宝玉：我的 AI 原生开发流程，一个真实案例的完整复盘

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来源：微信公众号「宝玉AI」；作者：宝玉
原文发布时间：2026-08-25 13:02 CST
获取时间：2026-08-26

核心结论（一句话）

AI 原生开发没有省掉可行性、设计、原型、实现与测试；它将执行交给 Agent，并要求人把注意力更集中地放在可行性取舍、原型确认、用户验收与风险判断上。

分类提炼

场景：个人 App 功能迭代、AI Coding、设计与验证协同
类型：单案例复盘 / 研发流程重排 / 人机职责划分
方法：可行性确认 -> 设计文档 -> 高精度原型 -> Agent 实现与自验证 -> 人类黑盒验收

知识节点（8 个独立概念）

执行主体迁移：传统研发步骤保留，但 Agent 承担分析、设计、编码和调试，人负责关键路径上的决定与确认。
可行性确认：在实现前分别判断产品价值、定位匹配、技术可行性与成本，避免用更快的编码放大错误方向。
文档即记忆：确认后的设计文档既供人审查，也将背景、约束与决策传递给新的 Agent Session。
高精度原型：将需求、交互和 UI 聚合到接近成品的原型中，使用户体验判断发生在实现前的低成本阶段。
Agent自验证：让 Agent 运行测试、调试失败并截图验证，使产出先经过机器反馈循环再交给人。
用户黑盒测试：人从普通用户的直觉、误操作、边界输入与错误恢复视角验收，补足开发者路径偏见。
确认不可省略：可行性、技术方案、原型/UI 与测试确认可合并、自动化或简化，但各自防范的错误类型不能被忽略。
两侧优先：代码生成变快后，应优先投资设计确认、测试、部署和发布等编码两侧的反馈能力，而非默认叠加编码提示词或 Skill。

一条适合 Agent 的开发链路

先做可行性分析。 Agent 根据仓库与需求列出选项，人以产品价值、用户摩擦、兼容性和成本选定方向。
将决定固定进设计文档。 文档写清需求、接口、架构和约束，成为可审查的决策记录与后续会话的输入。
在高精度原型确认体验。 让界面入口、状态、交互和视觉在编码前反复修改；原型确定后再进入实现。
让 Agent 在验证中实现。 按里程碑编码，并配合构建、测试、截图或其他可观测结果形成自验证循环。
人做风险适配的最终验收。 普通功能可优先黑盒测试；涉及财务、安全、隐私或关键业务时，增加代码审查、权限检查和更强验证。

关联图谱

上游（基于 / 来自）

[[02-ai-coding/Notion-spec-driven-AI-workflow]]：Spec 将意图转为 Agent 的施工说明；本文补充原型确认如何在实现前验证体验假设。
[[02-ai-coding/为什么说React是比HTML更合适的AI设计稿格式]]：同为宝玉对 AI 时代设计产物的判断，后者解释为何文本化组件交付有利于协作。

下游（应用于 / 验证于）

将需求评估、设计文档、原型、自动验证证据与验收结论放在同一功能变更链路中。
按风险为测试、Code Review、人工签收和发布权限定义不同门槛。

同级（横向 / 并列）

[[02-ai-coding/大淘宝技术-永霸-AI-Coding-环境与验证驱动]]：本文是个人产品迭代的流程视角；后者是企业环境和分层验证视角。
[[02-ai-coding/Claude-Code团队5条工作原则-Fiona-Fung分享]]：共同强调人类保留判断，Agent 自主执行需要可验证的反馈与边界。

验证边界

作者的案例将 Agent 自验证和人类黑盒测试组合使用，并省略逐行 Code Review。这是对具体风险、模型能力和功能范围的取舍，不应被解释为通用的“无需代码审查”规则。对于核心安全、资金、隐私和不可逆动作，仍应设置独立审查、自动检查、权限隔离与回滚。

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