# 影片筆記：DeepSeek Harness DeepSeek-v4.1-flash 从0到1开发小程序，保姆级超详细教程


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## 一句話總結

本影片演示了如何利用 **DeepSeek Harness**（搭配 **V4.1 Flash** 模型）與 **March Skills** 等工具，從撰寫需求文檔（PRD）、生成 UI 原型，到自動生成前後端代碼、進行單元測試與驗收，完整呈現從 0 到 1 開發小程序的自動化流程。

## 核心重點

1.  **前後端分離開發策略**：前端開發時必須使用**模擬數據**，禁止寫死數據，以便後續與後端對接。
2.  **AI 輔助原型與代碼生成**：利用 AI 根據 PRD 和原型圖片生成小程序前端代碼，並通過截圖反饋進行界面修復。
3.  **自動化後端開發（Goal Mode）**：使用 **March Skills** 生成規格文檔（Spec）與子模塊文檔，並透過 DeepSeek Harness 的**目標模式（Goal Mode）**自動執行後端開發、單元測試及驗收。
4.  **文檔驅動開發**：強調 PRD、Spec 文檔與代碼的一致性，任何界面變更都需同步更新文檔。

## 詳細大綱

### 一、 前期準備：需求與原型設計
*   **需求確認**：
    *   必須先有明確的需求文檔（PRD），包含功能、頁面列表及視覺規範。
    *   可手寫或由 AI 輔助編寫。
*   **原型設計方法**：
    *   建議先做出無數據交互的原型，再進行開發。
    *   **方法一**：使用專業 UI 工具（如 Figma），利用 AI 輔助加快設計。
    *   **方法二**：基於 PRD 文檔中的頁面說明與規範，直接生成小程序 UI 界面。
    *   **方法三**：使用第三方工具生成原型圖片（例如使用 **Challengept image** 生成首頁原型圖），再基於圖片開發。

### 二、 前端開發：使用 DeepSeek Harness
*   **環境設置**：
    *   打開 DeepSeek Harness，創建文件夾。
    *   選擇模式：標準、PTC 或創造模式均可。
    *   選擇模型：**V4.1 Flash**。
    *   推理級別：選擇 **High**（無需 Max）。
    *   工作區權限：選擇「完全」以擁有最高權限。
*   **提示詞核心要素**：
    1.  閱讀 PRD 文檔，了解功能與頁面。
    2.  參考原型圖片的風格規範。
    3.  **關鍵要求**：所有界面必須使用**模擬數據**，禁止寫死數據，以便後續調整。
*   **執行與結果**：
    *   輸入需包含圖片時，必須選擇支持圖片的模型（如 DeepSeek Flash 系列）。
    *   生成包含 `mini program` 目錄的文件，自動從圖片中提取導航圖標等資源。
    *   在小程序開發工具中打開目錄進行預覽。

### 三、 調試與界面修復
*   **問題處理**：
    *   小程序環境無法直接讓 AI 訪問查看錯誤。
    *   **解決方案**：通過**截圖**或複製編輯器中的**錯誤信息**發送給 AI 進行修復。
*   **代碼結構檢查**：
    *   確認每個界面由 4 個文件組成。
    *   確認數據來自後端獲取而非寫死。
    *   檢查底部導航圖標（未選中/已選中狀態）。
    *   若無圖標資源，可從開源網站（如 **iconfund**）尋找符合主題顏色的圖標進行替換。
*   **局部調整**：
    *   若需調整特定樣式，可截圖並標註紅色區域，描述調整要求（如拉寬某區域），利用視覺模型能力進行局部修改。
*   **文檔同步**：
    *   若新增界面（如登錄界面）或變更流程，必須要求 AI 將變更更新回 **PRD 文檔**，以保持前後端參考文件的一致性。

### 四、 後端對接：使用 March Skills 與目標模式
*   **技術棧選擇**：
    *   非技術人員建議使用 **Cloudbase**（騰訊雲開發）。
    *   若需求複雜（頁面超過 10-20 個），建議分塊實現；若簡單，建議一次性生成。
*   **安裝與初始化技能**：
    *   安裝 **March Skills** 技能，用於梳理需求並生成標準規格文檔。
    *   執行安裝命令，選擇全局安裝。
    *   在 DeepSeek Harness 中進行技能初始化（Setup），讀取項目文件並配置保存位置（如本地）。
*   **需求梳理與 Spec 文檔生成**：
    *   使用技能閱讀 PRD 文檔，AI 會針對不懂之處提問。
    *   指定技術棧（如 Cloudbase）、數據庫類型（如 **MySoco**，需告知帳號與名稱）。
    *   生成 **Spec 文檔**（規格文檔）及多個子模塊文檔（Issues）。
    *   文檔內容包含：背景、目標、非目標、技術棧、數據模型、接口定義及**驗收標準**。
*   **目標模式（Goal Mode）自動化開發**：
    *   新建對話，選擇「完全」權限，進入 **Goal 模式**。
    *   上傳 Spec 文檔及所有 Issues 文檔。
    *   讓 AI 基於文檔執行長任務：循環讀取文件、執行開發、進行單元測試與驗收。
    *   可暫停/恢復任務，適合離線運行（如睡覺前佈置任務）。
    *   **注意**：必須包含驗收條件，否則無法保證結果符合預期。
    *   執行後會啟動腳本進行後台運行與單元測試，完成後可進行前後端聯調測試。

