【2027年7月19日】Scrum Better With AI: ACSM + AI4SM 训练营 AI部分工具指南
1. 与 AI 有效沟通：Markdown 语言
2. 提示词工程的 S.T.A.R 范式
3. 智能体编程+SDD，助力快速将创新落地为产品
#1 与 AI 有效沟通的语言 – Markdown 语法简要
Markdown 是一种轻量级标记语言，用简单的符号实现格式化，让写作者专注于内容而非排版。以下是编写提示词时最常用的语法：
| 语法 | Markdown 写法 | 效果说明 |
|---|---|---|
| 标题 | # 标题 / ## 二级标题 |
1-6个#表示1-6级标题 |
| 粗体 | **粗体** |
粗体 |
| 斜体 | *斜体* |
斜体 |
| 列表 | - 项目 或 1. 项目 |
Bullet Point列表 / 数字序号列表 |
| 链接 | [链接文字](URL) |
可点击的链接 |
| 代码 | `代码` 或 ```代码块``` |
行内代码 / 代码块 |
| 引用 | > 引用内容 |
引用块 |
| 分隔线 | --- |
水平分隔线 |
| 表格 | | 列名 | 列名 ||------|------|| 内容 | 内容 | |
用竖线分隔列，第二行用分隔线隔开表头和内容 |
#2 Markdown 示例
你猜你现在正在看的这个网页可以用什么语言写？
在HedgeDoc.pro中新建一个文件，然后在左上角，找到如下图所示的”View（眼睛图标）/Both（两列图标）/Edit（铅笔图标）”三个视图选项
选择三个视图中间的”Both”视图（两栏图标），然后在左边黑色的编辑界面黏贴以下 Markdown 语法的代码。
BASH
# 与 AI 沟通
## #1 与 AI 有效沟通的语言 - Markdown 语法简要
Markdown 是一种轻量级标记语言，用简单的符号实现格式化，让写作者专注于内容而非排版。以下是编写提示词时最常用的语法：
| 语法 | Markdown 写法 | 效果说明 |
|------|--------------|---------|
| 标题 | `# 标题` / `## 二级标题` | 1-6个#表示1-6级标题 |
| 粗体 | `**粗体**` | **粗体** |
| 斜体 | `*斜体*` | *斜体* |
| 列表 | `- 项目` 或 `1. 项目` | Bullet Point列表 / 数字序号列表 |
| 链接 | `[链接文字](URL)` | 可点击的链接 |
| 代码 | `` `代码` `` 或 ` ```代码块``` ` | 行内代码 / 代码块 |
| 引用 | `> 引用内容` | 引用块 |
| 分隔线 | `---` | 水平分隔线 |
| 表格 | `| 列名 | 列名 |``|------|------|``| 内容 | 内容 |` | 用竖线分隔列，第二行用分隔线隔开表头和内容 |你会看到如下图所示的结果：
1. 比较左边的代码和右边内容的关系
2. 尝试修改左边的代码，看右边内容的更新
# 3 练习：
用 Markdown 语法重写以下产品需求：
BASH
AI故事接龙产品需求
这是一个 AI 故事接龙的网页应用。用户和 AI 你一句我一句地接力加故事情节，一起把故事写下去。
首先用户点"创建故事"，什么都不用输入，AI 就自动编一个故事开头，等待用户接龙。
然后用户写一段（50 字以内）的新情节，以及用户姓名（手动填入），提交后， AI 马上再续写一段，然后继续等待下一个用户接龙。
AI 写的内容要有意思：要求出人意料、跌宕起伏。AI 写的情节，作者标为"AI"
首页需要一个故事列表，按时间排序。每个故事有个风格标签（像"惊悚"、"浪漫"这种，由 AI 自动分析产生），一句 AI 总结的梗概，还有接龙了多少段。没有故事的时候给个空状态提示就行。
点击列表里的故事就进入详情页，能看到所有接龙内容，底部有输入框可以继续写。
详情页还有个"重新开始";按钮，点了之后在原位弹出确认提示（不要用弹窗），确认后清空故事，AI 重新生成一个开头。
驾驭 AI 必备 – 有效提示词之 STAR 范式
| 元素 | 核心问题 | 推荐长度 | 常见错误 | 最佳实践 |
|---|---|---|---|---|
