企业官网建设流程全解析

2026年，AI编程已经像Git一样成为标配。

但有好多人发觉, 相同的需求, 他人询问AI, 几分钟就能搞定, 而自己询问AI, 却得反反复复更改好多回才可以。

区别不在模型，在提示词。

“请写代码”可不是好的提示词, 带约束、给示例、明确输出格式才是, 我从日常高频场景里提炼了20个模板, 按5大类进行整理, 每个都附上了模板以及真实案例。

先搞懂：什么提示词算"好的"

大多数人的提示词长这样：

写一个计算订单金额的Java方法

AI会给出一段代码, 然而大概率是不符合项目规范的, 它是没用的, 存在异常处理缺失的情况, 并且没有参数校验。AI并不知道你的代码风格以及边界条件, 要是你不说的话, 它就只能进行猜测。

好的提示词遵循STAR原则：

下面20个模板，从需求到上线全覆盖。

一、需求方面, 与设计相关的有4个, 其一为需求澄清, 也就是要使得仅仅一句话表述的需求, 转化成为设计文档。

产品给你一句话，你需要转成详细设计，让AI帮你拆。

模板：

作为后端架构师，分析这个需求，输出技术方案大纲： {需求原文} 要求： 1. 拆解成用户故事 2. 列出涉及的实体和关系 3. 给出API端点设计（RESTful风格） 4. 指出潜在技术风险

案例：

需求：用户下单后30分钟未支付，自动取消订单并释放库存。

AI进行输出, 先是对用户故事予以拆解, 接着让订单实体有所增加以及字段得以增加, 然后开展延时队列以及定时扫表这两种方案的对比, 最后进行并发风险与库存超卖风险的讨论。

2. 技术方案评审——让AI当你的

你设计了一个方案，想让人帮忙挑毛病，但同事都在忙。

模板：

你是一位资深系统架构师，评审以下设计文档： {文档或描述} 从以下角度提出问题： - 可扩展性（未来新增需求会破坏现有设计吗？） - 高可用（单点故障？降级方案？） - 数据一致性（是否有并发写冲突？） - 运维复杂度（部署、监控、扩容） 输出：至少3个疑问点和改进建议。

案例：

设计：订单服务采用单库单表，通过Redis分布式锁防超卖， 订单状态通过消息队列同步到搜索服务。

由AI挑选出来的情况是, 单库在未来存在QPS瓶颈, 对此给出的建议是进行分库分表或者采用读写分离的方式；还有Redis锁不存在续期机制, 针对这般现象的建议是使用看门狗；另外消息队列消费失败却没有重试策略, 针对此情形的建议是采用死信队列。

3. 接口契约设计——生成规格

需要设计接口，不想手写 YAML。

模板：

为以下业务场景设计RESTful API接口规范： {业务描述} 技术栈：Spring Boot 3.x 输出格式：OpenAPI 3.0 YAML 要求： - 遵循资源命名规范（复数名词） - 包含请求参数校验规则 - 统一错误响应格式 - 分页接口使用cursor方式

案例：

业务场景：用户可以创建、查看、更新、删除自己的收货地址， 每个用户最多保存20个地址，设一个默认地址。

通过AI得出完整的YAML: 存在GET /api/v1/、POST /api/v1/等5个端点, 要进行参数校验, 也就是手机号正则与地址长度限制的校验, 还要保持统一, 同时有分页参数。

4. 数据库设计——建表语句+索引建议

需要设计表结构，顺便确认索引策略。

模板：

为以下业务需求设计MySQL 8.0表结构： {需求描述} 要求： 1. 输出CREATE TABLE语句（含字段注释） 2. 遵循3NF，适度反范式优化查询 3. 主键使用BIGINT自增 4. 必须包含created_at、updated_at、is_deleted字段 5. 推荐索引（说明B-tree/复合/唯一索引的理由） 6. 预估数据量级和分区建议

案例：

需求：电商订单表，需要支持按用户查订单列表、 按状态筛选、按创建时间范围查询， 日均10万单，保留2年数据。

人工智能输出: 订单表数据定义语言, 指向复合索引, 通过特定的组合方式, 覆盖用户查询列表, 索引, 借助特定的方式, 覆盖状态筛选, 建议按照月份进行分区, 或者将历史数据进行归档。

