嗨，大家好，好久不见！在进入正题前，先秀一下我这周的代码量，用一个简单的 Git 统计脚本跑了一下：

git log --since="1 week ago" --pretty=tformat: --numstat | awk '{
    add += $1;
    subs += $2;
    files += 1
}
END {
    printf "近一周统计：\n";
    printf "文件变更数: %d\n", files;
    printf "添加行数: %d\n", add;
    printf "删除行数: %d\n", subs;
    printf "净增长行数: %d\n", add-subs
}'

结果如下：

• 文件变更数: 350
• 添加行数: 40,646
• 删除行数: 5,482
• 净增长行数: 35,164

一周写 4 万行代码，感觉怎么样？别急，看完这篇博客，我相信你也能轻松达到，甚至超过这个量！废话不多说，咱们直接开干，像甄子丹一样，一个打十个！郑重声明：本文纯手敲，诚意满满，绝无 AI 生成痕迹！

---

1. 准备工作：选对 AI 工具是关键

既然要用 AI 编程，第一步就是选一款靠谱的大模型。我推荐 Claude，尤其是刚发布的 Claude 3.7 Sonnet（2月25日更新）。相比之前的 3.5 Sonnet，它的编程能力提升了约 20%，输出长度高达 128k Tokens，简直是码农的福音。

你可能会问：最近很火的 DeepSeek 咋样？老实说，除了价格便宜，DeepSeek 在编程任务上的表现不如 Claude。原因很简单：我们追求的是结合上下文生成大量代码，而这需要更高的 Token 容量。来看看两者的对比：

模型	上下文长度	输出长度
DeepSeek Coder	16k	4k
DeepSeek Pro	32k	8k
Claude 3.7 Sonnet	128k	128k

结论：Token 越多，效果越好。所以，Claude 是目前的最佳选择。

推荐工具（按使用体验排名）

1. Cursor：丝滑体验，强烈推荐。
2. Windsurf：功能强大，稳定性不错。
3. Github Copilot：老牌选手，配合 VS Code 很顺手。
4. TRAE：免费，但偶尔连接不稳。

选好工具，咱们就可以进入正题了！

---

2. 推荐流程：从文档到代码，一气呵成

不管是新项目还是老项目改造，我的开发流程是这样的：

1. 编写文档
2. 编写代码
3. 编写测试并通过
4. 提交代码

为了提升效率，我整理了三种工具组合套餐，适合不同预算的开发者：

套餐类型	文档 IDE	代码 IDE	优点	缺点
免费套餐	TRAE	TRAE	免费、功能齐全	连接不稳、响应慢、代码质量一般
经济套餐	Copilot/TRAE	Cursor/Windsurf	使用流畅	TRAE 的缺点依然存在
土豪套餐	Cursor/Windsurf	Cursor/Windsurf	无可挑剔	略贵，代码有“钞票味”

Tips：本文后续示例主要用 Github Copilot + Cursor 演示，默认模型是 Claude 3.7 Sonnet。

---

2.1 新项目开荒：文档先行

新项目启动时，我习惯按以下顺序写文档：

1. README
2. PRD（产品需求文档）
3. 开发文档（前端 + 后端）
4. DRD（设计需求文档）
5. UI 设计文档
6. 部署文档

小贴士：如果需要技术选型，建议用 Grok 或 DeepSeek 结合联网搜索，效率更高。

---

2.2 编写 README：开门见山

首先，创建项目文件夹，用装有 Copilot 的 VS Code 打开。然后用以下 Prompt 生成 README：

请为一个项目生成完整的 README 文档，要求专业且吸引人：

# [项目名称]  
简短描述项目的核心功能或目标（例如："一个轻量级任务管理工具，帮助团队高效协作"）。

## 背景  
介绍项目起源或解决问题（例如："项目源于团队简化工作流程的需求，解决现有工具复杂的问题"）。

## 功能  
列出主要功能（例如：  
- 用户认证和权限管理  
- 实时数据同步  
- 友好的用户界面）。

## 技术选型  
列出技术和工具（例如：  
- 前端：React, TypeScript  
- 后端：Node.js, Express  
- 数据库：MongoDB）。

生成的 README 会出现在项目根目录。如果需要补充，直接用：

#README.md 添加 [XXX 功能]，[说明]，并更新相关内容

---

2.3 编写 PRD：一键生成

生成 PRD 超级简单，只需一句：

根据 #README.md 生成 docs/PRD.md

Copilot 会自动创建 docs 文件夹并生成 PRD。如果想调整细节，比如用户名密码长度限制：

#PRD.md 为用户名、密码等加上长度限制

---

2.4 其他文档：批量搞定

其他文档类似，比如技术文档：

根据 #README.md 和 #PRD.md 编写 Development.md

UI 设计文档可以加点料：

根据 #README.md 和 #PRD.md 以及参考图片，生成 UI-Specs.md

上传一张 UI 设计图（Figma 或竞品截图），Copilot 会生成详细的规格说明，比如布局、颜色、交互细节等。

---

2.5 任务拆解：让进度一目了然

编码前，用 AI 拆解任务并生成任务清单：

根据 #Development.md 进行任务分解，生成 TaskList.md，要求可跟踪、可执行

结果可能是这样的：

## 核心功能开发（预计 4-5 周）

### 1. 后端基础框架（1-1.5 周）
- [ ] 技术栈搭建
  - FastAPI + PostgreSQL
  - Alembic 数据库迁移
- [ ] 核心 API 实现
  - RESTful API 设计
  - 用户认证与授权

### 2. AI 服务集成（1 周）
- [ ] LangChain 集成
  - 文档索引管理
  - 向量存储实现

文档写完，接下来就是重头戏——编码！

---

3. 编写代码：Cursor 大显身手

3.1 准备工作

用 Cursor 打开项目目录，它会自动生成项目索引（Codebase）。在 Ask 模式下，用 @ 全局搜索文件或代码片段，超级方便。

3.2 开始编码

以一个前端项目为例，在 Agent 模式下输入：

根据 @README.md 和 @Development.md 编写前端框架

Cursor 会自动安装依赖，生成代码框架。确认无误后，编写测试：

@前端目录 编写单元测试并运行，遇到问题自动修复，直到通过，在 @TaskList.md 中打勾

测试通过后，运行 npm run dev 检查效果，然后提交代码：

git add .
git commit -m "feat: 完成前端框架搭建"

后续功能开发类似，直接一条龙：

根据 @README.md @Development.md @PRD 编写 [XXX 功能]，完成后编写并通过单元测试，在 @TaskList.md 打勾

喝杯咖啡，看着 Cursor 自动干活，效率拉满！

---

4. 常见问题及解决办法

• 死循环：如果 Cursor 在解决问题时陷入循环（比如 A → B → A），试试：

1. 用 @ 提供更多上下文
2. 开新会话
3. 换模型（比如 Claude 3.7 Think 或 OpenAI O1）

• 界面调整：前端 UI 不满意？上传截图 + 描述，Cursor 会精准调整。
• Prompt 优化：尽量一次性写清楚需求，避免反复修改。

---

5. 效率翻倍的终极建议

如果一周还写不到 4 万行代码，试试多线程作战：

• TRAE 写前端 A 模块
• Cursor 写前端 B 模块
• Cline 写后端
• Copilot 更新文档和测试

多开几个 IDE，分块并行，效率直接起飞！唯一限制是你的电脑性能和显示器数量。

---

结语

通过这种 AI 编程方式，一周 4 万行代码不是梦！希望这篇文章能帮你在开发路上更进一步。如果觉得有用，欢迎留言交流，或者直接试试这些工具，体验一下“代码如流水”的快感！

---