| S – Situation | 谁？什么背景？目前在做什么？为什么需要 AI？ | 100 字内 | 写成个人简历 | • 无指令：不要写任务指令，只描述背景 • 只写跟任务有关的事实 • 使用 {}：用 {粘贴完整的背景和概念} 作为占位符，让用户动态填写，提高模板可复用性 |
| T – Task | 希望 AI 做什么？产出什么？ | 120 字内 | 模糊的指令，例如”帮我写个脚本” | • 提供清晰、明确、无歧义的任务指令，让大模型清楚理解要做的事 • 分解：一句话一个指令 • 动词导向：使用动词引导的指令 • 关键要求：添加关键要求描述（例如 SMART 原则） |
| A – Action Role | 希望 AI 扮演谁？具备什么技能？ | 200 字内 | 只写”你是某个领域的专家” | • 专业角色：指定具备任务相关技能的角色 • 领域知识：强调应当具备的专业知识 |
| R – Rule | 等待什么输入？产出什么输出？格式限制？ | 120 字内 | 忽略格式限制，导致输出内容冗长杂乱 | • 指定清晰、一致的任务规则 • 实例化：给出实例帮助 AI 理解 • 边界清晰，例如将”请尽可能清楚描述”改为”必须提供至少三个场景” • 质量要求：如有质量标准，明确说明 • 模板：指定句式/结构模板 • 输出格式，例如纯文本、文本块等 |
尝试以下提示词
BASH
# S - 背景
- 我的母语是中文。
- 我的第二语言是英语。
- 我需要一个助手，能在中英文之间进行翻译。
# T - 任务
- 等待我的输入。
- 识别我的输入是用哪种语言写的。
- 将其翻译成另一种语言。
- 只输出翻译结果，不输出原文。
# A - 角色
- 你是简体中文和英语的母语级专家。
- 你是一名专业翻译，擅长产出自然、准确、符合语境的翻译。
# R - 规则
- 在我提供要翻译的文本之前，不要回答任何问题。
- 对于每个输入，首先检测原始语言。
- 将输入翻译成另一种语言。
- 以下预设风格，翻译时根据 syntex //风格名称//, 将翻译的内容调整为对应的风格:
//email// - 内容是一封电子邮件
//formal// - 内容语气优化得更正式
//casual// - 内容语气优化得更随意
//chat// - 内容是一条聊天消息，并应采用适合聊天对话的语气
//concise// - 简化提供的内容，使其简洁、简短
- 上述风格关键字可以叠加, 例如 //email, formal//
- 输出使用前缀：
[CN:] 表示简体中文
[EN:] 表示英语
- 只输出翻译结果。
- 不要添加解释、注释或额外文本。
- 输出为纯文本。
- 示例：我输入"你叫什么名字？"，输出应为：
[EN:] What is your name?练习
写一个编辑提示词的提示词，或者把 PRD 转为 用户故事 + AC 的提示词
协作工具与Markdown编辑器
- HedgeDoc.pro：简单好用的多人在线协作工具：“刺猬文档”
- 7月19日训练营专属链接：https://hedgedoc.pro/W93QhOH-ReGs0C2e8ZuzhQ?edit
- 个人用单机版免费Markdown编辑器：Sublime Text 编辑器
- Markdown 语法小抄在线版 / Markdown 语法小抄下载
开发环境安装（1）：Node.js
| File Name | Version | Note | Download Link |
|---|---|---|---|
| Node.js | v26.20 | 开源、跨平台的 JavaScript 运行环境，必备 | Mac – Apple芯片(ARM)和 Intel芯片(x64) |
| Windows – x64 | |||
| Windows – ARM64 |
请下载完成后安装 Node.js。这是后续安装依赖包和开发应用程序必备的工具。
验证 node.js 安装成功:打开命令行
| Operating System | Operation |
|---|---|
| Windows 自带命令行工具 | 方法一：按 Windows 键 + R，输入 cmd，按回车 方法二：点击开始菜单，搜索”命令提示符”，点击打开 |
| Mac OS 自带命令行工具 | 方法一：用 Spotlight 搜索 Terminal/终端，按回车 方法二：打开应用程序，搜索 Terminal/终端，点击打开 |