二、代码生成（5个）

5. 生成层业务代码——带校验和异常处理

最常用的场景：根据接口定义生成实现。

模板：

为以下接口生成Service实现类： {接口定义或方法签名} 技术栈：Spring Boot 3.x + MyBatis-Plus + Java 17 约束： - 参数校验使用JSR 380注解（@NotNull等） - 业务异常使用自定义BusinessException - 日志使用SLF4J，关键操作打印info日志 - 返回值使用Result统一包装 - 数据库操作使用@Transactional

案例：

接口：用户注册，参数：手机号、密码、验证码

先进行AI输出, 包括括号内的内容, 接着去校验手机号格式, 之后校验验证码, 再检查手机号是否已注册, 然后对密码进行加密, 随后插入数据库, 最后发送欢迎消息。

6. 生成单元测试——覆盖正常/异常/边界

写单元测试又烦又花时间，让AI按最佳实践生成。

模板：

为以下Java方法生成JUnit 5单元测试： {粘贴方法代码} 要求： - 覆盖正常场景、异常场景、边界场景 - 使用Mockito模拟依赖 - 每个测试方法命名清晰（should_xxx_when_xxx） - 断言使用assertEquals，并输出失败信息

案例：

public BigDecimal calculateDiscount(BigDecimal amount, int vipLevel) { if (amount == null || amount.compareTo(BigDecimal.ZERO) <= 0) { throw new IllegalArgumentException("金额必须大于0"); } // 业务逻辑... }

AI生成的测试涵盖这样一些场景, 为null时会抛出异常, 负数情况下也会抛出异常, 存在边界值0和5, 还有正常折扣计算的情况。

7. 生成SQL与优化——写SQL+分析执行计划

需要写复杂查询SQL或优化慢SQL。

模板：

需求：{描述查询需求} 表结构： {CREATE TABLE语句} 请： 1. 写出符合需求的SQL 2. 解释执行计划是否用到了索引 3. 推荐创建哪些索引（B-tree/Hash/复合） 4. 给出分页优化建议（若需要）

案例：

需求：查询2026年Q1所有已支付订单，按支付时间倒序分页 WHERE status = 'PAID' AND create_time BETWEEN '2026-01-01' AND '2026-03-31'

人工智慧给出建议: 组合索引, 也就是那种带有特定参数的索引, 要尽可能保证实现覆盖索引, 进而达到避免回表的效果, 对于深分页的情况, 应当运用WHERE id大于特定值的方式去进行替代。

8. 跨语言翻译——/Go转Java

找到一份/Go示例，想转成Java。

模板：

将以下{语言}代码转换成Java代码： {代码} 要求： - 使用Java 17+特性（var、record、switch表达式等） - 保留原逻辑和变量命名风格 - 补充必要的异常处理 - 输出完整类定义

案例：

将有关数据清洗脚本的内容, 转变为带有Java + 的实现方式, 人工智能会补充相关的类型声明, 也会进行空值检查, 还会实现异常捕获。

9. 生成配置文件——YAML//Nginx/

不想翻文档查语法，让AI直接生成配置。

模板：

生成以下配置文件： 类型：{Spring Boot YAML / Nginx / Docker Compose / ...} 需求： {描述你的配置需求} 要求： - 包含必要的注释说明每个配置项 - 生产环境推荐值 - 标注哪些参数需要根据实际情况调整

案例：

类型：Spring Boot YAML 需求：MySQL + Redis + RabbitMQ数据源配置， 开发环境用H2内存库，生产环境用RDS。

在AI输出的情况中, 出现了多种配置, 其中, -dev.yml所采用的是H2, 而-prod.yml运用的是RDS连接池参数, 并且, 是按照环境来进行切换的。

三、代码优化（5个）10. 代码解释——快速理解复杂逻辑

接手老代码，或看开源项目某个方法看不懂。

模板：

解释下面这段代码的核心逻辑和设计意图： {代码片段} 请用通俗语言说明： 1. 输入输出是什么 2. 关键步骤（用编号列出） 3. 使用了什么设计模式（若有） 4. 可能的坑或改进点

例如这样一个情况, 是一段运用了责任链模式的审批流程代码, 而AI对此予以指出, 具体指出的内容包括了, 5个的调用顺序, 中断条件, 以及新增审批节点的扩展点在哪里。

