开发者效率手册:用 AI 工具搭建 7 条交付加速通道
MVP 阶段最耗时间的是数据导入、测试与上线流程。文章列出 7 个可立即落地的 AI/自动化组合,确保小团队也能保持两天一版的节奏。
重点是让 Copilot、Cursor、Bolt.new 等工具与我们现有的 Supabase、Playwright、爬虫脚本协同,而不是单纯写更快的代码。
-35%
开发到上线耗时
70%
覆盖核心单测
24h
自动化回归周期
团队当前的技术瓶颈
1)数据脚本维护成本高:不同来源的爬虫格式差异大,需要大量人工清洗。
2)测试覆盖率低:只有少数 E2E,缺乏关键工具函数的单测。
3)部署验证靠人肉:每次 Vercel 发布都要人工巡检,效率极低。
7 条需要立刻搭建的 AI 通道
以下工作流都是当天即可启用的组合,尽量复用现有工具链:
- 数据清洗 Copilot:在 VS Code 中用 GitHub Copilot 生成 schema 校验函数,与 clean-data 一起运行。
- Crawler QA Bot:用 OpenAI Function Calling 读取爬虫日志,自动归纳失败原因,节省排查时间。
- Prompted SQL 生成:通过 Supabase AI 直接生成统计查询,随手校验工具覆盖率。
- Cursor 流程卡片:把 lib/scraper、scripts/* 等目录标成工作流,让新人直接调用预设命令。
- Playwright + TestGPT:利用 GPT 自动生成基础 E2E 断言(加载、筛选、跳转)。
- Bolt.new 快速原型:用于测试新的工具详情页或榜单布局,确认有效再移植到主仓库。
- Ops 自动化:用 LangGraph + Vercel Webhook 监听部署结果,有异常时自动生成排查提示。
落地顺序建议
Day 0:在 repo 创建 automation/ 目录,存放 Prompt 模板与脚本,便于团队共享。
Day 1:把 clean-data、update-logos、validate:tools 等脚本加上 CLI 选项与检查表,并配合 Copilot 生成报告。
Day 2:用 Playwright 录制 5 条关键路径(首页加载、搜索、收藏、跳转、Newsletter),把断言交给 TestGPT 补全。
之后再视情况把爬虫、Supabase 迁移到云端工作流(例如 Flowise、LangSmith),但 MVP 阶段先保证有自动检测 + 自动提醒即可。
Quick Takeaways
- ◎AI 不是更快写代码,而是把脚本、验证、部署串起来,减少沟通成本。
- ◎每个脚本都附 Prompt 模板和日志解析方式,新人按清单执行即可。
- ◎把测试、监控和内容体系统一进 Playbook,MVP 才能稳定迭代。
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