微信小程序标准化开发流程（AI赋能全栈版）
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
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）
成本评估
基于历史数据训练AI模型，预测开发周期与资源消耗
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Propmt）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
效能目标
通过本流程，预计MVP开发周期缩短60%，迭代效率提升40%。