11. 重构建议——提升代码质量

一段"祖传代码"看着难受，又不敢乱动。

模板：

请作为资深Java架构师，审查以下代码并给出重构建议： {代码片段} 重点关注： - 违反SOLID原则的地方 - 重复代码 - 可读性问题 - 性能瓶颈 请提供逐条建议，并给出重构后的代码示例。

案例呈现, AI辨别出那种长度超出100行的过长方法, 存在多个if - else嵌套情况, 还有重复的日志处理情形, 对此给出建议, 要提取方法, 采用策略模式或者运用守卫子句。

12. 性能优化——分析慢接口

某个接口响应慢，你怀疑SQL或算法有问题。

模板：

以下是一个Spring Boot接口的实现，帮我分析性能瓶颈： {代码} 请特别关注： - 循环内的数据库查询（N+1） - 可并行化的地方 - 缓存使用机会 - 大对象/集合的创建 输出优化建议和示例代码。

有这样一个案例, AI察觉到, 在for循环当中进行调用订单详情查询操作, 于是建议, 将其改成批量查询, 或者采用JOIN的方式, 一次性把相关内容取出来。

13. 异常排查——根据堆栈定位问题

线上报错，日志一堆，不知道从哪下手。

模板：

以下是应用抛出的异常堆栈，分析可能的原因并给出排查思路： {粘贴堆栈} 已知：{补充业务上下文} 请输出： - 最可能的根本原因 - 需要检查哪几个类（文件名+行号） - 建议的临时修复和长期方案

有这样一个案例, 那是发生在某个特定的时候, AI依据上下文去进行推断, 得出user有可能是null的结论, 进而便建议应对user的获取逻辑展开检查, 或者增添防御性的判断是否为空的操作。

14. 安全审计——扫描代码漏洞

上线前想让AI帮忙扫一遍有没有安全漏洞。

模板：

对以下代码进行安全审计： {代码} 关注维度： - SQL注入风险 - XSS风险 - 敏感信息泄露（日志、异常信息） - 越权访问 - 不安全的反序列化 - 硬编码密钥或密码 输出：按严重程度排序的漏洞列表，每个附修复建议。

场景实例: 人工智能察觉到, 经由未运用参数化的行为来进行SQL拼接, 存在SQL注入方面的高度风险；程序直接选取请求参数里的使用者标识, 却没实施校验操作, 这属于水平越权的情况；将异常堆栈全然呈现给前端, 此为信息泄露现象。

四、文档以及知识, 数量为3个, 其中第15个是, 生成那种对RAG友好的格式的结构化技术文档。

为项目生成格式文档，方便后续被AI检索。

模板：

根据以下需求/代码，生成一份Markdown格式的技术知识文档： {内容} 请包含： - 标题和简短介绍 - 关键术语表 - 流程图或时序图（Mermaid格式） - 示例请求和响应（若API） - 常见问题与避坑

案例: 产出一份名为“Redis分布式锁最佳实践”的文档, 由AI输出, 其中包括术语表（里头有TTL、看门狗）, 接着是加解锁时序图, 然后是Java代码示例, 最后是常见坑（涵盖锁续期、锁重入、集群脑裂）。

16. 生成——开源项目首页

写开源项目或内部工具，需要一个像样的。

模板：

为以下项目生成一份完整的README.md： 项目名：{名称} 一句话描述：{描述} 技术栈：{栈} 请包含： - 项目简介和核心特性 - 快速开始（安装、配置、运行） - 使用示例 - 配置项说明 - 贡献指南 - License

以一个 Boot 项目生成而言, 有这样的实际情况, AI 输出内容包含特性列表, 进而有此对应的 Maven 坐标, 接着是自动配置说明, 随后给出了.yml 示例, 再就是自定义扩展点, 最后呈现的是 2.0。

17. 生成变更日志——规范

发版需要写，不想手动整理记录。

模板：

根据以下Git提交记录，生成一份Keep a Changelog格式的变更日志： {git log输出} 版本号：{版本} 日期：{日期} 分类： - Added（新功能） - Changed（变更） - Deprecated（即将移除） - Removed（已移除） - Fixed（修复） - Security（安全相关）

案例: 将git log v1.2.0..v1.3.0 --所产生的输出给予AI, AI会自动把它进行分类, 其中feat:归为Added, fix:归为Fixed, 还有:归为特定情况, 进而生成干净的.md。