在终端输入以下命令验证 Node.js 安装成功 (以 Mac Terminal 为例, Windows 用户使用 Windows 命令行，输入同样指令即可。:
BASH
node --version看到显示类似 v22.0.0 的版本号即表示已安装成功。
开发环境安装（2）: IDE
开发环境安装（3）：安装木刀道场提供的四个初始 skills
把下面这条命令复制，粘贴到终端里，然后按回车。
BASH
npx sdd-env-cn@latest init
- 出现提示 “OK to proceed? (y)”， 输入 y 然后按回车。
选择 IDE
- 打开安装界面，用 ↑ ↓ 方向键 选择 IDE（我们选择最下方 CodeBuddy）
此步骤非常重要：一定不要忘记按一次空格键，看到 CodeBuddy CN 选项前面加了绿色圆点，才表示选中了。如果不按空格键，虽然当前高亮显示的是 CodeBuddy CN，实际安装会是第一个选项 Cursor。
等待一会后，安装完成
重新打开 IDE, 确认技能已经安装成功.
到这里开发工具就准备就绪了，可以开始智能体编程了。
初始化项目，并且获得以下能力：
- qwen-plus 通用大语言模型能力
- gemini-2.5-pro-image 图片处理能力
- 高德地图 AMAP API
- 天气 MCP： mcp_weather_server
- 星座分析 MCP：horoscope-serve
在CodeBuddy中输入以下指令：
BASH
# 技术框架的搭建步骤
## 第一步，明确技术栈：将下面的技术栈要求写入 specs/stack.md
```
# 技术栈和开发依赖项
## 技术栈约定
| 类别 | 技术 | 版本 | 说明 |
|------|------|------|------|
| 前端框架 | Next.js（App Router） | 16.2.9 | React 全栈框架 |
| UI 库 | React | 19.2.4 | 声明式 UI |
| 语言 | TypeScript | 5.9.3 | 类型安全 |
| 样式 | Tailwind CSS | 4.3.1 | 原子化 CSS（`@theme` 定义色彩） |
| 服务端状态 | React Query | 5.101.1 | API 数据获取与缓存 |
| 客户端状态 | Zustand | 5.0.14 | 轻量 UI 状态管理 |
| 表单 | React Hook Form | 7.80.0 | 表单状态与校验 |
| 表单校验 | Zod | 4.4.3 | Schema 校验（含 `@hookform/resolvers` 5.4.0 适配） |
| ID 生成 | @paralleldrive/cuid2 | 3.3.0 | 防碰撞唯一 ID |
| 数据存储 | 本地 JSON 文件 | --- | 无需数据库配置 |
| AI | Qwen API Key（兼容 OpenAI API） | --- | 国产大模型 |
| AI SDK | openai | 6.39.0 | 官方 OpenAI SDK，兼容 GLM/Qwen |
| 地图 | 高德地图 REST API | --- | 周边搜索 + 导航 URL |
| 天气 MCP | mcp_weather_server | 0.6.1 | 基于 Open-Meteo API，无需密钥，支持中国城市 |
| 星座 MCP | horoscope-serve | --- | 十二星座运势查询 |
| 单元/集成测试 | Vitest + React Testing Library | 4.1.9 + 16.3.2 | 快速测试 |
| E2E 测试 | Playwright | 1.61.1 | 端到端测试 |
## 依赖最小化策略
- 不使用数据库，直接读写 JSON 文件作为存储
- 使用 `openai` SDK 调用 AI API（GLM/Qwen 兼容 OpenAI 接口）
- 如果需要地图数据, 使用高德地图 API Key
- 天气数据通过 mcp_weather_server（Open-Meteo API），无需 API 密钥
- 仅保留必要的开发和测试依赖
