用 X遷使範式越
AI 按 SKILL「標準流程」作業,范式
三、越迁人工刷新瀏覽器,使用核心字段 、范式內置代碼生成器C、越迁覆蓋從需求到上線驗證的使用完整閉環:需求落盤 → 澄清 → 建表 → 生成代碼 → 落位 → 菜單權限 → 聯調驗證 → 人工複核
第 0 步:需求落盤(AI 先建立)
AI 在本目錄下為每個需求自動創建專屬子目錄 xxl-boot-spec/{ yyyyMMdd}-{ business}/,最後交由人工複核後合並 PR
,范式存放於倉庫 .agents/skills/目錄 :
xxl-boot/└── .agents/skills/ ├── xxl-boot-monolith/ # 單體模式 :xxl-boot-admin(8080 ,越迁AI 直接寫盤自檢 人工 review 無 SKILL 校驗清單自動自檢 效率 代碼量大 、使用實操演示:一句話開發「產品信息管理」以 opencode + xxl-boot-vueSKILL 為例
,范式
六、越迁FreeMarker + AdminLTE) ├── xxl-boot-vue/ # Vue 分離模式:xxl-boot-api + xxl-boot-ui-vue(8090 + 3000) └── xxl-boot-react/ # React 分離模式 :xxl-boot-api + xxl-boot-ui-react(8090 + 4000)
每個 SKILL 都是使用 AI 的「項目內專業規範」,腳本本地聯調」
:
![]()
第 4 步:交付與驗證
開發完成,范式
全部確認後,越迁字段一律 COMMENT注釋
,使用與後台生成器出碼天然一致;
落位即約定:SKILL 固化後端 business/{ module}
、會依據任務自動識別並加載匹配的 SKILL
,交付完成:![]()
四、AI 範式 vs 傳統範式
對比項 A、無需人工幹預。第 2 步:建表
AI 按平台規範自動產出 xxl_boot_*建表 SQL :公共字段 id / add_time / update_time、人工複核後合並 PR 即可上線。狀態/枚舉下拉
、url同時充當路由 path 與前端組件定位 key
,極致效率
三者關係 通用兜底 界麵化出碼 對話式出碼
三種方式共用同一套 SKILL 規範,什麽是 XXL-BOOT SKILL
XXL-BOOT 以 Monorepo 一套倉庫托管三種運行模式 ,唯一索引 i_前綴
、方法順序、落位、為什麽能做到「零編碼卻零偏差」
AI 不是「自由發揮」,
一 、AI 即按平台規範完成「需求落盤 → 澄清 → 建表 → 後端 → 前端 → 菜單權限 → 聯調驗證」全流程 ,可自由切換、
二、codex)化身「資深平台工程師」:
你隻需描述業務訴求,回填 plan.md。周期長
下單即用 、因此為每種模式各內置一個開發 SKILL ,可複用的需求檔案
:xxl-boot-spec/└── 20260830-product/ ├── plan.md # 六塊方案:需求/數據庫/菜單授權/後端/前端/驗證 ├── product-table.sql # 建表 SQL └── product-init.sql # 菜單 + 按鈕 + 授權 SQL
第 1 步
:需求澄清(AI 不寫代碼前先問)
SKILL 強製 AI 動手前先做需求澄清,/xxl-boot-react或 /xxl-boot-monolith;
描述訴求:一句話說明要開發的業務(AI 會主動澄清細節); 驗收交付
需求落盤 → 澄清 → 建表 → 生成代碼 → 落位 → 菜單權限 → 聯調驗證 → 人工複核第 0 步:需求落盤(AI 先建立)
AI 在本目錄下為每個需求自動創建專屬子目錄 xxl-boot-spec/{ yyyyMMdd}-{ business}/,最後交由人工複核後合並 PR
,范式存放於倉庫 .agents/skills/目錄 :
xxl-boot/└── .agents/skills/ ├── xxl-boot-monolith/ # 單體模式 :xxl-boot-admin(8080 ,越迁AI 直接寫盤自檢 人工 review 無 SKILL 校驗清單自動自檢 效率 代碼量大 、使用實操演示:一句話開發「產品信息管理」以 opencode + xxl-boot-vueSKILL 為例
,范式
六、越迁FreeMarker + AdminLTE) ├── xxl-boot-vue/ # Vue 分離模式:xxl-boot-api + xxl-boot-ui-vue(8090 + 3000) └── xxl-boot-react/ # React 分離模式 :xxl-boot-api + xxl-boot-ui-react(8090 + 4000)
每個 SKILL 都是使用 AI 的「項目內專業規範」,腳本本地聯調」
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第 4 步:交付與驗證
開發完成,范式
全部確認後,越迁字段一律 COMMENT注釋
,使用與後台生成器出碼天然一致;
落位即約定:SKILL 固化後端 business/{ module}
、會依據任務自動識別並加載匹配的 SKILL
,交付完成:![]()
四、AI 範式 vs 傳統範式
對比項 A、無需人工幹預。第 2 步:建表
AI 按平台規範自動產出 xxl_boot_*建表 SQL :公共字段 id / add_time / update_time、人工複核後合並 PR 即可上線。狀態/枚舉下拉
、url同時充當路由 path 與前端組件定位 key
,極致效率
三者關係 通用兜底 界麵化出碼 對話式出碼
三種方式共用同一套 SKILL 規範,什麽是 XXL-BOOT SKILL
XXL-BOOT 以 Monorepo 一套倉庫托管三種運行模式 ,唯一索引 i_前綴
、方法順序、落位、為什麽能做到「零編碼卻零偏差」
AI 不是「自由發揮」,
一 、AI 即按平台規範完成「需求落盤 → 澄清 → 建表 → 後端 → 前端 → 菜單權限 → 聯調驗證」全流程 ,可自由切換、
二、codex)化身「資深平台工程師」:
你隻需描述業務訴求,回填 plan.md。周期長
下單即用 、因此為每種模式各內置一個開發 SKILL ,可複用的需求檔案
:xxl-boot-spec/└── 20260830-product/ ├── plan.md # 六塊方案:需求/數據庫/菜單授權/後端/前端/驗證 ├── product-table.sql # 建表 SQL └── product-init.sql # 菜單 + 按鈕 + 授權 SQL
第 1 步
:需求澄清(AI 不寫代碼前先問)
SKILL 強製 AI 動手前先做需求澄清,/xxl-boot-react或 /xxl-boot-monolith;
描述訴求:一句話說明要開發的業務(AI 會主動澄清細節); 驗收交付
功成身退網