## 工具 / 模型 / 名詞整理

*   **模型**：
    *   DeepSeek V4.1 Flash
    *   DeepSeek Flash 系列
*   **開發平台/工具**：
    *   DeepSeek Harness（影片中也提及 HANIS、DBSC HANIS、Dpsy 等變體，指代同一開發環境）
    *   DBC / Dubc Hines（疑點：指代同一開發環境或工具）
    *   Figma（UI 設計工具）
    *   Cloudbase / Colorbase（疑點：騰訊雲開發平台）
    *   March Skills（用於梳理需求並生成規格文檔的技能）
    *   Slack（疑點：技能選擇選項之一）
*   **其他工具/資源**：
    *   Challengept image（疑點：第三方原型生成工具名稱）
    *   iconfund（疑點：開源圖標網站）
    *   MySoco（疑點：數據庫名稱，疑為 MySQL 之誤）
    *   Python（提及的對比技術棧）
    *   Web / iApp（提及的其他開發類型）
*   **文檔類型**：
    *   PRD 文檔（產品需求文檔）
    *   Spec 文檔 / spack（規格文檔）
    *   Issues 文檔 / 公單（子模塊文檔/工單）
    *   Design MD（設計規範文件）

## 操作流程整理

1.  **準備階段**：
    *   撰寫或輔助生成 PRD 文檔。
    *   使用 Figma 或第三方工具（如 Challengept image）生成 UI 原型圖片。
2.  **前端開發**：
    *   在 DeepSeek Harness 中創建項目，選擇 V4.1 Flash 模型及 High 推理級別。
    *   上傳 PRD 與原型圖片，提示 AI 使用**模擬數據**生成小程序代碼。
    *   在小程序開發工具中預覽，若遇錯誤或樣式問題，截圖並發送給 AI 修復。
    *   若需新增功能，同步更新 PRD 文檔。
3.  **後端準備**：
    *   安裝並初始化 **March Skills**。
    *   指定技術棧（如 Cloudbase）與數據庫（如 MySoco）。
    *   由 AI 梳理需求，生成 Spec 文檔與多個 Issues 子模塊文檔。
4.  **自動化後端開發**：
    *   在 DeepSeek Harness 中切換至 **Goal 模式**。
    *   上傳 Spec 與 Issues 文檔。
    *   啟動自動執行任務，讓 AI 循環進行開發、單元測試與驗收。
    *   任務完成後，進行前後端聯調測試。

## 值得注意的限制或風險

1.  **數據模擬限制**：前端開發時若未嚴格使用模擬數據，將導致後續後端對接困難。
2.  **環境隔離**：小程序開發環境無法直接讓 AI 訪問查看錯誤，必須依賴用戶手動截圖或複製錯誤信息進行反饋。
3.  **文檔一致性風險**：若界面變更未同步更新 PRD 或 Spec 文檔，將導致前後端參考文件不一致，影響開發效率。
4.  **驗收條件必要性**：在 Goal 模式下，若 Spec 文檔中未包含明確的驗收條件，無法保證 AI 生成的後端代碼符合預期。
5.  **複雜度管理**：若頁面數量超過 10-20 個，一次性生成可能效果不佳，建議分塊實現。

## 逐字稿辨識疑點

*   **DeepSeek HANIS / DBSC HANIS / DeepSeek Harness / Depsy / DBSIC Hines**：逐字稿中對該開發工具/模型的稱呼極不統一，可能為聽寫錯誤或口誤，實際應指 DeepSeek 的某個開發環境或 Harness 工具，但無法確定正確名稱，故保留原樣或標註疑點。
*   **Challengept image**：作為生成原型圖片的第三方工具名稱，拼寫較特殊，需查證是否為正確名稱。
*   **圓形**：在「先把這個圓形做出來」的語境中，結合上下文「原型圖片」，疑為「原型」的聽寫錯誤。
*   **Cloudbase / Colorbase**：指代騰訊雲開發平台，逐字稿中出現不同拼寫，疑為聽寫錯誤。
*   **MySoco**：指代數據庫，疑為 MySQL 的聽寫錯誤。
*   **iconfund**：指代開源圖標網站，疑為 Iconfont 或其他類似網站的聽寫錯誤。
*   **slack**：在選擇技能時提及，疑為特定技能名稱或選項，需查證。
*   **spack / spec**：指代規格文檔，拼寫有變化，疑為 Spec 的聽寫。
*   **公單 / 玩長**：在描述 Spec 文檔內容時，「關聯的子模塊的公單」疑為「Issues」或「工單」的聽寫；「有了這些玩長之後」疑為「有了這些文檔之後」的聽寫。
*   **子帶里**：在描述目標模式執行時，「開啟了 6 個這樣的子帶里」疑為「子代理（Sub-agents）」或類似概念的聽寫錯誤。

## 可延伸追問

1.  DeepSeek Harness 的「Goal 模式」具體支援哪些程式語言或框架的後端開發？
2.  March Skills 生成的 Spec 文檔格式是否有標準模板？如何確保其與特定後端框架（如 Cloudbase）的相容性？
3.  若使用模擬數據，前端與後端對接時，數據結構的映射規則應如何定義？
4.  對於非技術人員，使用 Cloudbase 進行後端開發的具體學習曲線與成本為何？
5.  在 Goal 模式執行過程中，若出現單元測試失敗，AI 的自動修復機制是如何運作的？