Matt Pocock总结了一套AI开发工作流，从想法到代码有七步，还给出了/grill-with-docs工具，适合想用AI系统化编程的人参考。
Matt Pocock提出的AI驱动开发七阶段包括：Grill（将模糊想法转化为共享理解，产出问题陈述）、Research（缓存外部信息，产出research.md）、Prototype（验证设计，产出可丢弃原型）、PRD（描述终点，产出需求文档）、Issues（拆分为垂直切片，产出工单DAG）、Implement（Agent执行TDD，产出可运行代码）、Review（人工QA，产出新工单）。其中/grill-with-docs升级版支持代码库场景，引入CONTEXT.md术语表和ADR决策记录。
AI 驱动开发的七阶段 1. Grill 2. Research 3. Prototype 4. PRD 5. Issues 6. Implement 7. Review 来自 Skills For...
AI 驱动开发的七阶段 1. Grill 2. Research 3. Prototype 4. PRD 5. Issues 6. Implement 7. Review 来自 Skills For Real Engineers 作者 @mattpocockuk github.com/mattpocock/ski… 7 个阶段：目的 | 产出 1. Grill：把模糊想法变成共享理解 | 问题陈述 + 对齐 2. Research：缓存难探索的外部信息 | research.md 3. Prototype：用可玩代码验证设计/UX | 可丢弃原型 4. PRD：描述终点，而非路径 | 需求文档 5. Issues：拆成可并行执行的垂直切片 | 带依赖的工单 DAG 6. Implement：Agent 执行（TDD、Ralph 等） | 可运行代码 7. Review：人工 QA，发现问题再回环 | QA 计划 + 新工单 /grill-with-docs：这是 /grill-me 的升级版，专为有代码库的场景设计 额外能力： 1. 领域语言（CONTEXT.md） 来自 DDD 的 ubiquitous language。CONTEXT.md 只是术语表，不是 spec、不是实现笔记。 例：「materialization cascade」比「lesson 被 real 化时文件系统里占坑」省 token、可搜索、命名一致。 2. ADR（docs/adr/） 只在三条件同时满足时写：难逆转、无上下文会令人惊讶、存在真实 trade-off。 3. 会话中的四类动作 · 对照 glossary 挑战用词 · 用具体场景压测边界 · 对照代码发现矛盾 · 决策即时写入 CONTEXT，不批量攒 与 /grill-me 的分工：有代码库 → /grill-with-docs；无代码库（写悼词、纯产品构思）→ /grill-me。 Matt Pocock @mattpocockuk Here are my 7 phases of AI-powered development. I've been thinking that the pre-PRD phase needs more structure. You need to figure out the shape of the design tree first, before then walking down it with higher-fidelity prototypes. In other words, /grill-with-docs needs to change again IMO 🔗 View Quoted Tweet 💬 0 🔄 2 ❤️ 3 👀 350 📊 2 ⚡