开源全套 AI 提示词， AI 编码率从 9.6%稳步提升至 89.2%的实践经验构建

https://github.com/jwangkun/ai-coding-prompt-java

"你听说了吗？隔壁组用 AI 一个月干了我们三个月的活..."

上周团建，一位刚跳槽到字节的朋友醉醺醺地向我吐槽："我们那边现在不用 AI 写代码的，都被 leader 约谈了，说‘效率跟不上时代’。" 全场沉默三秒，然后七嘴八舌地讨论起来。 "我们也在用啊，但 AI 写的代码总是驴唇不对马嘴..." "我收藏了 300 多个'神级 Prompt'，但每次还是靠运气..." "最怕就是团队各人各样，Code Review 的时候简直灾难！"

听着这些熟悉的抱怨，我笑了。 因为我知道，99%的团队都在用"石器时代"的思维玩"AI 时代"的工具。 要么跪着舔 AI ，把 Prompt 当咒语念，效果全凭运气；要么站着骂 AI，说这玩意儿就是个高级代码补全。 但我们团队走了第三条路。

在过去 6 个月里，我们用了套"工程化"的打法，直接把 AI 编码采纳率从可怜的 9.6%干到了 89.2%。 这什么概念？ 就是以前 AI 生成的代码，10 行里你要改 9 行；现在 10 行里你只用改 1 行。 更重要的是，需求交付效率整体提升了 23.6%，Bug 率直接腰斩。 今天，我把这套在内部被戏称为"AI 驯服手册"的完整方法论，全部开源。 不藏着掖着，就是因为看不惯整个行业还在"玄学"式地用 AI 。

先斩后奏：来看看我们的"逆天"成果 我知道你可能在想："又在吹牛 X 吧？" 来看看这套 Prompt 工程体系在我们团队的真实战绩： 指标 改进前 改进后 提升幅度 AI 代码采纳率 9.6% 89.2% +828.33% 需求交付效率 基准 +23.6% 效率暴涨近 1/4 Code Review 通过率 68% 94% 节省 30%返工时间 线上 Bug 密度 基准 -48.2% Bug 率腰斩

最爽的是，团队里刚毕业的新人用这套方法写出来的代码，质量直逼 3 年经验的工程师。 你要是真有这效果，早就藏着掖着当核心竞争力了，为啥还开源？ 问得好。

因为你不用，不代表别人不用。 现在腾讯、字节、美团这些头部厂，都在组里秘密训练自己的"AI 编码工程化"体系。 我们今天开源，就是要让中小厂和普通开发者也能吃上同样的红利。

醒醒吧，你的 Prompt 用法已经落后了 让我们直面一个残酷现实：90%的开发者还在"玄学"式地使用 AI。 玄学用法的典型特征（看看你中了几枪）：

1. 把 Prompt 当咒语背，今天这个不灵，明天换个继续试
2. 收藏夹里躺着 200 条"神级 Prompt"，真正用的时候还是现场瞎编
3. 团队各人各法，张三让 AI 这样写，李四让 AI 那样写，代码风格千奇百怪
4. 全靠个人经验，会写的飞起，不会写的还不如不用 AI
5. 没有反馈优化，AIGC 就是一次性买卖，好就好不好拉倒

这能怪你吗？ 不能。因为市面上 90%的 AI 编码教程，教的就是这套"玄学"。 但真正硬核的团队早就不这么玩了。 他们把 AI 编码当成软件工程来对待，用分层架构 + 模块化设计 + 质量门禁的思路，把 Prompt 变成了可复用、可管理、可迭代的标准化工程资产。 这就是"AI 编码提示词工程"的核心思想。

