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这是一份可以照着做的 AI 原生软件开发工作流指南。我用 Claude Code 加 mattpocock/skills 技能集，从零开发了一款 macOS 原生应用「长辈计算器」，并在交付后走完了完整的架构演进循环。本文拆解这条工作流的每一个环节——为什么这样设计（所以然）、具体怎么做（操作步骤）、实战中长什么样（真实证据）——让没有经验的开发者也能照着走完全程。完整对话实录见实践实录，速读版见上一篇实践总结。

一、为什么需要「AI 原生」工作流

大多数人的 AI 编码方式是：打开编辑器，描述一个需求，AI 吐出代码，人肉检查。这是 AI 辅助——AI 是打字快的初级程序员，工程过程还是人的那套。

AI 原生的含义不同：整个软件工程过程——需求澄清、规格化、任务拆解、实现、测试、评审、演进——都围绕 AI 的特性重新设计。

1.1 四个经典失败模式

mattpocock/skills 的作者 Matt Pocock 在仓库 README 里总结了他观察到的四个 AI 编码失败模式，这套技能集就是对着这四个失败模式设计的。理解它们，就理解了整条工作流的"所以然"：

失败模式 #1：智能体做的不是我要的（misalignment）

"No-one knows exactly what they want" —— 《程序员修炼之道》

实践记录：在上一篇里，我用 Claude Code + mattpocock-skills 走通了 AI 原生的开发流水线。这一次，我把目光投向开发之前被忽略的环节——设计。我基于 Google 的 DESIGN.md 规范，为「长辈计算器」建立了完整的设计流水线：从现有网站提炼设计规范 → 生成高保真 HTML 原型 → 导入 Figma → 与代码对齐。本文拆解每个阶段的做法、工具的能力边界，以及实战中踩过的六个坑。

一、范式转变：设计的事实源搬家了

传统 SDLC 中，设计的事实源（single source of truth）是 Figma：设计师在画板上创作，开发通过"交付"把设计变成代码。AI 原生 SDLC 中，事实源上移到仓库里的文本规范——因为文本是 AI 的原生格式：可读、可 diff、可 lint、可版本化。

	传统流向（人主导）	AI 原生流向（AI 主导）
事实源	Figma 画板	仓库里的 DESIGN.md
设计稿形态	Figma 帧	HTML 高保真原型
Figma 的角色	创作层	协作与存档层
迭代成本	分钟级（人工拖图层）	秒级（改 prompt → 刷新）

为什么流向变了？两个现实约束：

1. Figma 对 AI 只读。免费（Starter）账号下 REST API 只读且限流严格，官方 Dev Mode MCP 的完整能力需要付费席位。AI 没有"在 Figma 里创作"的手。
2. HTML 是 AI 的天然设计稿。真实排版引擎渲染、可交互、秒级迭代，保真度甚至高于画板。

实践记录：我用 Claude Code 加 mattpocock/skills 技能集，从零开发了一款 macOS 原生应用「长辈计算器」。本文以这次真实开发为主线，拆解这套"AI 原生"软件工程流水线的每个环节、它背后的设计哲学，以及实战中暴露的问题。原始对话实录见前一篇。

一、为什么是"AI 原生"而不是"AI 辅助"

大多数人的 AI 编码方式是：打开编辑器，描述一个需求，AI 吐出代码，人肉检查。这是 AI 辅助——AI 是打字快的初级程序员，工程过程还是人的那套。

AI 原生的含义不同：整个软件工程过程——需求澄清、规格化、任务拆解、实现、测试、评审——都围绕 AI 的特性重新设计。AI 的特性是什么？

AI 的特性	对工程过程的要求
上下文窗口有限，塞满后质量衰减	任务必须切成"单个上下文能装下"的批次
每次会话开始时最"清醒"	频繁开新会话，而不是一条会话干到底
不会主动追问，猜错了就错到底	需求阶段强制访谈，分歧在写代码前解决
产出无限、判断有限	人只做检查点决策，不做中间执行
记不住上一次的对话	共识必须落盘为文件，而不是留在脑子里

mattpocock/skills 就是围绕这张表设计的。

• mattpocock-skills

安装

npx skills add mattpocock/skills

初始化（/setup-matt-pocock-skills）

/setup-matt-pocock-skills

在你的 agent 中，每个仓库运行一次。它会：

• 问你想使用哪个 issue tracker（GitHub、Linear 或本地文件）
• 问你在 triage ticket 时会给它们打什么标签（/triage 会用到标签）
• 问你想把我们创建的文档保存在哪里

目录结构

.
├── CLAUDE.md
└── docs
    └── agents
        ├── domain.md
        ├── issue-tracker.md
        └── triage-labels.md

软件开发工作流程

grill-with-docs → to-spec → to-tickets → implement (tdd → code-review) → code-review

/grill-with-docs

description

一场为锐化计划或设计而不留情面的访谈，过程中还会同步创建文档（ADR 与术语表）。调用 Skill 工具两次，分别传入 "grilling" 和 "domain-modeling"。

详细介绍

grill-with-docs 就一个方案或设计对你进行访谈，直到你和 ag