（覆盖率≥85%）

  • E2E 测试：AI 模拟用户路径（如“从加购到支付”），生成边缘测试数据并执行验证

​体验验收​​

  • AI 生成用户行为分析报告，定位交互卡点（如按钮点击率低于预期）

四、AI 提效专项建议

1. 需求与设计阶段

  • PRD 自动化：Cursor 生成需求文档后，同步关联 Jira 任务及知识库

  • 设计系统复用：通过 AI 识别历史项目 UI 组件，推荐相似模块快速复用

2. 开发阶段

  • 代码智能补全：Cursor 实时分析上下文，推荐组件、接口调用代码

  • 错误自修复：运行时报错时，AI 提供一键修复建议（如微信 API 参数错误）

3. 测试与交付

  • Bug 根因分析：AI 关联日志、代码变更记录，定位问题根源

  • 文档自动化：接口变更后，AI 同步更新 Swagger/OpenAPI 文档

五、智能化开发规范

1. AI 工具版本锁定

  • Cursor 固定使用其中一种（例如 Claude-3.7-sonnet），避免模型切换在迭代过程中导致代码风格波动

2. 知识沉淀

  • 所有 AI 生成内容需通过内部知识库归档（Notion+Git LFS）

  • 标注生成条件（记录 Prompt）与调优关键过程

3. 人机协作标准

  • AI 生成代码需通过人工逻辑复审

  • 关键模块（如支付、数据存储）禁止直接提交 AI 代码

六、迭代优化流程

1. MVP 快速交付

  • 首版聚焦核心功能，AI 生成基础框架

2. 数据驱动迭代

  • 上线后通过 AI 分析用户行为数据，生成优先级排序的功能迭代清单

3. 技术债管理

  • AI 定期扫描代码库，标记技术债（如重复逻辑、过期 API），推荐重构方案

​团队分享​​

  • 每天关注 AI 发展前沿

  • 团队内部分享 AI 提效案例

参考 Taro 官方文档：https://taro-docs.jd.com/taro/docs/introduce Next.js 官方文档：https://nextjs.org/docs Drizzle 官方文档：https://orm.drizzle.team/docs/overview Tailwind CSS 官方文档：https://tailwindcss.com/docs Shadcn UI 官方文档：https://ui.shadcn.com/docs