AI辅助开发奇门遁甲App记事

首先是编程AI撰写的项目推广词：

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第一天：从构想到雏形
一切从一份SRS需求说明书开始。我只是把输入需求、功能设想、输出形式和基本技术架构告诉了一个独立AI，它便生成了一份相当完善的文档，甚至补充了我没想到的章节。找另一套AI复核后，改了几个词句，就能用了。
接着尝试绘制效果图，但AI的绘图结果不尽如人意。我改变策略，让它直接生成HTML静态页面，结果又缺乏视觉美感。最后，我在网上找到一张心仪的页面截图，提供给AI后，它生成的HTML页面布局和视觉效果都非常合我心意，这个设计一直沿用到成品。
之后，我手动创建了Cloudflare Wrangler项目，将静态页面放进去，再用编程AI进行动态化处理。它添加了按钮、输入框和脚本控制，使页面元素能随输入动态变化。第一天结束时，一个可演示的动态效果页面就诞生了。

第二天：组件化的第一步
为了便于后续开发，我将页面拆分成输入框、排盘信息、九宫格和解盘信息等独立的Web组件。经验告诉我，组件粒度越小，编程AI处理效果越好。组件化后，我又建立了排盘和解盘逻辑的基本框架，用模拟数据驱动前端显示，实现了前后端的初步联动。
接着，我让AI做了一个输入信息对话框，它不仅设计了外观，还自动接入了数据获取与提交逻辑，颇为省心。
节气算法是个难点，但网上有一个简单的实现，精度虽不高，却足够本项目使用。我手工引入代码，让编程AI编写测试用例，它甚至自动引用了香港天文台数据做基准。虽然后来发现这些数据和官方略有差异，但测试都通过了。

第三天：算法的第一次硬碰硬
干支算法同样复杂。我找到一个现成程序，交给编程AI写测试用例，结果部分测试始终不过关。经过人工分析，发现原程序有逻辑错误，修复只需几行代码，但AI无法自行完成。这让我意识到，复杂逻辑代码的错误定位，AI仍然力有不逮。
我还手工修订了节气精度测试的基准数据，换成香港天文台2025年的数据。再次测试后，节气计算精度提升到分钟级别。

第四天：排盘算法的“挫折”
排盘算法结构复杂，我请多个独立AI反复撰写和校对伪代码文档，但没有一份能完全自洽。最后只能人工拼凑一版，虽然看上去像样，但事实证明几乎不可用。
局数计算是第一个硬骨头。用AI文档写出来的函数完全错得离谱，我只好自己研究资料、理解规则，再反向指导AI。这样做出的文本流程图算法终于靠谱多了。随后，编程AI在我提供的规则基础上，很快实现了精准的局数计算函数。

第五天：排盘体系逐步落地
地盘排盘算法比较直白，编程AI顺利实现并生成测试用例。我突发奇想，把代码命名改成中文，结果不仅可读性提升，还让AI理解得更顺畅。
天盘排盘却不顺利。AI文档中根本没提到它按“时钟顺序”排，而不是九宫顺序。理解规则后，我手工引入一个顺序数组，很快修复了算法错误。
神盘排盘相对容易，有了时钟顺序的基础，一次就成功。人盘排盘稍微复杂，落宫位置的计算没有统一标准，只能通过与基准程序对比调整，直到结果正确。

第六天：解盘逻辑与体验优化
解盘逻辑很简单——把提示词和排盘数据拼接后送进gemini API即可。但接口速度慢，我研究了流式读取方案，经过AI指导和测试最终实现。
AI返回的是Markdown，但格式很不规范，提示词优化收效甚微。我按AI建议选择了渲染库，虽然最后换了更合适的方案，但实现过程算顺利。
至于“问事”功能，因简单被拖到最后才做，交给编程AI就几乎一次完成。

第七天：会员体系上线
会员控制流程几乎全由我手工设计，AI只是帮我画了流程图。会员注册、登录、次数限制等功能开发比较顺利，大概是因为逻辑通用性高。
邮件验证比较棘手，本架构下无法直接发信，我改用另一台服务器的PHP脚本中转。AI帮我快速发现并修复了与Gmail对接的协议错误。

尾声：人与AI的协作心得
整个项目下来，我发现编程AI在应对通用逻辑和结构化任务时效率很高，但在独特业务逻辑和复杂算法上，若用户自己没有清晰思路，它很难产出可用方案。会话时间过长、需求过杂时，它还会陷入修改失败或死循环。因此，把一次对话聚焦在单一主题，并在切换主题时清空上下文，是确保效率的关键。
回望这七天，从构想到实现，我和AI相互摸索、配合，既有惊喜也有挫折。或许，未来编程的真正价值，不在于我们写了多少代码，而在于我们能否正确地与AI对话，让它走在我们设定的正确道路上。

最后，这篇文章是由我口述基本事实过程，由AI整理完成的。