这套工程体系到底长啥样？ 不卖关子，直接上架构图： ai-coding-prompt/ ├── rules/ # 规则层 - 质量门禁，像代码 Review 一样审核需求 ├── 业务层/ # 业务逻辑 - 领域模型、业务规则、DDD 实践 ├── 应用层/ # 应用接口 - RESTful API 、DTO 设计、接口文档 ├── 技术方案/ # 技术方案 - 技术选型、架构设计、实现方案 ├── 数据层/ # 数据访问 - 数据库设计、持久化、缓存策略 ├── 工程结构/ # 工程结构 - 目录结构、配置管理、部署方案 ├── 前端/ # 前端技术栈实现 ├── 移动端/ # 移动端技术栈实现 └── ... # 其他文档 [图片] 每一层都是一道"质量门禁"，确保 AI 从理解需求、设计方案到写代码的每个环节都不跑偏。

具体怎么玩？来看一个新功能从 0 到上线的完整案例。

实战演示：一个新功能是如何被 AI 完美交付的？ 假设你要开发一个电商的优惠券功能，传统做法是啥？ 自己先琢磨半天，然后对着 AI 一句句下指令，最后出来的代码还要大改特改。 但用我们的工程化打法，流程是这样的：

第一步：需求分析 - 让 AI 当"需求分析师" 直接使用 rules/Review 需求实现检查 prompt.md ，输入你的需求描述。 AI 会帮你：

• 检查需求逻辑是否自洽
• 识别遗漏的边界场景
• 发现可能的技术风险
• 输出标准的需求分析文档

第二步：技术方案设计 - 让 AI 当"架构师" 用 技术方案/新增类需求 prompt.md ，输入刚才的分析结果。 AI 直接给你输出：

• 完整的技术方案（ PRD 级别）
• 清晰的架构设计图
• 详细的技术选型说明
• 完整的接口定义文档

第三步：后端开发 - 流水线式生产

• 数据层：数据层/建表 prompt.md → 自动生成符合规范的建表 SQL 和实体类
• 业务层：业务层/业务层 prompt.md → 直接生成符合 DDD 的业务逻辑代码
• 接口层：应用层/接口*.md → 一键生成 RESTful API ， 带完整的 Swagger 文档

第四步：前端/移动端开发

• 用 前端/前端工程结构 prompt.md 或 移动端/移动端工程结构 prompt.md 搭建标准项目
• 然后用组件开发、状态管理 Prompt 快速拼装页面

第五步：质量门禁 - AI 自我审查

• 测试：用 rules/测试用例生成 prompt.md 自动生成单元测试
• 性能优化：自动扫描性能瓶颈
• 安全检查：自动识别安全漏洞

全程标准化，全程可复用，全程质量可控。

深度适配现代 Java 全栈 这套 Prompt 工程不是空中楼阁，而是深度适配目前最主流的 Java 全栈技术栈： 后端

• Spring Boot 3.x + MyBatis-Plus （企业级标配）
• Redis + RocketMQ （高并发三板斧）
• Docker + K8s （云原生化部署） 前端
• Vue 3 + Vite 5 + TypeScript （新时代三剑客）
• Pinia + VueUse （状态管理利器）
• Ant Design Vue （企业级 UI ）

移动端

• uni-app （ Vue 3 ） （一套代码多端覆盖）
• uni-ui （官方组件库）

可以说，只要你用的是 Java 全栈，这套方案拿过去就能用。

开源了， 但我有话说 最后，说几句心里话。 我们团队花了 6 个月打磨这套体系，原本是想着当"秘密武器"的。 但在一次行业技术交流会上，我发现头部大厂也在做类似的事情他们有专门的团队、充足的资源、丰富的数据。 而更多中小厂和普通开发者，只能在网上找零散的教程，然后继续"玄学"式摸索。 这不对。技术应该是普惠的。 所以今天我们把它完全开源，还配了详细的使用文档和最佳实践。

GitHub 地址： https://github.com/jwangkun/ai-coding-prompt-java

最后的最后：给你三个立即行动的理由

1. 你的竞争对手可能已经用上了 别等到年底绩效面谈的时候，才发现自己效率落后别人 20%。
2. 这是真正的"工程红利" 不像各种 AI 新框架天天变，这套工程化思想至少能用 3 年。
3. 早就是优势 越早建立团队的 AI 编码规范，你积累的数据资产就越有价值。等别人都反应过来，你已经领先一年了。

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