这里写自定## 写在前面一、总体思路把大目标拆成可被 Agent 自我驱动的系统二、5 层任务系统设计第 1 层Mission —— 一句话级目标第 2 层任务分解 —— 按里程碑切分不要按模块切分第 3 层Guardrails —— 让 AI 不靠猜就能开工第 4 层进度系统 —— 让 AI 能跨会话继续第 5 层验收与回滚 —— 每一步都可验证、可回退三、可直接套用的 Prompt 模板四、让 3 小时任务更稳的 6 个细节技巧1. 第一步做冒烟测试2. 把最难的环节前置3. 每 30 分钟设一个 Checkpoint4. 明确可以问问题的边界5. 保留复盘环节6. 用文件而非对话承载上下文五、3 个常见错误与对策六、结语很多人以为让 AI 写代码就是写一句超长 Prompt然后坐等奇迹发生。现实是没有任务系统的 AI Coding跑不过 30 分钟就会失控。本文要回答的核心问题是如何通过一次长 Prompt 或者一份设计让 AI Agent持续 3 小时以上直到完成你的核心大目标答案只有一句话别写一句 Prompt写一套任务系统。一、总体思路把大目标拆成可被 Agent 自我驱动的系统支撑这一思路的 4 条核心原则目标可量化、可验收不是做个网站而是3 页、能登录、含 5 个 API、跑通测试。任务可独立执行每一步可以单独完成、独立验证。上下文可持续每次开工都能恢复记忆不会忘了昨天做到哪。风险前置把容易出错的环节写在前面而不是最后。长 Prompt 的本质不是长而是让 AI 在失去方向时还能找回方向。二、5 层任务系统设计第 1 层Mission —— 一句话级目标放在文档最顶部AI 启动任务时第一眼就能读到。# Mission 为一家小型咖啡品牌搭建一个「会员积分小程序」后端 简单管理后台 能在 3 小时内跑通「注册 → 下单 → 积分 → 兑换」完整流程 并部署到本地 Docker。一份合格的 Mission 必须包含 4 个要素目标人群 / 用户核心业务闭环可验收的产出形态跑通流程 / 部署形态时间预算第 2 层任务分解 —— 按里程碑切分不要按模块切分不要按模块拆按用户可见的功能里程碑拆。每个任务控制在30 分钟以内。#任务输入 → 输出 → 验收预计1项目骨架 Docker Compose空目录 → Spring Boot Vue 起服务 → 浏览器访问 20020 min2用户注册 / 登录 JWT骨架 → 注册登录 API → curl 跑通30 min3商品列表 / 详情 API骨架 → API → 返回 5 条 mock 数据20 min4下单 API 库存扣减用户 商品 → 下单 → 库存减 130 min5积分规则 自动入账下单 → 积分 → 数据库新增积分记录30 min6积分兑换 API积分 → 兑换 → 扣减 订单20 min7管理后台 3 个页面API → Vue 页面 → 截图可见40 min8E2E 测试脚本全栈 → Playwright → 流程跑通20 min9打包镜像并启动镜像 → docker compose up → 服务全绿15 min10README 复盘全流程 → 文档 → 一键启动可复现10 min每个任务写明三件事输入依赖什么前置条件输出交付物文件 / 接口 / 截图验收怎么证明这一步完成了第 3 层Guardrails —— 让 AI 不靠猜就能开工每个任务配一份约束文档用来防止 AI 越走越偏。类别示例技术栈版本Spring Boot 3.3、Vue 3、PostgreSQL 16命名规范API 路径、错误码、字段命名禁止项不用 Lombok / 不引入 Redis / 不用 Tailwind已知陷阱鉴权要校验 refresh token、CORS 白名单只允许前端 origin没有 Guardrails 的 Agent 一个没有规则的实习生跑得越快越危险。