五、效率以及自动化, 有三个哦, 其中第十八条是, 生成Shell脚本, 达成一键部署以及运维。

需要写部署脚本或运维工具，不想查Shell语法。

模板：

编写一个Bash脚本： 用途：{描述} 要求： - 兼容Linux (CentOS 7+ / Ubuntu 20.04+) - 包含参数解析（getopts） - 关键步骤有日志输出和错误处理 - 支持--dry-run模式 - 幂等执行（重复运行不出错）

案例：

用途：将Spring Boot jar包部署到远程服务器， 包括：停止旧服务、备份旧jar、上传新jar、启动服务、健康检查。

AI输出: 由完整的.sh开始, 当中含参数解析, 即 -h目标主机、-p端口、--dry-run, 接着发生scp上传, 之后经ssh停止旧进程, 再进行备份, 随后启动, 接着用curl进行健康检查, 最后若失败则回滚。

19. 生成正则表达式——带解释和测试用例

正则永远是让人头疼的东西，让AI写+解释+测试。

模板：

编写一个正则表达式： 需求：{描述匹配规则} 编程语言：{Java/Python/JS} 要求： 1. 输出正则表达式 2. 逐段解释含义 3. 提供5个匹配的例子和5个不匹配的例子 4. 标注可能的性能陷阱（如回溯失控）

案例：

需求：匹配中国大陆手机号（支持+86前缀、支持中间有空格或横线）

AI输出: 以“^(\+86?)?1\d{9}$”这种形式呈现, 接着逐段进行解释, 其中匹配的情况是“、+86-、+86”, 而不匹配的情况是“、”, 并且不存在回溯风险（也就是没有嵌套量词）。

20. Git工作流命令——复杂操作一步到位

Git复杂操作总是记不住命令，每次都要搜。

模板：

给出以下Git操作的完整命令序列： 操作：{描述} 要求： - 每步命令前标注目的 - 包含安全检查（如先查看状态再操作） - 如果操作有风险，给出回退方法 - 不使用--force，除非必要并标注风险

案例：

操作：把feature/login分支的3个commit合并成1个， 然后rebase到main最新版本上。

从AI输出内容来看, 先是git fetch main , 接着是git -i HEAD~3（此处为说明）, 再然后是git /main , 之后是冲突处理指引 , 下面是git push --force-with-lease（这里标注风险）, 最后是回退方法: git想要找回 句号。

按场景速查

场景

推荐提示词编号

一句话说明

产品甩一句话过来

澄清需求，输出设计大纲

方案写完没底

让AI当挑毛病

要写接口文档

生成 YAML

建表不知道加什么索引

建表+索引+分区建议

写实现

带校验、异常、日志的完整实现

补单测

正常/异常/边界全覆盖

写复杂SQL

写SQL+执行计划+索引建议

代码想转Java

跨语言转换

配置文件不会写

YAML/Nginx/一键生成

看不懂老代码

10

逐步解释+设计模式识别

祖传代码想重构

11

SOLID审查+重构示例

接口慢

12

N+1检测+缓存建议

线上报错

13

堆栈分析+排查思路

上线前安全检查

14

注入/越权/泄露扫描

写技术文档

15

+图

写项目

16

开源规范

整理

17

自动分类

写部署脚本

18

Shell+幂等+回滚

写正则

19

正则+解释+测试用例

Git复杂操作

20

命令序列+回退方法

使用技巧

几个实战里反复验证过的经验：

给示例要比给描述强, 若想叫AI输出特定格式的JSON, 直接给一个例子是最具效果的。

凭分隔符去隔离上下文, 借--- 代码开始 ---来标记代码块, 以防跟指令掺和到一块儿。

一次只问一件事。复合问题分开问，产出质量和速度都更稳。

先是要列出假设, 接着再去写代码。使得AI先是要列出它的假设, 在你确认之后, 再去进行生成, 这样能够有效地降低幻觉。

相较一步到位而言, 迭代更为靠谱, 要是第一版让人不满意, 那么告知AI究竟哪里存在问题，会比重新再来一轮速度更快。

覆盖程序员日常工作核心场景的这20个提示词, 建议收藏, 日后碰到具体任务便可直接套模板。AI并非魔法, 你应用得越熟练, 它致使越好使。将提示词精心打磨好, 节省下来的时间能够花在架构设计方面, 而非重复的增删改查。