构建全栈应用：一套完整的 AI 软件开发工作流

解决碎片化开发痛点：将项目初始化、前端 UI、后端 API、数据库设计、测试及部署等独立 AI 技能整合为一套标准化的端到端软件开发流水线。

为什么需要这个技能

在实际开发中，构建一个生产级别的应用并非简单的代码生成，而是一系列有序步骤的组合。如果碎片化地调用 AI 技能，容易导致前后端接口不一致、数据库设计缺乏前瞻性或部署配置缺失。

本工作流通过将 app-builder、senior-fullstack、backend-architect 等专业技能串联，为开发者提供了一个从 0 到 1 的标准化路径，确保 AI 在每个阶段都能调用最合适的专家知识，从而产出高质量、可维护的商业级代码。

本工作流分为七个核心阶段，每个阶段调用特定的 AI 技能：

项目初始化 (Scaffolding)：调用 @app-builder 和 @concise-planning 确定技术栈并搭建基础目录结构。
前端开发 (Frontend)：利用 @frontend-developer 和 @tailwind-patterns 实现响应式 UI 和状态管理。
后端开发 (Backend)：通过 @backend-architect 设计 API 架构，使用 @nodejs-backend-patterns 或 @fastapi-pro 编写业务逻辑。
数据库设计 (Database)：由 @database-architect 设计 Schema，并通过 @prisma-expert 实现 ORM 层。
质量保证 (Testing)：调用 @test-driven-development 执行 TDD 流程，使用 @playwright-skill 进行端到端测试。
代码评审 (Review)：通过 @code-reviewer 和 @security-scanning-security-sast 进行静态分析和安全扫描。
构建与部署 (Deployment)：使用 @docker-expert 容器化，并通过 @vercel-deployment 或 @github-actions-templates 实现自动化部署。

常用指令示例：

Use @app-builder to scaffold a new React + Node.js full-stack application

Use @backend-architect to design a microservices architecture for my application

Use @code-reviewer to review my pull request

解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。

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