第 4 层进度系统 —— 让 AI 能跨会话继续3 小时任务最大的敌人是上下文丢失。建议建一份PROGRESS.md## 当前状态 - 阶段: 5 / 10 - 正在做: 积分入账逻辑 - 已完成: 用户 / 商品 / 下单 - 卡点: 积分并发更新冲突 ## 已完成 - [x] 1. 项目骨架 - [x] 2. 用户注册登录 - [ ] 5. 积分入账进行中 ## 决策记录 - 2026-07-28: 放弃 Redis用数据库乐观锁处理积分并发 ## 已知问题 - 下单接口偶发 500需要查事务回滚两条铁律每次任务结束强制 AI 先更新 PROGRESS.md 再停。下次启动直接说“读取 PROGRESS.md按当前阶段继续”。第 5 层验收与回滚 —— 每一步都可验证、可回退每完成一步AI 必须跑一个最小验证单元测试 / curl 调用 / 截图。验证脚本沉淀到scripts/verify-step-N.sh。失败时 AI 要么自己修要么在 PROGRESS 里写明失败原因禁止静默跳过。三、可直接套用的 Prompt 模板# 任务 [用 1-2 句话写清楚你要的最终成果] # Mission [详细业务目标 时间预算 验收标准] # 技术栈 - 后端: ... - 前端: ... - 数据库: ... - 部署: ... # 任务清单按顺序执行 1. [任务名] — [输入] → [输出] → [验收方式] — 预计 X 分钟 2. ... # 约束 / Guardrails - 不允许使用 ... - 必须遵循 ... - 已知陷阱: ... # 工作流 - 每完成一步必须更新 PROGRESS.md - 每完成一步必须运行 scripts/verify-step-N.sh - 失败时记录在 PROGRESS.md不要静默跳过 - 上下文丢失时先读 PROGRESS.md 再继续 # 启动指令 读取 PROGRESS.md如果存在则从当前阶段继续 否则从任务 1 开始。模板的关键不在内容而在行为约束强制读进度强制写进度强制验证强制暴露失败四、让 3 小时任务更稳的 6 个细节技巧1. 第一步做冒烟测试先让 AI 跑通一个 hello world启动 一个接口确认环境、权限、工具链都对再进入正式开发。能省掉后面 80% 的返工。2. 把最难的环节前置并发、性能、第三方对接这些容易卡住的环节尽量放在前 1 小时后面只剩写业务。3. 每 30 分钟设一个 Checkpoint超过 30 分钟还没完成的子任务要主动拆小不要让 AI 在一个点上无限循环。4. 明确可以问问题的边界需求歧义 / 多种实现路径→ 停下来问明显 bug→ 自己修5. 保留复盘环节最后留 10 分钟让 AI 总结本轮最坑的 3 件事可以沉淀的 2 条规范下次开新任务时怎么用6. 用文件而非对话承载上下文对话会丢文件不会。所有 Guardrails、决策、卡点都落盘。五、3 个常见错误与对策常见错误后果对策Prompt 写得很长但没结构AI 抓不住重点跑偏用标题 清单 表格的结构不写验收标准AI 觉得做完了你没觉得每个任务强制写如何证明完成让 AI 自己拆任务拆得太粗或太细任务清单由人拆AI 只负责执行六、结语AI Coding 的天花板不在模型能力而在任务设计能力。一句话 Prompt 适合临时问答。一套任务系统才能支撑 3 小时以上的长跑。把 Prompt 当作软件需求文档写把 Agent 当作新入职的初级工程师管给目标、给约束、给进度、给验收。你收获的就是一个稳定可复用的 3 小时生产力单元。真正的 AI Coding 高手不是 Prompt 写得最花的人而是最懂如何让 AI 不跑偏的人。如果你愿意我可以按这套框架帮你做一次实战拆解。告诉我你的核心大目标是什么业务方向技术栈或语言倾向你的时间预算我可以输出完整的PROGRESS.md骨架 Prompt 模板 任务清单。义目录标题)