# API 和 MCP 服务
## 通用 AI LLM：qwen-plus
### model name = qwen-plus
### api-key = sk-3b82ce57c8164dbaa58d0a6450fb1315
### base_url = https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
## 图片处理 LLM: gemini-2.5-pro-image
### model name = gemini-2.5-pro-image
### api-key = sk-KWvacZJ8FDSyjPTLAM12v84dc5wCsOpILiFuE06LGHGFRKLS
### base-url = https://openaiss.com/v1
## 高德地图 A-Map API Key
### api-key = 971e3c79c69aaf66ce8068e91c9b9e79
## 星座分析 MCP (horoscope-serve)
- 仓库: https://github.com/GBcui/horoscope-serve
- 本地路径: ~/MCP/horoscope-serve/dist/index.js
- 工具: get-horoscope (参数: type=星座名, time=时间范围)
## 天气 MCP mcp_weather_server
- 仓库: https://github.com/isdaniel/mcp_weather_server
- 版本: 0.6.1
- 数据源: Open-Meteo API（免费，无需密钥）
- 运行模式: stdio
- Python: 3.14.3
- 支持中国城市（需用英文名，如 Beijing、Shanghai）
- 可用工具: get_current_weather, get_weather_details, get_air_quality, get_weather_byDateTimeRange, get_current_datetime, get_timezone_info, convert_time, get_air_quality_details
```
## 安装开发依赖项，接入 AI 模型能力和MCP能力
### 安装过程中，尽可能自动操作：
- 需要做任何操作，或者执行脚本的时候，不要问我要不要执行，默认按照需要执行自动操作
- 只要在实在无法执行的时候才中断，并向我确认
- 遇到问题首先尝试自己解决问题，实在解决不了的时候才中断，并向我确认
### 操作步骤
1. 执行以下命令，完成 specs/stack.md 文件中的 "开发依赖项" 部分的依赖项安装
```
# 安装开发依赖项
1. 切换到aliyun的 npm 镜像：https://registry.npmmirror.com
2. 按照 specs/stack.md 中的"开发依赖项"部分的定义，完成开发依赖项的安装
```
2. 执行以下命令来配置需要的AI能力、外接API能力和MCP能力
```
# 按照 specs/stack.md 中的"API 和 MCP 服务"部分的定义， 测试AI API Key, 高德地图 API Key，以及MCP服务
# 成功以后写入 .env:
```
## 依赖项、AI、地图、MCP服务安装完成后，验证上述能力都已经安装完成
### 开发一个最简单的页面验证通用AI、图形AI、A-MAP地图API、天气MCP
#### 用户画像（非功能性需求） Jade Xu:
- 出生日期详情： 2002年1月17日上午6:27AM
- 性别男
- 身高183
- 体重80KG
- 籍贯：江苏南通
- 饮食偏好：淮扬菜
#### 页面功能打开后自动加载以下功能：
##### 功能1：用户介绍（页面左上）
- 列出Jade个人信息
- 根据功能4的结果，为Jade生成肖像并展示
##### 功能2：根据当前日期为Jade生成一天星座分析（页面右上）
##### 功能3：一周天气预报（页面左下）
- 根据浏览器获取的当前位置的经纬度数据，获得后一周的天气预报
- 结果翻译成中文
- 文字展示天气摘要
- 图形展示天气趋势
##### 功能4：穿搭推荐（展示部分体现在功能1）
- 根据当天、浏览器获取的当前位置的天气，和Jade的星座分析，推荐穿搭
- 不用形成文字，用图片处理AI生成图片，展示在功能1的肖像中
##### 功能5：晚餐餐厅推荐（页面右下）
- 根据Jade的饮食偏好、当天、浏览器获取的当前位置的天气和Jade的星座分析，推荐5家晚餐的餐厅
- 默认列表显示
- 也可地图展示